Por Joshua Zable

Cuando la forma en que funciona el mundo cambia constantemente ahora más que nunca, exigen picos para ciertos productos (piense en las máscaras N95, papel higiénico y desinfectante para manos) y disminuye o desaparece para otros (¿con qué frecuencia usó el término "no esencial "antes de las últimas semanas?). En este clima de negocios, las empresas deben actuar rápidamente para hacer frente a las fluctuaciones tanto de la oferta como de la demanda.

En realidad, Amazon declaró la semana pasada que está retrasando la entrega de productos no esenciales y que no aceptará productos de vendedores de terceros en sus almacenes para su procesamiento a menos que sean "productos básicos del hogar, suministros médicos u otros productos de alta demanda".

Cuando se ve que desarrollos rápidos como éste frecuentemente alteran los patrones bien establecidos de oferta y demanda, puede esperar un efecto "látigo" en la cadena de suministro. Cuando las empresas no toman medidas para mitigar el efecto látigo, se producen ineficiencias en la cadena de suministro. Los cambios en el inventario en respuesta a los cambios en la demanda de los clientes se vuelven cada vez más exagerados a medida que uno avanza en la cadena de suministro.

La gestión inteligente de la cadena de suministro implica el aprovechamiento de la integración de todo el canal para satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Al coordinar las actividades de gestión de calidad, la productividad y la eficiencia pueden aumentar. Si bien muchos emplean técnicas clásicas de control de procesos estadísticos, tiempos extraordinarios como estos requieren el uso de herramientas adicionales.

La mayoría de las metodologías estadísticas de control de procesos asumen un comportamiento de proceso de estado estable donde se ignora la influencia del comportamiento dinámico. Los gráficos de control, un método popular y efectivo, tienen un inconveniente importante: solo consideran el último punto de datos y no llevan una memoria de los datos anteriores. Como resultado, los pequeños cambios en la media de una variable aleatoria tienen menos probabilidades de ser detectados rápidamente.

En un entorno empresarial dinámico, adelantarse al látigo es fundamental. La combinación del control clásico de procesos estadísticos, como los gráficos de control, junto con métodos adicionales puede ser extremadamente útil. Por ejemplo, los gráficos de control de promedio móvil exponencialmente ponderado (EWMA), un método mucho menos popular, mejoran la detección de pequeños cambios en el proceso. La detección rápida de pequeños cambios en la característica de calidad de interés y la facilidad de los cálculos a través de ecuaciones recursivas son algunas de las muchas buenas propiedades del gráfico EWMA que lo hacen atractivo.

Desafortunadamente, tiempos difíciles como estos requieren que pensemos de manera diferente. También nos brinda la oportunidad de explorar métodos de calidad estadística probados adicionales. Esto no solo nos ayudará a lidiar de manera proactiva con el entorno dinámico actual, sino también a construir una base aún más sólida para el futuro.

¡Atención! Este sitio usa cookies y tecnologías similares. Si no cambia la configuración de su navegador, usted acepta su uso.