Reducir el estrés en la cadena de suministro recortando picos de demanda

Pese a tener herramientas de previsión cada vez más avanzadas, las empresas no siempre las incorporan en su toma de decisiones. Sin embargo, es vital anticiparse a los picos de máxima demanda.

Joren Gijsbrechts

El sector logístico ha tenido que enfrentarse a nuevos retos durante los últimos diez años. La pandemia alteró las cadenas de suministro mundiales a una escala sin precedentes en la era moderna. El sector se abre paso para recuperarse, pero la fluctuación de los precios del petróleo y el transporte causada por las tensiones geopolíticas no ofrece mucha estabilidad.  

La escasez de conductores de camiones que hay actualmente añade más complejidad a esta situación. Según la organización internacional para el transporte por carretera (IRU), la falta de conductores se está “descontrolando” y la situación va a empeorar. La creciente brecha entre los conductores que se jubilan y los que ahora se incorporan va a triplicar la cantidad de puestos vacantes que, según los cálculos de la IRU, será del 60% en 2026. 

Un reto y una oportunidad para los fabricantes 

En este contexto, a los fabricantes les cuesta encontrar camiones que transporten sus mercancías en los días de máxima demanda. Normalmente, contratan a transportistas que les garantizan una capacidad de transporte a una tarifa fija, y todo lo que supere la capacidad acordada se cobra a precios de mercado. Lo que, dada la actual escasez de conductores y la fluctuación de los precios de mercado que sigue causando problemas al sector logístico, puede suponer un incremento sustancial en el coste del transporte. 

Los fabricantes sufren para encontrar camiones en los días de máxima demanda

Simultáneamente, los fabricantes recurren, cada vez más, al uso de herramientas de previsión avanzadas que predicen mejor cuándo se producirán los próximos periodos de máxima demanda. Esto constituye, evidentemente, una oportunidad de ajustar mejor la capacidad de transporte a la demanda. 

Nivelar los altibajos

Por eso, los fabricantes se enfrentan a una disyuntiva complicada: utilizar una capacidad de transporte con recargo hace que aumenten los costes del transporte, mientras que reponer existencias durante los períodos más tranquilos hace que aumenten temporalmente los costes de almacenamiento. Los modelos tradicionales suelen recuperarse tras los días de máxima demanda aumentando los pedidos posteriores. Sin embargo, conforme las herramientas de previsión avanzadas mejoran su capacidad para predecir futuros periodos de máxima demanda, los fabricantes podrían plantearse utilizar su capacidad de transporte base antes de dichos días de máxima demanda. 

En un estudio reciente publicado en la revista Production and Operations Management, Joren Gijsbrechts, de Esade, y los coautores Christina Imdahl (Eindhoven University of Technology), Robert N. Boute (KU Leuven y Flanders Make) y Jan A. Van Mieghem (Northwestern University) demuestran que esto se puede hacer de forma óptima aplicando una ‘política de recorte de la demanda pico anticipada’ (Lookahead Peak-Shaving policy). Esta fórmula de toma de decisiones consiste en recortar los picos de algunos pedidos de los futuros periodos de alta demanda y adelantarlos al periodo actual para nivelar los pedidos de transporte. Esto permite reducir los costes y la variabilidad de los pedidos, lo que afecta positivamente a toda la cadena de suministro. 

En su investigación, los autores trabajaron con un fabricante del sector de los bienes de consumo de alta rotación (FGCM). Cuando los investigadores aplicaron el modelo a los datos reales del fabricante, este les permitió reducir los costes logísticos de 869 artículos un 6,7 % respecto a los costes resultantes de aplicar la política propia del fabricante. 

Este sistema recorta los picos de pedidos en futuros periodos de alta demanda para adelantarlos al periodo actual

Además, la política también ayuda a las empresas de transporte a planificar y llenar sus camiones, lo que contribuye positivamente a reducir las emisiones y la actual escasez de conductores, que es especialmente problemática en los días de máxima demanda. 

Efectos extrapolables a otros entornos

Los investigadores aseguran que este modelo puede aplicarse fácilmente a cualquier entorno cuyo suministro sea flexible. Los costes que suponen un incremento adicional cuando se supera un umbral predeterminado se producen en diversos entornos, como los sistemas de producción en los que se hacen horas extras, el abastecimiento por parte de varios proveedores habilitados o la planificación del transporte con un mercado al contado. 

Los investigadores acaban diciendo que se trata de una política sencilla de aplicar, por lo que se presta bien a adoptarla en la práctica. La información intuitiva que ofrecerá a los directivos puede traducirse en unos ahorros considerables y reducir el estrés general en la cadena de suministro mediante la nivelación de los pedidos de transporte. 

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