En el entorno empresarial acelerado de hoy, tomar decisiones sin datos es como navegar un barco sin brújula. Como dijo célebremente W. Edwards Deming: "Sin datos, solo eres otra persona con una opinión". Esta cita resume a la perfección la importancia de tomar decisiones basadas en datos en las prácticas empresariales modernas. Sin embargo, disponer de datos no es suficiente: lo verdaderamente importante es lo que haces con ellos.
El primer paso en un proceso de toma de decisiones basado en datos es recopilarlos y analizarlos. El siguiente paso consiste en transformarlos en información accionable a partir de la cual obtener insights, con el objetivo final de tomar las mejores decisiones posibles.
Esta transformación es crucial, especialmente al implantar un nuevo sistema de planificación para afrontar la complejidad de las supply chains globales actuales. Las supply chains ya no son cadenas lineales, sino redes complejas e interconectadas, por lo que realizar correctamente esta transformación puede generar una ventaja competitiva significativa.
Por ello, antes de embarcarse en un gran proyecto de ‘recopilación y transformación’ de datos para la planificación, animo a todos los ejecutivos a plantearse una pregunta fundamental al inicio del proceso: “¿Es esta nueva información (precisa, actualizada y enriquecida) relevante para las decisiones accionables que esperas que tome tu equipo?”
En el mundo de la planificación con Demand-Driven MRP (DDMRP), esta pregunta se ha planteado respecto a la información más famosa y demandada: la previsión (forecast). DDMRP cuestiona la relevancia de utilizar el forecast como la señal principal de demanda en la zona operativa. La zona operativa es el periodo en el que cualquier cambio o decisión está limitado por el lead time. Por ello, en lugar de dirigir las decisiones de planificación operativa basándose en el forecast, en DDMRP consideramos que los pedidos reales de los clientes son más relevantes. Como resultado, construimos nuestros procesos alrededor del cumplimiento de la demanda real, en lugar de intentar satisfacer una previsión que, por definición, no es demanda real. ¡Gracias, LEAN!
En B2Wise, hemos visto de primera mano cómo nuestro enfoque ha transformado a cientos de empresas, logrando mayores niveles de servicio, menores inventarios, menos urgencias, mayor estabilidad en la zona operativa y, en general, menos caos. Dicho esto, ¡esto no significa que no necesitemos un forecast en nuestro proceso de end-to-end supply chain planning! Sigue siendo extremadamente relevante en la planificación estratégica, donde utilizamos S&OP (Sales & Operations Planning) para maximizar la utilización de capacidad o determinar la necesidad de capacidad adicional. Lo mismo ocurre en la planificación táctica, donde empleamos procesos como RCCP (Rough-Cut Capacity Planning) para asegurar que disponemos de los recursos necesarios mucho antes de realizar los pedidos. En estos horizontes de planificación, el forecast es altamente relevante.
En esta línea, en B2Wise nuestro equipo de innovación ha estado trabajando en un nuevo enfoque de forecasting, al que llamamos Stability-Based Forecasting. Este enfoque aprovecha procesos de referencia en la industria, como data cleansing, hierarchical forecasting y algoritmos de IA, para transformar los datos. Sin embargo, la diferencia clave es que, cuando un usuario ajusta un forecast dentro de la zona operativa, verificamos la relevancia de dicho ajuste comprobando si el buffer puede absorberlo, asegurándonos de que no se realicen cambios innecesarios y, por tanto, protegiendo la estabilidad del plan. Si es necesario aplicar un cambio en la señal de demanda, creamos un “Event Order”, que obliga al usuario a ser muy específico respecto a ese cambio en la demanda. Después tratamos este evento como un Spike Order, lo que permite controlar exactamente cómo se prioriza y gestiona esa demanda adicional, en lugar de que se pierda dentro de un único número de forecast.
En conclusión, el valor de tomar decisiones basadas en datos no puede subestimarse. Pero recuerda: no se trata solo de disponer de datos, sino de convertirlos en información significativa que impulse decisiones de planificación estables, eficientes y eficaces.
Plantéate siempre si esta nueva información, mejorada por IA, es realmente relevante para la decisión que estás a punto de tomar.
Think flow,
Kevin Boake
