Rodolfo Torres-Rabello

Jorge H. Chávez

Se ha hecho notar que muchos riesgos de las cadenas de suministro son consecuencia de su evolución y tendencias (1). Así, la tendencia hacia la reducción de costos ha sido un driver que ha impulsado cadenas globales, pero que al mismo tiempo las ha hecho más complejas y vulnerables. Por otra parte, la tendencia hacia la externalización ha desembocado, en algunos casos, en pérdida de control. La tendencia hacia las prácticas “lean” ha generado un acento en la eficiencia, pero no necesariamente en la eficacia y riesgos de disrupción en el abastecimiento (2). Y la tendencia hacia “optimizar” la base de proveedores ha significado, en algunos casos, que han aflorado limitaciones de capacidad, de flexibilidad y demoras en los tiempos de respuesta.

Para identificar los riesgos recomendamos recurrir al modelo SCOR (3), pues es una forma sencilla de entender la cadena de suministro, no solo en su dimensión interna, sino en sus relaciones con proveedores y clientes.

Pero, una vez identificados, es necesario cuantificar. En la Figura 1 incluimos un ejemplo de una herramienta útil para cuantificar y clasificar los riesgos (4). En esta, la cadena de suministro aparece reflejada en la primera columna, de arriba hacia abajo, con los macroprocesos de SCOR.

Junto a cada macroproceso se identifican las causas de fallas, errores o defectos (columna B). La siguiente columna (columna C) contiene un número de 1 a 10 que representa la probabilidad de ocurrencia de cada causa de falla. Esa probabilidad podría obtenerse de la estadística (como una frecuencia relativa multiplicada por 10) o sencillamente asignar una probabilidad subjetiva. La siguiente columna (columna D) contiene la consecuencia de cada tipo de falla. La columna (E) contiene un número de 1 a 10 que representa el efecto, siendo 1 el menor efecto y 10 el mayor. La columna (F) contiene las medidas preventivas para mitigar el riesgo, si es que las hay. La columna (G) contiene un número de 10 a 1 que representa la efectividad de la medida preventiva, siendo 10 muy poco efectiva y 1 muy efectiva. Finalmente, la columna (H) contiene la multiplicación de las columnas C, E y G, obteniéndose un número de 1 a 1000 que podríamos llamar “índice de riesgo de la cadena de suministro”. Naturalmente, los planes de mitigación debieran partir por lo más a lo menos riesgoso.

Algunas empresas recurren a herramientas gráficas como las que muestra la Figura 2. En esta matriz se ha recurrido a un código de color para mostrar los riesgos que requieren planes de mitigación con mayor urgencia.

Fig 1: Ejemplo simplificado de evaluación de riesgos para una cadena de suministro que transporta productos peligrosos.

Al menos en Chile, siempre debemos estar alertas ante sucesos de baja probabilidad y de muy alto impacto. La experiencia del último terremoto enseña que la capacidad para recuperarnos y continuar el flujo de abastecimiento desde los proveedores a los clientes tomó pocas horas. Debemos continuar alertas y tener el Plan B a la mano. Pero ¡atención! Un plan B cuesta dinero.

La tentación de algún ejecutivo de Supply Chain de reducir los costos al máximo puede ser contraproducente. Los desastres naturales en Chile y el extranjero han mostrado que las cadenas de suministro excesivamente “lean” tuvieron disrupciones en el abastecimiento. Así que si llega un nuevo ejecutivo con el objetivo de reducir los costos al máximo considérelo sospechoso.

Muchas fuentes de riesgos provienen de la propia organización, pero no todos lo entienden. Hay quienes culpan a los clientes que tienen una demanda volátil y errática. Hay quienes culpan a los proveedores que se atrasan y que presentan problemas de calidad. Otros acusan a las navieras de lentas y a las líneas aéreas de caras. Hay quienes se lamentan que los embarcadores no entregan información. Y hay quienes se quejan que los operadores logísticos hacen tareas operativas con poco valor estratégico. Y hay quienes afirman que si todo eso funcionara tendríamos menos costos y mejor servicio. Pero, muchos olvidan que una fuente importante de variabilidad proviene de la propia organización, por ejemplo, cuando aplican políticas comerciales que distorsionan la demanda real y obligan a aumentar los inventarios de seguridad. La sobreabundancia de promociones, las cuotas de venta para los vendedores y el enfoque “push” son algunas de las prácticas que tienen una alta probabilidad y también un alto impacto, pues obligan a aumentar el capital de trabajo.

Pero mejor olvídelo, el mayor riesgo para usted sería decir esto en una reunión

Fig 2: Ejemplo de matriz donde se clasifica la severidad de los riesgos mediante un código de color.