{"id":1095,"date":"2023-02-21T09:52:00","date_gmt":"2023-02-21T09:52:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/?p=1095"},"modified":"2023-02-22T15:02:28","modified_gmt":"2023-02-22T15:02:28","slug":"una-estrategia-de-sop-para-que-sirve-y-como-aplica-la-analitica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/una-estrategia-de-sop-para-que-sirve-y-como-aplica-la-analitica\/","title":{"rendered":"Una estrategia de S&OP: \u00bfPara qu\u00e9 sirve y c\u00f3mo aplica la anal\u00edtica?"},"content":{"rendered":"\n

Las organizaciones orientadas en la eficiencia aplican un modelo de planificaci\u00f3n de ventas y operaciones (S&OP, por sus siglas en ingl\u00e9s) mensual, que consiste en un proceso integrado que alinea la demanda, el suministro y la planeaci\u00f3n financiera. <\/p>\n\n\n\n

Aunque no es la \u00fanica forma, es mucho m\u00e1s efectiva al aplicarse mediante una plataforma digital <\/a> que soporte todas las fases del proceso. <\/p>\n\n\n\n

La firma brit\u00e1nica Belford Consulting identifica seis fases <\/a>de S&OP: las revisiones del producto, la demanda, la cadena de suministro y las finanzas, adem\u00e1s de la preparaci\u00f3n de la planificaci\u00f3n como tal y la consolidaci\u00f3n de todos los datos, que como puede presumirse no son pocos. <\/p>\n\n\n\n

Solo basta pensar en algunos como el pron\u00f3stico de consenso, la demanda hist\u00f3rica, la variabilidad en los patrones de demanda, las promociones, el inventario o las \u00f3rdenes de trabajo de fabricaci\u00f3n.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Es un proceso que implica la participaci\u00f3n activa de cada departamento o \u00e1rea funcional de una empresa. Como apunta el especialista Jim Collins, en un an\u00e1lisis para IBM<\/a>, \u201ctodos en la organizaci\u00f3n deben planificar efectivamente c\u00f3mo asignan sus recursos\u201d. <\/p>\n\n\n\n

De los desaf\u00edos a las mejoras  <\/h2>\n\n\n\n

De inicio, uno de los grandes retos de una S&OP es la correcta colaboraci\u00f3n y comunicaci\u00f3n entre las personas involucradas, le sigue la definici\u00f3n de un proceso bien estructurado que evada ineficiencias o detecte oportunidades y finalmente la adopci\u00f3n de una tecnolog\u00eda que facilite el almacenamiento, la organizaci\u00f3n y la administraci\u00f3n de las funciones y los datos. <\/p>\n\n\n\n

Superar dichos desaf\u00edos, que no son menores, impulsan la eficiencia, pero no es suficiente. El modelo es perfectible tal y como lo demuestran los investigadores y expertos en cadena de suministro, Minhaaj Khan y Srideepti Kidambi.  <\/p>\n\n\n\n

En su art\u00edculo Mejora del rendimiento de la planificaci\u00f3n de ventas y operaciones con anal\u00edticos<\/em><\/a>, presentado al Programa en Gesti\u00f3n de la Cadena de Suministro del Massachusetts Institute of Technology (MIT) en junio de 2018, apuntan que las organizaciones carecen de la\u00a0capacidad para evaluar los riesgos en su S&OP.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Son pocas las que hacen el esfuerzo por evaluar met\u00f3dicamente los riesgos y determinar las oportunidades de mejora en el plan.  <\/p>\n\n\n\n

Esto es especialmente importante \u2014apuntan\u2014\u202fen los procesos de S&OP donde las entradas subjetivas, como el conocimiento de gesti\u00f3n, tienden a sopesarse en gran medida junto con las metodolog\u00edas objetivas (pron\u00f3stico estad\u00edstico). <\/p>\n\n\n\n

Entre los resultados del estudio de Khan y Kidambi, realizado como parte de su proceso de titulaci\u00f3n en la Maestr\u00eda en Ciencias Aplicadas, hay una mejora en la precisi\u00f3n del retraso de tres meses en un 5.7%, una reducci\u00f3n del sesgo a casi cero y un incremento de la ganancia operativa conservadora. <\/p>\n\n\n\n

Los investigadores del MIT se enfocaron en la predicci\u00f3n de riesgos de una planificaci\u00f3n de ventas y operaciones de una empresa de bienes de consumo empaquetados (CPG, por sus siglas en ingl\u00e9s). <\/p>\n\n\n\n

El desequilibrio de la oferta <\/h2>\n\n\n\n

Los CPG son productos que se venden r\u00e1pidamente y a un costo relativamente bajo, tienen una vida \u00fatil corta y su obsolescencia es un riesgo com\u00fan cuando la oferta no se corresponde correctamente con la demanda.  <\/p>\n\n\n\n

Este desequilibrio es el caso de la empresa de estudio, que debe tomar decisiones de suministro con tres meses de anticipaci\u00f3n de la demanda por contrato para entregar productos a tiempo. <\/p>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de las empresas intentan mitigar este riesgo al llevar un excedente de inventario, pero cuando se trata de productos de vida \u00fatil corta, una demanda no solicitada conduce a altos niveles de obsolescencia y otros problemas de la cadena de suministro.  <\/p>\n\n\n\n

Las t\u00e9cnicas de anal\u00edtica predictiva<\/a> aplicadas fueron identificaci\u00f3n de patrones de riesgos en el proceso S&OP y mitigaci\u00f3n de esos riesgos para mejorar la precisi\u00f3n de pron\u00f3stico de consenso para la empresa que vende productos de salud y nutrici\u00f3n.  <\/p>\n\n\n\n

El objetivo fue responder a las siguientes preguntas: \u00bfPueden los modelos de an\u00e1lisis predictivo predecir con eficacia patrones de riesgo de alta probabilidad en el plan S&OP?, \u00bfcu\u00e1nto pueden estos modelos mejorar la precisi\u00f3n del pron\u00f3stico de consenso y cu\u00e1l es el impacto financiero de esta mejora? y \u00bfqu\u00e9 factores son importantes para el \u00e9xito de otras empresas CPG que quieren perseguir una metodolog\u00eda de evaluaci\u00f3n del riesgo similar en su S&OP? <\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 anal\u00edticos ayudan a evaluar los riesgos de S&OP? <\/h2>\n\n\n\n

En el proyecto de Khan y Kidambi se aplicaron t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis predictivo para identificar y predecir patrones de riesgo en la S&OP. <\/p>\n\n\n\n

En su visi\u00f3n, un tomador de decisiones inteligente debe encontrar formas de obtener valor de los datos despu\u00e9s de que tanto la m\u00e1quina (el pron\u00f3stico estad\u00edstico) como los humanos (las \u00e1reas de ventas, mercadotecnia, finanzas o cadena de suministro) hayan arrojado sus resultados (pron\u00f3stico de consenso).  <\/p>\n\n\n\n

El desaf\u00edo es planificar qu\u00e9 hacer, cu\u00e1ndo hacerlo y para qui\u00e9n. De ah\u00ed que se recurra al an\u00e1lisis predictivo en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro, al aprovechar varias metodolog\u00edas de pron\u00f3stico cuantitativo para administrar mejor el equilibrio entre oferta y demanda.  <\/p>\n\n\n\n

Para los investigadores del MIT, la miner\u00eda de datos ofrece la oportunidad de aprovechar las numerosas fuentes de datos de series de tiempo; es decir, de puntos de datos en intervalos de tiempo iguales, as\u00ed como los factores internos y externos que afectan los planes de S&OP. <\/p>\n\n\n\n

Esto permite a los tomadores de decisiones comerciales la oportunidad de crear estrategias procesables que pueden impactar directamente en la rentabilidad.  <\/p>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis predictivo puede identificar riesgos en la pr\u00f3xima planificaci\u00f3n de ventas y operaciones antes de que ocurran, lo que permite planificar mejor qu\u00e9 hacer, cu\u00e1ndo y para qui\u00e9n a fin de reducir los costos de inventario\/distribuci\u00f3n, aumentar el capital de trabajo, impulsar objetivos de optimizaci\u00f3n de ingresos y mejorar la lealtad del cliente. <\/p>\n\n\n\n

El valor en cualquier dato <\/h2>\n\n\n\n

El estudio demostr\u00f3 el potencial de la anal\u00edtica predictiva para capturar con \u00e9xito los riesgos comerciales en la S&OP a pesar de la falta de predictores clave y sin grandes datos. <\/p>\n\n\n\n

Los investigadores reconocen que, si bien solo uno de los cuatro riesgos estudiados tuvo resultados 50% por encima del pron\u00f3stico, se comprob\u00f3 que el modelo de miner\u00eda de datos seleccionado no solo es viable, sino efectivo y s\u00f3lido. <\/p>\n\n\n\n

Su modelo consisti\u00f3 en aplicar an\u00e1lisis predictivos en forma de algoritmos de clasificaci\u00f3n (aprendizaje supervisado) a los datos de S&OP para una marca de barras de la empresa en estudio, adquirida apenas un a\u00f1o antes y que enfrentaba altos niveles de obsolescencia debido a problemas de planeaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

A trav\u00e9s de la aplicaci\u00f3n de este modelo, se identific\u00f3 una mejora conservadora de $1.8 millones de d\u00f3lares en la utilidad operativa anual para una marca que representa 7% de los ingresos de la empresa.  <\/p>\n\n\n\n

Si se extrapola la metodolog\u00eda \u2014estimaron\u2014 a todas sus marcas, la empresa podr\u00eda generar conservadoramente $15 millones de d\u00f3lares adicionales en ganancias operativas anuales. <\/p>\n\n\n\n

\u201cEste hallazgo deber\u00eda alentar a las empresas que dudan en buscar an\u00e1lisis predictivos para buscar valor en cualquier dato de la organizaci\u00f3n que se extienda lo suficiente como para capturar patrones de riesgo, pero que no se ajusta al molde de big data\u201d, concluyen. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfYa aplicas Anal\u00edtica Avanzada en tus procesos de planeaci\u00f3n de venta y operaciones? <\/p>\n\n\n\n

En Business Data Scientists ayudamos a las empresas a transformar sus procesos de planificaci\u00f3n de ventas y operaciones con las mejores pr\u00e1cticas y los m\u00e1s avanzados m\u00e9todos y procesos de anal\u00edtica avanzada integrados eficientemente a cada reuni\u00f3n de Sales and Operations Planning. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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