Decida Ser Eficaz

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Ya no basta la intuición y la experiencia. Se necesita un proceso cada vez más formal de toma de decisiones, apoyado por herramientas y modelos analíticos.

LA PREGUNTA DEL MILLÓN

Gestión es tomar decisiones, y esto es lo que los ejecutivos a distintos niveles hacen en las empresas de todo tipo, sean privadas o públicas. Están las decisiones financieras, las comerciales, las relativas al personal y, por supuesto, las operacionales.
Estas últimas son muy importantes ya que es mediante una buena toma de decisiones operacional que se logra que los productos o servicios lleguen a nuestros clientes en el momento oportuno.
Qué producir, en qué cantidad, cuándo hacerlo, cuáles recursos serán utilizados, cuánta materia prima se necesita, son algunas de las decisiones que deben estudiarse para lograr excelencia operacional. Todo este proceso de toma de decisiones se lleva adelante en distintos horizontes de tiempo (figura 1).

Varias de las herramientas de la investigación operacional se usan en la gestión de la producción, además de la optimización.

UN PROCESO CON VARIOS HORIZONTES DE TIEMPO

Primero, se toman decisiones estratégicas, que corresponde al largo plazo. Estas son las grandes decisiones relativas a las fábricas y su tamaño, bodegas, expansiones, etc., e involucran grandes inversiones. Aquí miramos varios años hacia el futuro y existe una gran incertidumbre sobre lo que realmente podrá ocurrir.
Una vez definidas las decisiones estratégicas, miramos en horizontes de tiempo algo más cortos (anuales, por ejemplo). Aquí se consideran costos de producción, capacidad de la fábrica, la demanda que podríamos tener en el futuro, etc. Por ejemplo, los helados tienen una alta demanda en verano, pero si la capacidad de la fábrica no es suficiente, tendremos que contratar más personal, o fabricar en primavera y guardarlos, o, incluso, dejar demanda insatisfecha.
Todo esto tiene costos asociados. Encontrar la mejor decisión es lo que se conoce como realizar planificación de la producción. Esta suele cubrir horizontes de varios meses, y hay que contar con alguna información de cuál será la demanda futura, es decir, necesitamos un buen pronóstico. Aquí se definen también los recursos productivos a presupuestar en el horizonte de mediano plazo, como, por ejemplo, personal, energía y otros.
Con la planificación en mano se mira a más corto plazo, digamos algunas semanas. En productos manufacturados esto implica tomar decisiones sobre cuántas y cuándo fabricar las partes y piezas. Puede haber gran cantidad de piezas que deben ordenarse, y como proveerlas requiere tiempo, las órdenes deberán ponerse por anticipado.
Calcular todo esto para muchos productos requiere el manejo de gran cantidad de información. Es lo que hacen los MRP, Material Requeriment Planning, concepto desarrollado en los años 60 en los Estados Unidos en la forma de un software para las decisiones productivas y que se difundió por todo el mundo.

Figura 1

Luego, y todavía en plazos más cortos, miraremos la producción detallada y el trabajo de todos los recursos productivos en el problema de programación y control de producción. Se hace muy importante en este nivel poder manejar correctamente las variabilidades e incertidumbres de los procesos y sus efectos, así como otras complejidades derivadas, por ejemplo, de la gran cantidad de trabajos simultáneos que circulan en la fábrica.
A mediano plazo muchos elementos del problema de planificación se visualizan en forma agregada. Esto tiene sentido, ya que no es posible conocer en detalle el futuro lejano. En el corto plazo el sistema se ve en más detalle, pero las opciones están ya restringidas por las decisiones tomadas a mediano plazo, por ejemplo, personal asignado.
Pero el tiempo avanza y las condiciones cambian. Las empresas suelen tomar decisiones en un esquema de planificación y programación sobre horizonte rodante. Esto permite retroalimentar información a medida que se van dando las órdenes reales.
El no retroalimentar genera muchos de los problemas que se observan en algunas empresas: personas que se quejan de que los planes no se cumplen, que la planificación está mal hecha, que no se asignó suficiente personal, etc.
Muchas empresas cuentan hoy con sistemas ERP, Enterprise Resource Planning, que pueden apoyar fuertemente la toma de decisiones. Estos nacieron, de hecho, a partir del desarrollo original de los MRP. Hoy integran diversas áreas y se caracterizan por el manejo unificado y consistente de toda la información relevante.

LA VISIÓN ANALÍTICA

¿Cómo tomar buenas decisiones? Esta es la pregunta del millón y algunas personas pueden pensar que la experiencia e intuición es la forma de hacer una buena gestión. Sin embargo, las empresas modernas enfrentan cada vez mayor complejidad. Esto se traduce en que no es posible ver toda la enorme cantidad de alternativas de solución a nuestros problemas ni las interacciones entre todos los elementos.

Figura 2

Ello ha llevado a reforzar la necesidad de un proceso cada vez más formal de toma de decisiones, apoyado por herramientas y modelos analíticos. La figura 2 muestra la forma en que la visión analítica apoya las decisiones productivas.
Para comenzar, las empresas modernas cuentan cada vez con mayor cantidad de información, la cual hace posible el uso de técnicas matemáticas sofisticadas para obtener, por ejemplo, buenas predicciones de la demanda de nuestros clientes. Notemos que hoy esta información puede venir de fuentes que antes no considerábamos, como por ejemplo las visitas a una página web.

INVESTIGACIÓN OPERATIVA

Esto se une al uso de herramientas de optimización para llevar adelante una sólida planificación de producción. La optimización es parte de la investigación operativa, una disciplina de las matemáticas aplicadas que nació a mediados del siglo XX para abordar problemas complejos de asignación de recursos.
Varias de las herramientas de la investigación operacional se usan en la gestión de la producción, además de la optimización. De hecho, los primeros modelos de planificación de producción fueron resueltos mediante la herramienta conocida como programación lineal.
La simulación computacional también es usada muchas veces para estudiar sistemas productivos y buscar buenas reglas o políticas de producción en ambientes con alta incertidumbre.
La visión analítica no se detiene solamente en la planificación. También la gran cantidad de datos que se obtienen de los procesos productivos permite, por ejemplo, anticipar las fallas de algunos equipos y programar mantenimiento preventivo.
Igualmente, muchas empresas monitorean continuamente las bodegas de sus clientes para poder predecir cuándo despachar nueva mercadería. Este tipo de soluciones es win-win, ya que entrega un alto nivel de servicio al cliente y, al mismo tiempo, permite a la empresa proveedora planificar sus actividades eficientemente, reduciendo parte de la incertidumbre de los pedidos.
Muchas empresas implementan estas herramientas en sistemas computacionales que permiten un excelente manejo de la información junto con una sólida interacción con los usuarios.

¿COMPRAR O DESARROLLAR?

Pero aquí la empresa enfrenta una decisión importante: comprar algo ya desarrollado o hacer un desarrollo propio. Esto último tiene la ventaja de que la solución estará hecha “a la medida”, pero puede significar esfuerzo y tiempo.
Por otro lado, una solución comprada a un proveedor externo de prestigio tiene la ventaja de incorporar las mejores metodologías en el problema, pero su adaptación a la situación específica de la empresa puede resultar difícil.
Además, el nuevo sistema debe poder relacionarse con el sistema de gestión existente en la empresa. Esto ha llevado a que muchos de los desarrolladores de ERP, por ejemplo, ofrezcan también soluciones complementarias en la forma de sistemas de optimización para la planificación de producción o la logística, que se integran completamente a los demás sistemas.
Toda esta mirada analítica se está convirtiendo cada vez más en una ventaja competitiva para muchas empresas.
Hasta el próximo lunes.

Qué, cuánto y cuándo producir; qué recursos serán utilizados, y cuánta materia prima se necesita, son algunas de las decisiones que deben estudiarse para lograr excelencia operacional.