Las empresas y las cadenas de suministro continúan enfrentando desafíos sin precedentes y, en algunos casos, oportunidades sin precedentes. La «nueva normalidad» posterior a COVID-19 (si podemos afirmar que es posterior a COVID) seguirá estando definida por nuevos desafíos y, lo que es más importante, por la capacidad de los líderes de la cadena de suministro para gestionar las interrupciones y su capacidad para impulsar la organización. estrategia y crecimiento. Para tener éxito en este entorno volátil, los líderes deben centrarse en la planificación de la cadena de suministro y, más específicamente, en la planificación empresarial integrada (IBP).
Tradicionalmente, los procesos de planificación están diseñados para atender horizontes de tiempo específicos: ejecución de ventas y operaciones (S&OE) para un horizonte a corto plazo, planificación de ventas y operaciones (S&OP) para un horizonte a mediano plazo y planificación comercial integrada (IBP) para un horizonte a largo plazo. horizonte estrategico a plazo. En su forma ideal, el IBP debería ayudar a los líderes a alinear la estrategia, las consideraciones financieras y la estrategia de la cadena de suministro para equilibrar el servicio al cliente con las ganancias y los márgenes. En una reciente artículo en Forbes, Steve Banker señala que menos del 25 % de los líderes creen que su proceso IBP facilita la toma de decisiones y las compensaciones transversales efectivas que ayudan a las pérdidas y ganancias de la empresa.
La siguiente discusión describe los problemas clave con el enfoque tradicional de IBP versus un enfoque sugerido y algunas de las capacidades clave que una organización debe buscar cuando se embarca en un viaje de transformación digital centrado en IBP.
Proceso vs Decisiones
El enfoque tradicional de IBP suele ser un proceso mensual y revisiones de varias etapas. Este enfoque se adaptaba a una época en la que las interrupciones eran raras, la variabilidad de la oferta y la demanda era limitada y la cadena de suministro estaba optimizada para reducir los costos y la complejidad. Ya no es así, el nivel actual de volatilidad y complejidad obliga a priorizar la agilidad y la toma de decisiones sobre un proceso.
Habilidades que debe buscar para habilitar el enfoque de decisión.
- IBP impulsado por eventos – capacidades tecnológicas para monitorear eventos internos y externos en tiempo real (Supply Chain Control Tower). Contextualice y cuantifique el impacto de los eventos y sea capaz de activar la replanificación en una solución integrada de planificación de la cadena de suministro para crear un plan ejecutable y alcanzable.
- Aplicaciones componibles – diferentes eventos o interrupciones requerirán un conjunto diferente de capacidades para crear una resolución. Las capacidades estructuradas como verdaderos microservicios SaaS (no monolitos) permitirán la creación de aplicaciones componibles adecuadas para su propósito.
- Orquestación de procesos – diferentes partes interesadas y tomadores de decisiones deberán contribuir con análisis, aprobaciones y decisiones en diferentes puntos de los procesos y subprocesos de toma de decisiones; esto requiere una orquestación de procesos que permita la colaboración entre múltiples regiones, múltiples productos, múltiples nodos de la cadena de suministro y niveles organizacionales .
Limitaciones del modelado del mundo real
A lo largo de los años, los productos, los consumidores y los mercados se han vuelto complejos y esta tendencia se ha visto acelerada por el COVID-19 en términos de cómo y dónde los clientes quieren interactuar con las marcas y los productos. Un mayor enfoque en ESG, las nuevas complejidades de las regulaciones gubernamentales y los acuerdos comerciales en evolución están complicando aún más las operaciones globales. La mayoría de las soluciones de IBP en el mercado tienen limitaciones significativas en términos de granularidad y variedad de datos que se pueden ingerir y modelar, lo que dificulta la capacidad de modelar el mundo real y conduce a una toma de decisiones ineficiente.
Capacidades que debería estar buscando para el modelado de datos del mundo real.
- Sistemas modernos de gestión de datos – capacidades tecnológicas que le permiten extraer datos con la mayor granularidad, agregar y desagregar datos a pedido (según los requisitos de decisión) y hacer que los datos estén disponibles para diferentes aplicaciones sin duplicación de datos (mayor costo) y latencia de datos (rendimiento reducido) que conduce a la escalabilidad asuntos.
- Modelo de cadena de suministro lógica extensible – un modelo lógico de datos de la cadena de suministro que no está limitado por definiciones rígidas, sino que se basa en las mejores prácticas de la industria que se pueden ampliar para cumplir con los requisitos comerciales únicos. Tenga en cuenta que un modelo extensible es diferente de un modelo personalizado, que se construye desde cero para cada implementación y requiere modificaciones a lo largo de la solución y puede extender significativamente los tiempos de implementación y aumentar el riesgo.
- Marco de riesgos y oportunidades digitales – la capacidad de registrar, almacenar y mejorar (con el tiempo) los supuestos de riesgo y oportunidad con datos cualitativos y cuantitativos en la solución IBP y ponerlos a disposición de los planificadores y ejecutivos para su análisis.
Planificación de escenarios ineficaz
Una limitación en la capacidad de modelar el mundo real de manera convincente también afecta la efectividad de la planificación de escenarios. La mayoría de los escenarios de planificación requieren un alto nivel de entrada y procesamiento manual; los planificadores tienen que crear múltiples escenarios manualmente para resolver un problema; esto no es escalable cuando los planificadores enfrentan múltiples problemas todos los días. Con la actual escasez de talento en todos los niveles de la cadena de suministro, no es posible contratar más planificadores para resolver las crecientes interrupciones.
Capacidades que debe buscar para una planificación de escenarios eficaz.
- Automatización de la creación del plan de escenarios – los planificadores enfrentan múltiples eventos disruptivos todos los días; un proceso manual de creación de planes de escenarios no puede respaldar significativamente la toma de decisiones. Un planificador pasará todo el día creando y ejecutando escenarios y no podrá tomar una decisión. La creación de un plan de escenario debe automatizarse en función de la selección del objetivo, los diversos parámetros y los rangos de los parámetros individuales por parte del planificador.
- Evaluación del plan de escenario impulsado por IA – una solución de evaluación de planes de escenarios impulsada por IA que ejecuta y evalúa cientos de escenarios en función de objetivos y parámetros y proporciona recomendaciones y prescripciones a los planificadores para una toma de decisiones más rápida y ágil.
- Simuladores en tiempo real – Además de la planificación de escenarios de automatización, las organizaciones también deben buscar soluciones que ofrezcan simulaciones y la tecnología subyacente para ejecutar simulaciones en tiempo real para respaldar aún más la toma de decisiones efectiva.
Un proceso de IBP fuerte y maduro puede ayudar significativamente a las organizaciones a lograr sus resultados financieros y reducir el impacto de las interrupciones en su cadena de suministro y negocios. Sin embargo, un enfoque tradicional de IBP que solo se enfoca en un proceso limitado en el tiempo que está profundamente limitado por las brechas tecnológicas ya no agrega valor en un entorno comercial volátil y complejo. Las organizaciones deben continuar mejorando las capacidades de los procesos y mejorar aún más sus capacidades de IBP con un enfoque en la toma de decisiones respaldada por la planificación de escenarios impulsada por IA, el marco de oportunidades y riesgos digitales y la capacidad de modelar el mundo real dentro de su solución de IBP.
Mathieu Linder es vicepresidente de azul allí inc. En su puesto actual en la gestión de productos, dirige programas de innovación estratégica en el segmento de planificación de la cadena de suministro con un enfoque particular en AI/ML producto, toma de decisiones cognitivas, UI/UX y plataformas SaaS. Mathieu tiene más de 21 años de experiencia en la industria y la cadena de suministro, incluidos más de 15 años con Blue Yonder en gestión de productos, preventa y consultoría.
Robin Bhatnagar es un profesional experimentado en cadena de suministro y tecnología con más de 13 años de experiencia en marketing de productos, generación de demanda, preventa y consultoría. Como director de marketing de productos en Blue Yonder, Robin’s se especializa en la planificación de la cadena de suministro para industrias de fabricación discreta. Antes de unirse a Blue Yonder, Robin ocupó varios puestos de liderazgo en Bristlecone (una empresa del Grupo Mahindra), incluido el de director de marketing de productos, preventa de soluciones de inteligencia artificial y análisis avanzado, y estrategias de productos de gestión de asociaciones.
