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El fin de la visión “miope” en operaciones y logística
Por Jorge Vera, Académico del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la UC.
La evolución de la tecnología está cambiando la forma en que el mundo hace negocios, y para el rubro logístico es fundamental entender este escenario y verlo de forma sistémica, para reconocer el aporte que las soluciones analíticas pueden ofrecer frente a estos desafíos.

La excelencia operacional busca, fundamentalmente, eficacia y eficiencia. Somos eficaces cuando cumplimos nuestros objetivos, lo que se expresa finalmente en que los consumidores de nuestros productos o servicios estén satisfechos. Somos eficientes cuando hacemos un buen uso de los recursos disponibles, y mantenemos bajo control los costos. Lograr ambas cosas es el corazón de una gestión operacional de excelencia y eso lleva a que usemos todas las herramientas disponibles para tomar buenas decisiones.

La logística es una de las partes fundamentales de la gestión operacional, responsables de que las partes intermedias de nuestros productos se muevan por la cadena productiva de forma adecuada, haciendo posible que estos lleguen a los clientes y estén disponibles cuando los necesitan.

La operación logística siempre ha tenido contratiempos; desde los orígenes de la civilización humana y en cada época las personas se enfrentaron al desafío de tomar buenas decisiones. Y hasta no hace mucho tiempo, los procesos de toma de decisiones en logística, posiblemente se guiaban por una visión más bien intuitiva, donde la experiencia de las personas a cargo, ciertamente, era fundamental.


Cambios en la cadena de suministro

Sin embargo, el crecimiento y aumento de complejidad de las cadenas de suministro provocó que la intuición mostrara sus limitaciones. No podemos ver y evaluar todas las alternativas que tenemos para organizar nuestro sistema y muchas veces tomaremos decisiones de forma “miope”, es decir, eligiendo lo que parezca más evidente, sin poder considerar todas las consecuencias de nuestras resoluciones.

No obstante, hoy en día contamos con tecnologías de apoyo cada vez más sofisticadas. Me refiero tanto a tecnologías duras, como el uso cada vez mayor de automatización, sensores, redes de comunicación, internet de las cosas, con “tecnologías de gestión”, mejores métodos analíticos, algoritmos, mejores conceptos organizacionales, entre otras, las cuales son capaces de ayudar a las empresas a mejorar sus procesos de toma de decisiones, particularmente en el área logística y operacional.

Por otra parte, actualmente estamos encandilados por la posibilidad de hacer uso de la enorme cantidad de datos disponibles. Necesitamos urgentemente sacar información útil de ellos para que realmente nos permitan tomar mejores decisiones. La ciencia ha desarrollado metodologías potentes para hacer que la enorme cantidad de datos que existe hoy en día, entregue esa información útil. Ese es todo el tema que se llama, en forma general, “Ciencia de Datos” o “Big Data”.


Cómo aportan estas metodologías

Estas metodologías, que están relacionadas con disciplinas como “machine learning” y la inteligencia artificial, descansan en modelación matemática sólida y proveen los algoritmos computacionales que hacen algo más fácil descubrir cosas interesantes en los datos.

Por ejemplo, el estimar demanda ha sido siempre muy importante en el área comercial y operacional, y hoy es posible usar estas tecnologías para caracterizar de mucho mejor manera a los consumidores y su demanda, tener mejores predicciones y, por lo tanto, poder preparar las operaciones y la logística para atender esos requerimientos.

Pero no basta con quedarse en las estimaciones de demanda, o en un “conocimiento detallado” de los clientes. Efectivamente, a partir de esa información podemos hacer ofertas de productos, que según las estimaciones están siendo más demandados. Sin embargo, no sacamos nada con hacer esas promociones si nuestro sistema operacional no logra tener a disposición esos SKU para ser despachados o nuestra cadena logística no es capaz de llegar con ellos al cliente en el tiempo en que fueron prometidos.

Los modelos analíticos disponibles hoy pueden apoyar ese proceso y realmente hacer posible la toma de mejores decisiones y superar, entonces, la visión “miope”, que estuvo establecida durante mucho tiempo. Estos modelos se alimentarán de los datos disponibles y tomarán en consideración toda la complejidad del sistema y la incertidumbre que hay en todo el proceso. Esto es lo que se llama “analítica prescriptiva” y va más allá de la “descriptiva” y “predictiva”.


Grandes desafíos

Las empresas que son consideradas hoy de excelencia, tanto en Chile como en el resto del mundo, han reconocido que los problemas son sistémicos, que requieren de una mirada integral de distintas áreas. Las decisiones y problemas en un área afectan a otras y, de ese modo, impactan en la empresa completa.

Actualmente tenemos grandes desafíos frente a los consumidores y usuarios, quienes son cada vez más exigentes y cambian de gustos y opiniones en forma cada vez más rápida. Además, nos movemos en un mundo cada vez más dinámico y cambiante en donde eventos de todo tipo pueden causar perturbaciones importantes que afecten las cadenas logísticas y la forma de cumplir con nuestros clientes. El ser capaces de ver esto en forma sistémica y reconocer el aporte que las soluciones analíticas pueden dar frente a estos desafíos es fundamental.

Julio 2023
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