“Las series temporales están fallando en las cadenas de suministro”

El director general de Lokad, compañía que desarrolla software para la cadena de suministro, afirma que los profesionales y directivos “suelen mantener la opinión por defecto de que la perspectiva de las series temporales es lo que realmente necesitan”, a pesar de que “son en gran medida inadecuadas para modelar razonablemente cualquier cosa”.

Joannes Vermorel, director general y fundador de Lokad, empresa de software cuantitativo para la cadena de suministro, abordó en un reciente artículo las series temporales, sobre las que desarrolla una perspectiva crítica.

“Cuando sólo se tiene un martillo, todo parece un clavo. El martillo preferido durante mucho tiempo por la comunidad de la cadena de suministro ha sido el de las series temporales y, como resultado, en los círculos de la cadena de suministro todos los problemas parecen previsiones de series temporales. La tentación del martillo se ve agravada por la amplia literatura que existe sobre la previsión de series temporales más allá de los casos de uso de la cadena de suministro. No es sólo el martillo lo que tenemos: también estamos en medio de todo un centro comercial lleno de martillos brillantes, de todas las formas, tamaños y colores”, sostiene Vermorel.

“Sin embargo -apunta-, las series temporales son en gran medida inadecuadas para modelar razonablemente cualquier cosa, excepto, tal vez, las situaciones más simples de la cadena de suministro. En consecuencia, las mejores previsiones de series temporales, por muy precisas que sean, son derrotadas habitualmente por los aspectos mundanos de las cadenas de suministro. No obstante, ante estas situaciones, la reacción instintiva de la comunidad -las empresas que operan las cadenas de suministro, sus proveedores de software y los profesores que enseñan la cadena de suministro- es buscar previsiones más precisas. Después de todo, ¿qué otra cosa podría haber sino previsiones más precisas”.

A juicio del emprendedor, “el paso más difícil para salir mentalmente de la caja de las series temporales es reconocer la existencia misma del problema -es decir, la limitación de las propias series temporales- sin poder exhibir todavía una solución alternativa”.

Para ahondar en la perspectiva de las series temporales y sus casos de uso en la cadena de suministro, Vermorel ha presentado tres supuestos personajes de la cadena de suministro, denominados París, Miami y Ámsterdam. “Estos personajes representan representaciones ficticias, aunque realistas, de las cadenas de suministro del mundo real. ¿Pueden utilizarse las series temporales para reflejar algo vagamente aproximado a la ‘demanda’ en cualquiera de estas tres situaciones? Para cada una de estas tres situaciones, la respuesta es negativa”.

“París, una red de moda, implica efectos masivos de sustitución y canibalización. La esencia del mecanismo en juego, la percepción difusa por parte de los clientes del surtido en su conjunto, se pierde cuando se adoptan las series temporales”, plantea Vermorel.

“En Miami -prosigue-, un MRO (mantenimiento, reparación y operaciones) de aviación, se producen incidentes de AOG (avión en tierra), en los que una pieza que falta acaba por dejar en tierra todo el avión. Tanto los AOG como la naturaleza cíclica de las reparaciones de piezas también se pierden cuando se adopta una previsión de series temporales”.

En tanto, “Ámsterdam, una marca de quesos, está rígidamente limitada tanto por el lado de la oferta como por el de la demanda. En consecuencia, aunque tanto la oferta como la demanda podrían representarse como series temporales, las únicas piezas de interés se producen entre esas series”.

Sin embargo, nos dice Vermorel, “los libros de texto sobre la cadena de suministro están repletos de ‘ejemplos’ que implican análisis de series temporales y previsiones de series temporales. Sin embargo, la validez de estos ejemplos es motivo de preocupación. Estos ejemplos se refieren a empresas anodinas que casualmente producen y/o venden ‘algo’, sin dar ningún detalle. Sin embargo, el diablo está en los detalles. Cuando empezamos a descubrir la letra pequeña, como se hace en los personajes de la cadena de suministro presentados anteriormente, se hace evidente que la perspectiva de las series temporales es esencialmente una colección de problemas de juguete, que van a mantener a los estudiantes y profesores ocupados, pero no son realmente adecuados para cualquier uso en el mundo real”.

“La perspectiva de las series temporales es una de las causas fundamentales que explican el uso omnipresente de las hojas de cálculo en las cadenas de suministro, a pesar de la disponibilidad de los sistemas de planificación avanzada (APS, su sigla en inglés) desde hace tres décadas en la mayoría de las grandes empresas. Los profesionales de la cadena de suministro están volviendo a sus hojas de cálculo porque los APS les están fallando”, añade.

Vermorel considera interesante el caso concreto de la precisión de las previsiones. “Los profesionales no son capaces de superar la precisión del APS (excepto, quizá, los verdaderamente disfuncionales). Esto ha sido así durante décadas. Incluso en los años 90, los modelos paramétricos de series temporales razonablemente ajustados ya superaban a los humanos en cuanto a precisión. La reticencia de los profesionales de la cadena de suministro a abandonar sus hojas de cálculo no puede explicarse por su reticencia al cambio, no durante tres décadas”.

“Un problema de diseño fundamental está en las propias APS, como el hecho de orientar todo el software en torno a las series temporales, lo que desajusta el problema – ofrece una explicación mucho más sencilla y convincente. Sin embargo, esto nos deja con el problema de por qué tantas empresas adoptaron APS (con frecuencia, varias) si APS aporta tan poco”.

FLOWCASTING

El fundador de Lokad afirma que “las series temporales están fallando en las cadenas de suministro y, sin embargo, como es difícil pensar en otra cosa, los profesionales, y sus directivos, suelen mantener la opinión por defecto de que la perspectiva de las series temporales es lo que realmente necesitan; a pesar de que su rutina diaria y la heurística implementada en sus hojas de cálculo contradicen esta opinión. Además, los problemas de visualización de datos tienden a confundirse con los de modelización de datos. Independientemente de la perspectiva de modelización que se adopte, las series temporales son un mecanismo de visualización que probablemente permanecerá, de hecho, la visión humana es mayoritariamente 2D, y que la mayoría de los asuntos de la cadena de suministro implican el tiempo como dimensión de interés. No porque un enfoque sea bueno para la visualización, sus beneficios se aplicarán automáticamente a la modelización”.

Vermorel sostiene que “la forma más pura del paradigma de las series temporales en la cadena de suministro es probablemente el flowcasting, que reifica toda la cadena de suministro como una colección de series temporales. Según las conversaciones mantenidas con los directores de la cadena de suministro, parece que el flowcasting ha fracasado cada vez que se ha intentado. Poner las series temporales en primer plano fue claramente un factor agravante”.

El empresario dice que, “una vez que se sabe que no se está mirando en el lugar correcto, se debe buscar en otros lugares, sin importar lo oscuros que sean esos otros lugares”. Y concluye invitando a imaginar “cómo podría ser su práctica de la cadena de suministro si operaran más allá de las limitaciones del paradigma de las series temporales”.

Ver el artículo original en https://bit.ly/3DK7iQe

Para #SCMThink: Claudio Lobos

#EtiquetaMarketingGroup

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