Aforismos Logísticos

Algunas reflexiones y meditaciones en voz alta sobre la gestión logística en las organizaciones. En forma de aforismo porque es un formato adecuado para expresar algunas cosas que de otro modo requerirían largas explicaciones que pretendo ahorrar al lector. No están estructurados aunque mantienen un cierto hilo conductor. Son el fruto, la síntesis de cosas que he ido aprendiendo con la experiencia, los errores y los aciertos analizando e implantando sistemas... y también de las tendencias que observo que están aconteciendo aquí y ahora, muchas imperceptibles pero estoy seguro van a irrumpir pronto en los procesos logísticos de las organizaciones. Abróchense los cinturones y disfruten de estos #AforismosLogísticos...

El mejor almacén es el que no existe... siempre que tengas a los proveedores anclados a la cadena logística.

Tener un OEE superior al 95% está muy bien... siempre que el almacén no esté también por encima del 95%.

Bloques de mármol, cerdos o frutas son lo mismo: hasta su despiece/tría no se sabe la cantidad/calidad de subproductos.

Un director de operaciones está en la mejor posición para entender la interdependencia de los recursos de la empresa.

La tensión entre producción y comercial es de orden temporal: los primeros dicen “para mañana” los segundos “para ayer”.

Con una previsión fiable, planificar es un juego de niños. Pero los adultos ya sabemos que los reyes magos no existen.

La mejor logística es la que no existe. O existe con paradigma diferente al aprovisionar-producir-almacenar-distribuir.

La logística futura es sin-fricción: una impresora 3D en el lado cliente y software multipropósito en el lado servidor.

Mientras tanto, tendremos que seguir gestionando la cadena logística y sus servidumbres técnicas: ERP, MRP, APS, WMS...

Los errores en las listas de materiales no se suman, se multiplican.

Al crear una lista de materiales recuerda la leyenda: por un clavo se perdieron: herradura, caballo, batalla y reino.

Antes de terminar una lista de materiales piensa los componentes que realmente tienen accesible conocer su consumo real.

Los errores en la ruta de producción parten de simplificar una realidad equifinalista: muchas formas de hacer lo mismo.

El ritmo nominal en la ruta de producción hace magia: reduce ilusoriamente el coste marginal y los plazos de entrega.

Al terminar una ruta de producción pregunta en voz alta si no será esta la última vez que alguien la volverá a revisar.

El tiempo de preparación de máquinas es la madre de todas las batallas para reducir el tiempo de entrega.

El SMED es una buena técnica para racionalizar las preparaciones, aunque su meta declarada raye en la irracionalidad.

Ver organizar un quirófano para una intervención quirúrgica es buena metáfora para reducir el tiempo de preparación.

La competencia por reducir el coste marginal pasa obligatoriamente por reducir el tiempo de preparación.

El ideal del tiempo de preparación nulo es disponer de muchas máquinas dedicadas o lanzar grandes lotes de producción.

Desafortunadamente costes de inversión, modas, variantes y el stock cero conspiran contra las soluciones convencionales.

Además de SMED, para reducir el tiempo de cambio se pueden agrupar lanzamientos de órdenes con preparaciones comunes.

Desafortunadamente el foco en la competencia por la fecha de entrega conspira contra las agrupaciones de órdenes.

Por tanto, los objetivos de reducción del coste marginal y reducción del plazo de entrega terminan siendo antitéticos .

Cuando planificamos nos olvidamos del Sr. Murphy, aunque luego se presente sin avisar y rompa nuestro bonito plan.

Nos relajamos confiando en la probabilidad: “todo no puede fallar a la vez”, pero nos olvidamos del “efecto dominó”.

El Sr. Murphy nos recuerda continuamente que en un sistema interdependiente un fallo es como ese clavo de la leyenda.

Planificar es prever la conducta futura de un sistema vivo: una tarea imposible si partimos de una simplificación.

Los fallos en la planificación están estrechamente relacionados con la presunción de veracidad de los plazos de entrega.

Una buena planificación está estrechamente relacionada con la asunción de la variabilidad en el flujo logístico.

La base de toda planificación se sustenta en tres certidumbres: stocks correctos, listas exactas y tiempos realistas.

Un error en alguna de las tres certidumbres tenderá a amplificarse de manera inversamente proporcional a su percepción.

De todos los errores logísticos, el más tangible es el más escurridizo: cuando el inventario informático ≠ real.

En el futuro, el mejor almacén será el que las mercancías hacen organizándose, ubicándose e inventariándose a sí mismas.

El Internet de las cosas (IdC) es el futuro del almacén y el adiós al código de barras, el “cerrado por inventario”...

La logística actual está diseñada para gestionar mercancías sin inteligencia. El IdC obligará a rediseñar todo el SCM.

Axiomas para una planificación óptima de la producción

Uno de los conflictos más reiterados en las empresas industriales es la no siempre comprendida tensión entre los departamentos de comercial y producción.

Por experiencia profesional reconozco que esta tensión inter-departamental no es una leyenda urbana o un lugar común sino un hecho real que obedece a causas profundas, sistémicas, que van más allá del desgaste personal o emocional de sus responsables o la existencia de buenos canales de información.

Con el ánimo de contribuir a resolver este conflicto de raíz, me permito enunciar algunas reflexiones en forma de axiomas y corolarios para aportar un grano de arena en orden a disipar este conflicto, ubicando su solución en la encrucijada estratégica entre el significado profundo de optimizar y el rol decisivo de la dirección general. Vamos allá.

Axioma 1: Una planificación óptima de la producción es aquella que mejor representa los objetivos de la Dirección General de la empresa en un momento histórico dado.

Axioma 2: Se entiende que los objetivos emanados de la Dirección General de la empresa se corresponden con preferencias estratégicas y que estas son transitivas, es decir, que existe una relación de orden o priorización entre ellas (a > b > c…), es decir, satisfacen el teorema de imposibilidad de Arrow (no es posible diseñar un sistema que permita reflejar las preferencias locales en una preferencia global), pues dado que en todo sistema de producción con recursos finitos e interdependientes es habitual la existencia de conflictos entre preferencias/objetivos (p.ej. el “eterno” conflicto entre los departamentos comercial y producción), no existe una solución que optimice de forma simultánea todas las funciones objetivo, dejando aparte las llamadas “soluciones de compromiso”, que no son óptimas en modo alguno o los llamados “óptimos de Pareto” que mediante “aproximaciones sucesivas” tienden a igualar la importancia o prioridad de las preferencias.

Corolario 1: No existe ningún sistema de optimización con preferencias transitivas que pueda satisfacer todas las preferencias/objetivos por igual. Se hace necesaria una subordinación y supraordinación entre preferencias/objetivos.

Axioma 3: Las reglas de programación estándar APS (Advanced Planning and Scheduling) tienden a priorizar una función objetivo o preferencia: Minimizar tiempos de preparación, Minimizar retrasos, minimizar WIP (Work in Process), Secuencia preferida por recurso, Campañas, Programación de Cuellos de Botella, Saturación de líneas, etc. atendiendo además a las restricciones de los recursos del sistema (calendarios, turnos, disponibilidad de sub-recursos, disponibilidad de materiales, etc.).

Axioma 4: Además de las reglas estándar APS, herramientas como Preactor-SIEMENS permiten crear reglas compuestas para aplicar selectivamente las reglas estándar, además de crear reglas personalizadas con las que poder satisfacer nuevas preferencias/objetivos.

Corolario 2: No existe una regla de programación que satisfaga por igual todas las preferencias/objetivos. Todo decisor debe elegir. Toda elección implica renunciar y toda renuncia implica un coste de oportunidad: conocer ese coste nos da la clave de la mejor preferencia/objetivo: la que mayor utilidad nos ofrezca (parábola de los cañones o la mantequilla de Paul Samuelson). No obstante, en ausencia de “objetivos fuertes” cabe la posibilidad de considerar el coste como objetivo o preferencia a minimizar, atendiendo al “principio de la palanca”: p.ej. es más interesante mover un cuerpo pesado haciendo palanca que con el sobreesfuerzo voluntarioso de muchos recursos. Los dos métodos son igual de eficaces (se obtienen resultados), pero el primero es más eficiente (se obtienen resultados minimizando los recursos).

Consecuentemente: se debe establecer un sistema de ordenación de las preferencias/objetivos (SOP), que no obstante puede variar en el tiempo por circunstancias del mercado, política de la compañía, segmentación de producto/mercado, etc. por tanto se entiende que el SOP puede ser configurable.

Una vez establecidas las preferencias/objetivos, se trata de que la Dirección General ordene de mayor a menor el conjunto de las mismas: p.ej. Minimizar costes de preparación (por agrupación de productos o formato) > Minimizar costes en un periodo determinado (por lanzamiento de campañas) > Maximizar la ocupación de recursos (programación “push” o Just in Case) > Minimizar WIP (valor del stock en curso) > Minimizar retrasos (programación “pull” o Just in Time) > Minimizar sobrecostes por retrasos (evitar penalizaciones de clientes mediante priorizaciones) > Maximizar margen de contribución por producto (por priorización de productos con mayor valor añadido)… (Ver Observación).

Corolario 3: Dados los Axiomas 3 y 4, cada regla de programación tenderá a maximizar un “indicador clave de rendimiento” o KPI (Key Performance Indicator).

Axioma 5: Para establecer un sistema de optimización basado en reglas con preferencias/objetivos excluyentes, se necesita una regla de reglas, es decir, una regla de alto nivel o metarregla que establezca la mejor regla de programación de acuerdo al criterio de ordenación que se establezca, considerando la propiedad de que toda metarregla tenderá a optimizar unas preferencias/objetivos mientras suboptimiza otras (p.ej. si quiero optimizar el consumo de combustible de mi vehículo deberá suboptimizar mis prisas por llegar).

Corolario 4: Existen dos posibles métodos de establecimiento de metarreglas:

Corolario 4.1: Método Iteractivo o en cascada: por cada regla de programación se comparan los KPI’s, de mayor a menor orden de preferencia/objetivo, seleccionado la regla que mayor KPI obtenga en la primera preferencia y en caso de empate de KPI con otra/s regla/s se selecciona de entre ellas la regla que mayor KPI obtenga en la segunda preferencia y así sucesivamente.

Corolario 4.2: Método Sintético: se establece un KPI de síntesis o “indicador sintético” que represente el valor compuesto de todos los KPI’s de cada regla para obtener un indicador sintético por cada regla, seleccionando la regla con el indicador sintético mayor. Hay varios métodos para calcular un indicador sintético, siendo la más sencilla la aplicación de una ponderación o peso a cada KPI, una ponderación en coherencia con la ordenación de preferencias/objetivos.

Observación: se puede observar que existen preferencias contradictorias entre sí, sin embargo estas pueden ordenarse de manera distinta según el periodo del año: p.ej. hacia el principio de la campaña puede ser más importante minimizar el coste por cambio de formato (mejorar los costes) que minimizar los retrasos (empeorando el servicio) al fabricar “tiradas más largas” contra stock o previsión, mientras que hacia mediados/finales de campaña puede ser más importante lo contrario, esto es, minimizar retrasos (mejorar el servicio) que minimizar el coste del cambio de formato (empeorando el coste) al fabricar “tiradas más cortas” o contra pedido. Estas contradicciones se pueden representar como un dilema coste vs. servicio en el siguiente gráfico.

El dilema coste vs. servicio

Por otra parte, la existencia de recursos dependientes y cuellos de botella hacen incompatibles la preferencia de una mayor ocupación de recursos y un menor coste de producción, pues la mera existencia de recursos más rápidos previos a un cuello de botella implicaría que si ponemos a su máxima capacidad a los recursos no cuello de botella, generaríamos un mayor inventario en curso y en consecuencia una mayor coste de producción. Por tanto tenemos que ser cautelosos a la hora de definir preferencias, sabiendo de antemano que en su mayoría pueden ser contradictorias entre sí, particularmente cuando tratamos de optimizar recursos, deberíamos prestar atención en la optimización de los cuellos de botella, no en los que no lo son.

Y para entender la dinámica de los cuellos de botella, nada mejor que recurrir a la Teoría de las Limitaciones (TOC) de Eliyahu M. Goldratt, autor del best seller “La Meta” y recientemente fallecido, donde extractamos las siguientes reglas de gestión de los cuellos de botella.

ALGUNAS REGLAS SOBRE LOS CUELLOS DE BOTELLA

1. Equilibrar el flujo, no la capacidad. 

Es decir, ajustar el flujo por el cuello de botella con la demanda del mercado. Si como hemos visto, la cadencia del Sistema está marcada por los cuellos de botella, hagamos que estos (y con ellos todo el Sistema) coincidan con el flujo de la demanda. De manera que cuando necesitemos aumentar la capacidad de la Empresa para acercarla a la demanda, esto signifique explotar sólo los cuellos de botella. En muchas ocasiones las empresas intentan aumentar la capacidad de tal o cual recurso esperando con ello ser más “competitivo”, cuando en realidad (si estamos de acuerdo con las implicaciones de la TOC) no es precisamente la mejor alternativa desde el enfoque sistémico. La mayor eficiencia de la empresa en su conjunto nos vendrá de una mayor fluidez y sincronización entre los recursos.

2. El grado de utilización de un no cuello de botella no vendrá determinado por su propia capacidad, sino por alguna otra restricción del sistema. 

Es decir, no intentemos aumentar la “productividad” de los recursos que no sean cuellos de botella. Produciremos Inventario y Gastos de Operación, pero no Facturación. Antes al contrario, que su “productividad” esté sincronizada con los recursos cuello de botella. O lo que es lo mismo, que los recursos no cuello de botella no produzcan más rápido de lo que pueden absorber los cuellos de botella. Esto tiene implicaciones importantes en los modelos de productividad clásica. En muchas empresas industriales se adquiere stock simplemente para que máquinas y empleados no estén “parados”. Evidentemente así quien controla el flujo de materiales y de trabajos no son los pedidos o los programas de producción sino la Inercia.

3. Activar un recurso no es lo mismo que utilizar ese recurso. 

Ya que, “utilizar” un recurso significa hacer uso de él para que el Sistema se dirija hacia la Meta. En la regla anterior, si hacemos un uso no sincronizado de un recurso no cuello de botella, no estamos utilizando ese recurso, sino simplemente activándolo en términos locales, es decir sin dirección hacia el objetivo último del Sistema. En un momento determinado en cualquier empresa pueden estar activados una gran cantidad de recursos: personas, locales, comunicaciones, energía, ordenadores, máquinas, etc. pero... ¿Cuáles realmente de esos recursos se están utilizando en orden a la Meta de la empresa?.

4. No se debe intentar optimizar cada uno de los recursos del Sistema. Un Sistema con óptimos locales no es un Sistema óptimo en su conjunto. De hecho es un Sistema muy ineficiente. 

Es la conclusión de las dos reglas anteriores. Ya lo hemos visto antes, dado que existen esos dos fenómenos, a saber, Fluctuaciones Estadísticas y Recursos Dependientes, cualquier intento de optimizar un recurso por sí mismo, de acuerdo exclusivamente a su capacidad, es como mínimo una falta de perspectiva. Desgraciadamente la Productividad se ha entendido como un parámetro excesivamente localista, lo que nos ha llevado a enormes stocks de materiales, obras en curso máximas, grandes cantidades de producto acabado y... rentabilidades mínimas.

5. Una hora perdida en un cuello de botella significa una hora perdida para todo el Sistema. 

Los sistemas contables tradicionales asignan los costes de los recursos en función de parámetros tales como amortización, energía, salarios, etc. es decir, otra vez el enfoque analítico, no sistémico de lo que ocurre en la Empresa. Si tal como hemos visto, los recursos cuello de botella determinan en última instancia el ritmo de todo el Sistema, cualquier parada o reducción de la capacidad de los mismos no nos “cuesta” sólo lo que contablemente podamos imputarle a ese recurso aisladamente, sino mucho más. ¿Cuánto?, pues tanto como cuesta el Sistema en su conjunto durante esa parada.

6. Una hora ganada en un no cuello de botella es un espejismo. 

Esta es la otra cara de la moneda. Lo que es cierto para los recursos cuello de botella no lo es para los que no lo son. Es un error perder tiempo en un recurso cuello de botella, sin embargo, perderlo en los recursos no cuello de botella es posible, incluso conveniente para el Sistema en su conjunto. ¿Por qué?, porque “ahorrar” tiempo en los no cuellos de botella no aumenta el rendimiento del Sistema para nada. El tiempo y el dinero ahorrado ahí son una ilusión. En otras palabras, si intentamos “ocupar todo el tiempo” de los recursos que no sean cuello de botella produciremos más Inventario y más Gastos de Operación, pero no más Facturación.