l2 gestion de la complejidad en el proceso logistico
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DOCUMENTO DE DISCUSIÓN
HACIA UNA GESTION DE LA
COMPLEJIDAD
DE LA COMPLEJIDAD DEL PROCESO LOGISTICO A LA COMPLEJIDAD DE LA ORGANIZACIÓN
PROF. JORGE H. CHAVEZ
AGOSTO DE 1999 VER. 2.0
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"...Está dirigido a todos los que están dispuestos a poner en duda viejos supuestos
y a acoger nuevas posibilidades. Y como las nuevas ideas no vendrán si su entrada en la mente
está sometida a la conformidad con las antiguas y con lo que llamamos "sentido común", la finalidad es abrir un nuevo punto de vista."
(Norman Brown) Cuando el nuevo siglo está próximo a comenzar, las empresas --pequeñas y grandes, públicas y privadas, manufactureras, comerciales y de servicio-- se están enfrentando a una creciente complejidad en todos los ámbitos de su quehacer: Turbulencia en los mercados, volatilidad de la demanda, proliferación de competidores globales, ciclos de vida cortos, producción flexible, sistemas complejos de distribución, son solo algunos ejemplos. Se podría afirmar que la complejidad es el rostro de la realidad cotidiana. Cualquiera que sea el mercado en donde posemos nuestra atención, saltan a la vista dos factores básicos que explican esta creciente complejidad: Por una parte, la proliferación de nuevos productos y, por otra, el surgimiento de canales alternativos de distribución. La proliferación de nuevos productos (y servicios, obviamente) surge como consecuencia de los esfuerzos diferenciadores: Las empresas, en su búsqueda de estrategias de diferenciación, generan una oferta creciente de productos para distintos segmentos de mercado. De esta forma, aumentan los niveles de stock y los riesgos de obsolescencia de los productos, disminuyendo al mismo tiempo la utilización de los activos de la empresa, incluidos –por cierto-- los activos logísticos. La proliferación de nuevos productos y servicios es, entonces, un factor básico que explica esta creciente complejidad. El otro factor es el surgimiento de canales alternativos de distribución, como respuesta a una demanda crecientemente volátil y diversificada. Las empresas están aprendiendo a responder a los distintos segmentos de clientes, que presentan requerimientos diferenciados de servicio, mediante sistemas de distribución cada vez más sofisticados. Al aumentar los segmentos de clientes con requerimientos diferenciados de servicio los costos han ido en ascenso. Entonces, por una parte, las empresas deben responder a requerimientos crecientes de servicio diferenciado y, por otra, deben luchar con el consiguiente aumento de costos, siendo éste el otro factor que, a mi juicio, explica la creciente complejidad que estamos presenciando en todos los mercados. Ambos factores tienen una incidencia directa en las operaciones y, en particular, en el proceso logístico. En efecto, el abastecimiento, el almacenamiento, la gestión de los stocks y la distribución de los productos deben adaptarse para responder a los nuevos requerimientos. Muchas empresas han creado Gerencias de Logística, han incorporado sistemas de información ERP world-class, han incorporado especialistas a su staff y han rediseñado sus procesos internos. Todo esto está muy bien y es necesario. Estaría perfecto si los márgenes de los negocios permitieran aumentar indefinidamente los gastos internos en busca de soluciones, pero lamentablemente no es así: La globalización está significando, entre otros efectos, el surgimiento de una competencia global. Una empresa ya no compite sólo con sus competidores locales, sino que debe enfrentar ahora a competidores globales, algunos de ellos muchísimo más eficientes. En muchas industrias esto ha influido en una reducción de los márgenes. Y si esto es así, entonces no disponemos de recursos ilimitados para resolver nuestros problemas operacionales internos. Complejidad, nuevamente.
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¿Y cómo se maneja esta complejidad? Se ha dicho a menudo intentamos resolver los problemas de hoy con las herramientas de ayer. En este artículo propongo un enfoque distinto para enfrentar la complejidad. Lo veremos primero aplicado al proceso logístico y, luego, sugeriremos que este enfoque podría ser aplicado a toda la organización. Propongo que abordemos la complejidad de los problemas de hoy con un cambio de paradigma. Comenzaré reflexionando sobre los factores que explican el aumento o disminución de costos de los procesos logísticos para tratar de descubrir los drivers que explican la complejidad. Propondré medir la complejidad mediante estadígrafos sencillos y, a partir de allí, aplicaré una herramienta gráfica para visualizar situaciones complejas. El enfoque no será entender las causas y tratar de modificarlas, ya que ello no es posible. Lo que sí podemos hacer es entender los efectos y, mediante esta comprensión, tratar de segmentar niveles de complejidad, casos y situaciones distintas que requieren soluciones distintas. Mi fin último es obtener ayuda para la toma de decisiones y el leit-motiv que seguirá mi argumentación será pragmático: Si funciona, es verdadero; si no funciona, no sirve. ENTENDIENDO LOS GENERADORES DE COSTOS DEL PROCESO LOGÍSTICO
"Expongo, analizo, no juzgo" (Henry Bergson)
¿Qué incide en la mayor o menor complejidad del proceso logístico? Para hallar la respuesta, debiéramos remontarnos aguas arriba, a una pregunta más básica aún: ¿Cuáles son los factores que explican el aumento o disminución de los costos logísticos? El costo es la cara visible de la complejidad: A mayor complejidad del proceso logístico, mayor costo. Hay dos factores que explican que un proceso logístico sea más o menos complejo, más o menos costoso: Se trata del volumen y de la variabilidad. Las empresas conocen y manejan el volumen como fuente de costos. Saben que una operación de mayor tamaño implica mayor costo y es más compleja. Más aún, las empresas asignan habitualmente sus costos en forma proporcional al volumen. Así, por ejemplo, una cadena de tiendas asigna sus gastos indirectos en forma proporcional al volumen de ventas de cada una. Pero he mencionado otro generador de costos, que es la variabilidad. La ciencia estadística provee de herramientas para medir la dispersión de una masa de datos. En adelante utilizará la variabilidad como una forma de medir la complejidad y su impacto. De ambos, volumen y variabilidad, hablaré en los párrafos siguientes. 1. El volumen como generador de costos El volumen es el primer factor --y el más evidente-- que explica el aumento o disminución de costos logísticos: Vender una unidad de stock reviste menos complejidad que cientos de toneladas. Almacenar dos productos tiene menos complejidad que manejar 200.000 referencias. Trasladar un paquete a 10 metros de distancia tiene menos complejidad que transportar millones de paquetes por vía aérea y terrestre a miles de kilómetros de distancia. Los ejemplos podrían multiplicarse. Alguien podría sugerir que, ya que el volumen incide en la complejidad, una forma de reducir la complejidad sería bajar el volumen. Recordemos cómo, en los '80, muchas empresas
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emprendieron programas de "downsizing", siguiendo el consejo de algunos consultores de que "lo pequeño es perfecto". Y, sin embargo, al bajar los márgenes en los '90 se han requerido mayores volúmenes para alcanzar los mismos niveles de rentabilidad y, por consiguiente, ha aumentado la concentración de las empresas en muchas industrias, tal como apreciamos en la industria de los supermercados, dominada por las grandes cadenas. 2. La variabilidad como medida de la complejidad El segundo factor que explica el aumento o disminución de costos logísticos es la variabilidad. Y no se trata de eliminar la variación, sino de entenderla. Un supermercado vende regularmente cierta cantidad de pan y mantequilla, pero ocasionalmente también vende caviar y paños de cocina de color rosa. Un artículo que se vende todos los días en la misma cantidad presenta menos complejidad logística que un producto de venta incierta, con volúmenes y frecuencias variables. El primero es fácilmente predecible: La proyección de la demanda es trivial. El segundo es difícilmente predecible y la proyección de la demanda es incierta. Las decisiones respecto del primero son bajo certeza; las decisiones respecto del segundo son bajo incertidumbre. Ambos factores se ilustran en la Fig. 1. Fig. 1: Generadores de costos de los procesos logísticos La Fig. 1 muestra cómo los costos bajan cuando el volumen aumenta y cuando la variabilidad se reduce. En la práctica, ambas situaciones se presentan en forma combinada. En el ejemplo de la Fig. 2 se ilustran cuatro patrones de demanda con características muy definidas: Dos de ellos presentan alta variabilidad y dos, baja variabilidad; dos de ellos representan un bajo volumen y dos, un alto volumen. El patrón de demanda B es el más deseable: Presenta un alto volumen y su variabilidad es baja, por lo que podemos esperar que la demanda continue siendo alrededor de 100.000. Se trata de un caso claramente predecible.
Costos $ Costos $
Volumen Variabilidad
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El caso D, por el contrario, presenta un bajo volumen (su promedio es tan solo 100 unidades) y una alta variabililidad. ¿Comprarán 100 unidades, 200, 500, 2.500 ó 10.000? ¿Cómo saberlo, si la demanda presenta tan alta dispersión? En el primer caso, podemos anticiparnos a las necesidades de abastecimiento, de almacenamiento, de distribución y, en general, a los requerimientos logísticos. En el segundo caso, tan variable, tal anticipación no es posible. En general, sería un grave error tratar al producto D de igual forma como al producto B. Vemos aquí como cada caso representa distinto nivel de complejidad, debiendo adaptarse los enfoques, métodos y herramientas logísticas de acuerdo al nivel de complejidad de cada uno. Esta es la idea central del modelo que aquí propongo.
© Jorge H. Chavez [email protected]
x = 100 x = 100.000
x = 100 x = 100.000
VARIABILIDAD
Producto A Producto B
Producto CProducto D
VOLUMEN
PERFIL DE VENTAS
Fig. 2
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ATRAPANDO LA COMPLEJIDAD: EL ESCATERGRAMA
"Deliberadamente me he propuesto no presentar una teoría acabada, expresada en estilo dogmático.
Por el contrario, he procurado colocar a los lectores en posición de juzgar por sí mismos".
(Ernst Cassirer) Comenzaré con un ejemplo sencillo. Los siguientes son los datos de la venta, en unidades, de cuatro productos que llamaremos A, B, C y D, durante 12 meses. MESES Media Desv. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Standard A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1200 0 100 331,66 B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12000 0 1000 3316,62 C 116 120 121 118 118 122 119 119 120 123 120 119 120 1,80 D 1200 1200 1200 1199 1205 1200 1196 1199 1199 1200 1198 1200 1200 1,97 En cada caso podemos calcular un "Indice de Variabilidad" (IV) como el cuociente entre la desviación standard y la media. Esto es,
Este índice representa la variabilidad de las ventas con respecto a los valores medios por unidad de tiempo. Grafiquemos el promedio de las ventas (en unidades) y el índice de variabilidad IV, como muestra la Fig. 3. A esta herramienta gráfica he denominado "Escatergrama", desde su primera publicación en 1980 (1).
1 "Materialadministrativ Handbok" (Manual de Logística), Edit. Almqvist & Wicksell, Suecia, 1984
xIV σ=
Escatergrama
0,00
1,002,00
3,004,00
0 500 1000 1500
A B
C D
Fig. 3
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En la Fig. 4 se muestra un escatergrama real de una empresa típica industrial, que representa 1500 productos fabricados durante 320 días, en kilos. Un Escatergrama también se puede hacer en US$. La complejidad suele seguir este patrón: Una nube de puntos, en los que cabe distinguir zonas de alto volumen y baja variabilidad, alto volumen y alta variabilildad, bajo volumen y baja variabilidad y bajo volumen y alta variabilidad. En la misma Fig. 4 se han delimitado cuatro zonas de complejidad: (I) Bajo volumen y baja variabilidad, (II) Alto volumen y baja variabilidad, (III), Alto volumen y alta variabilidad, (IV) Bajo volumen y alta variabilidad. La zona II a menudo representa el 5% de las referencias, el 80% del volumen y el 80% de la utilidad. Las zonas I y III pueden representar el 90% de las referencias, el 10% del volumen y el 60% de las pérdidas. La zona IV, finalmente, puede representar el 10% de las referencias, el 10% del volumen y el 40% de las pérdidas. Si bien estos porcentajes varían de caso en caso, son altamente representativos.
Fig. 4: Escatergrama (en kg) Hemos encontrado que los altos costos de estructura --almacenes, personas, equipos de manipulación y transporte, etc-- están relacionados con productos de las zonas III y IV, es decir, con los productos de alta variabilidad. Veremos más adelante algunas consecuencias de este análisis para la gestión logística. Se puede relacionar la variabilidad con los días de venta. A partir de los escatergramas es posible construir un gráfico que relacione el índice de variabilidad IV con los días de venta, de modo que --a mayor variabilidad-- menos días de venta.
© Jorge H. Chavez [email protected]
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0,01 0,1 1 10 100 1000 10000 100000
Ventas Promedio Diario en Kilos
IV
ã Jorge H. Chavez, all rights reserved.
σx
II I
III IV
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ALGUNAS CONSECUENCIAS PARA EL PROCESO LOGÍSTICO
"Jamás trataría de esbozar un cuadro acabado, sino que recorrería pacientemente todas las fases de un problema,
partiendo de una aparente paradoja y avanzando poco a poco hasta su resolución. De hecho, nunca consideraría los resultados
sino como puntos de partida para una nueva investigación" (Niels Bohr)
¿Qué consecuencias tiene el análisis anterior para el proceso logístico? Muchísimas y aquí veremos sólo algunas: El nivel de servicio, las estrategias de producción, las tecnologías derivadas y el análisis de clientes y gama de productos. En todos los casos segmentamos niveles de complejidad y para cada segmento encontramos problemas y soluciones particulares y diferentes. Las soluciones estándares, desde este punto de vista, son usualmente inadecuadas. (a) Nivel de Servicio Una consecuencia inmediata del análisis anterior es el que, si bien todos los productos son iguales, hay algunos que son más iguales que otros. Llamo "básicos" a los productos de alto volumen y baja variabilidad, "complementarios" a los de bajo volumen y baja variabilidad, "de alto riesgo" a los de alto volumen y alta variabilidad e "irregulares" a los de bajo volumen y alta variabilidad. Dado su desigual comportamiento, sería un grave error otorgar el mismo nivel de servicio en todos los casos. Una estrategia de servicio diferenciado otorgará un nivel de servicio más alto a los productos básicos y complementarios y un nivel de servicio más bajo a los de alto riesgo e irregulares (Fig. 5).
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Esto conlleva importantes consecuencias para la gestión logística. El que no todos los productos sean atendidos con el mismo nivel de servicio implica que los recursos pueden ser asignados de una manera más eficiente, que los esfuerzos debieran ser focalizados considerando a los niveles de complejidad y que, por consiguiente, toda la gestión logística puede ser reorientada. (b) Estrategias de Producción y Tecnologías Derivadas Supongamos que se trata de una planta manufacturera. ¿Cómo podría aplicarse una herramienta como MRP II (Manufacture Resources Planning) a todos los productos, independiente de su complejidad? ¿Cómo poder abstraer la variabilidad de la demanda, por un lado y de los proveedores, por otra? Nuevamente aquí debemos distinguir niveles de complejidad. El Escatergrama de la Fig. 6 ilustra estrategias de producción diferenciadas, buscando --en cada caso-- las claves para reducir los costos de producción
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NIVEL DESERVICIOMÁS BAJO
NIVEL DESERVICIOMÁS ALTO
BAJO ALTO
ALTA
BAJA
ROTACIÓNBAJA
ROTACIÓNALTA
VOLUMEN
Irregulares Alto Riesgo
Complemen-tarios
Básicos
INDICE DE VARIABILIDAD
Fig. 5
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Fig. 6: Estrategias de Producción y Niveles de Complejidad Para los altos volúmenes de producción, que son abordados mediante producción masiva, la clave para reducir costos de producción es la utilización de líneas de producción automatizada. Para los bajos volúmenes de producción la clave es la elección de las herramientas adecuadas y su correcta utilización. Para la producción en lotes, la clave es la planificación y programación de la producción. En consecuencia, no existe una sola clave para reducir costos de producción. ¿Y qué tecnología utilizar? Claramente no necesitamos una línea automática dedicada para producir aquellos items de bajo volumen y alta variabilidad y, en estos casos, es más apropiado producirlos en un taller o proceder a comprar estos productos. La automatización dedicada es, por el contrario, apropiada para productos de alto volumen y baja variabilidad. Otras alternativas se ilustran en la Fig. 7.
CLAVE PARA LOGRARBAJOS COSTOS DE PRODUCCION
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0 0 0 1 10 100 1.000 10.000 100.000
Valor Promedio
IV
Variabilidad
Bajo Alto
CLAVEHerramientas
CLAVEPlanificaciónProgramación
CLAVEUtilizaciónde maquinaria
Volumen altoProducciónMasiva
Producción en lotes
Bajo volumende producción
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Fig. 7: Estrategias Tecnológicas (c) La Paradoja de los Clientes y de la Gama de Productos Bajo el amparo del lema "el cliente es el rey" muchas empresas emprendieron en la década del '80 programas de calidad de servicio para satisfacer y exceder las expectativas de todos sus clientes. Pero, ¿serán todos los clientes rentables? La Fig. 8 muestra un Escatergrama de clientes, que grafica las compras promedio diarias (en US$) y su variabilidad. Es difícil imaginar un "cliente promedio" en esta nube de puntos y, sin embargo, ¡cuántas veces nuestras empresas planifican pensando en este mítico "cliente promedio"! Fig. 8: Escatergrama de Clientes
Escatergrama de VentasClientes en M3
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Ventas Promedio Diaria en M3
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Valor Promedio
IVTaller ocompras
Grupo pequeño
Bajo volumenConvencional
Alto volumenAutomatizaciónSelectiva
AutomatizaciónDedicada
Bajo Alto
Variabilidad
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Se suele pensar que un producto más aportaría una utilidad marginal y que un cliente más aportaría una venta marginal y, por ello, necesaria. Los estrategas de Marketing se han apresurado, entonces, a ampliar las gamas de productos y los ejecutivos de venta han hecho denodados esfuerzos por incorporar nuevos clientes. Se suele segmentar, de este modo, en productos y clientes A, B y C, como lo muestra la Fig 9. Pues bien, este análisis es incorrecto. Fig 9: Análisis marginal tradicional
Hemos encontrado que la realidad es distinta: Un pequeño número de clientes aporta el 100% de la rentabilidad (en la figura 10a, un 15%), otros son altamente rentables y elevan la rentabilidad acumulada en un 120% y otros, finalmente, aportan pérdidas. Todos ellos, en promedio, significan un 100% de rentabilidad. Lo mismo ocurre con los productos (ver Fig. 10b).
Ventas en %
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
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310-
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3112
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FR97
0307
2
FR97
0309
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309
0905
8066
0905
8959
FR96
1102
644
4770
24-8
Articulo
% V
enta
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Fig. 10: Rentabilidad de Productos y de Clientes 10ª. Rentabilidad de Productos 10b. Rentabilidad de Clientes
Cuando se realiza este análisis de complejidad de productos y clientes, surge naturalmente la idea de simplificar la gama de productos y reducir la cartera de clientes, en aquellos casos que --aunque contribuyen al volumen-- no aportan utilidades sino pérdidas. Se suele argumentar que ello no es posible, dado que los clientes "A" compran también productos "C" y, si eliminamos estos productos perdemos al cliente. Podemos demostrar que esta afirmación es incorrecta y, para demostrarlo, recurriremos a un ejemplo real. La Fig. 11 reproduce una matriz típica de clientes y productos. Se puede apreciar que los clientes "A" compran el total el 80% de los productos, lo cual es sabido. Los mismos clientes "A" compran el 65% de productos "A", el 8% de productos "B" y el 7% de productos "C". Un cliente "B" compra un 7% de productos "A", un 1% de "B" y un 1% de "C". Un cliente "C", finalmente, compra un 8% de productos "A", un 1% de "B" y un 1% de "C". Fig. 11: Matriz cliente-producto típica
A B C TOTAL
A 20.371.003.199 2.542.420.973 2.609.867.923 25.523.292.09563,73% 7,95% 8,16% 79,84%
B 2.531.936.118 407.182.248 279.875.378 3.218.993.7447,92% 1,27% 0,88% 10,07%
C 2.551.243.753 284.203.152 388.814.956 3.224.261.8617,98% 0,89% 1,22% 10,09%
TOTAL 25.454.183.071 3.233.806.373 3.278.558.257 31.966.547.70079,63% 10,12% 10,26% 100,00%
Cliente
Producto
100 %
100 %
15 %100 %
100 %
45 %
Productos con pérdidas
Clientes que no son rentables
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En un caso real, de 352 referencias de productos "C", los clientes "A" compraban sólo 31, siendo 13 referencias exclusivas y 18 comunes para clientes "A" y "C" (Fig. 12). En ese caso se podían eliminar 321 referencias sin afectar a los clientes A. A menudo las barreras para simplificar la gama de productos o reducir la cartera de clientes son, a nuestro entender, subjetivas y carentes de fundamento. La complejidad tiene muchas aristas y ésta es una de ellas. Fig. 12: Cantidad de referencias que compran clientes A, B y C: Ejemplo ilustrativo
Esta rápida visión no agota, por cierto, las posibilidades de esta clase de análisis. Hemos tenido la oportunidad de aplicar estas ideas en cientos de casos y hemos comprobado su veracidad. Las aplicaciones en gestión de stocks y gestión de la capacidad, en el caso de la industria de servicios, han entregado resultados sorprendentes, que exceden los límites de esta nota introductoria. Pero quisiéramos llevar este análisis un paso más allá. HACIA UN MODELO DE GESTIÓN DE LA COMPLEJIDAD DEL PROCESO LOGÍSTICO Hasta ahora hemos analizado la complejidad del proceso logístico tomando en consideración o productos o clientes. Tomemos ambos simultáneamente y tendremos productos de alto volumen y clientes que compran altos volúmenes asociados con bajos niveles de variabilidad; productos y clientes de volumen medio y variabilidad media; productos y clientes de volumen bajo y alta variabilidad. ¿Qué obtenemos? El escatergrama en tres dimensiones que muestra la Fig. 13 es el caballo de Troya para, desde la perspectiva logística, penetrar en la complejidad de la organización, en lo que llamaremos “la arquitectura del negocio”.
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220 101
5 11
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2
Cliente A
Cliente C Cliente B
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Fig. 13: Arquitectura del negocio
En el gráfico se han segmentado tres niveles de complejidad. Se trata, en verdad, de tres negocios distintos, tres complejidades distintas, tres realidades diversas. Cada segmento está limitado por "umbrales de complejidad", de modo tal que, al cruzar un umbral de complejidad llegamos a otro nivel de complejidad, con problemas y, probablemente, con soluciones distintas. Estos umbrales de complejidad representan la arquitectura del negocio. Sugerimos que cada segmento de complejidad requiere de versiones distintas de un proceso. Así, por ejemplo, el proceso de gestión de órdenes de pedido puede tener tres versiones distintas, para los tres segmentos de complejidad distintos. De otro modo, podríamos diseñar un proceso que pretenda abarcar todas las situaciones posibles, lo que requiere un diseño especialmente complejo, personas capaces de actuar en situaciones distintas y herramientas de software sofisticadas. Por el contrario, el tratamiento por separado de cada nivel de complejidad conduce a soluciones sencillas, adaptadas a cada realidad y, por consiguiente, más eficaces y de menor costo.
"Si es exacta o no la interpretación que ofrezco, debe dejarse que lo determine el porvenir.
Siempre estaré presto a abandonarla si puede indicarse una mejor. Estoy demasiado familiarizado con la hidra del error
para esperar que cortando una de las cabezas del monstruo pueda prevenir el retoño de la otra, y aún de la misma".
(James C. Frazer)
Santiago de Chile, agosto de 1999
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