La pandemia de coronavirus ha afectado duramente a la economía. ¿Qué lecciones se pueden aprender de esta experiencia? ¿Y cuál es la mejor manera para que las empresas se protejan contra este tipo de crisis en el futuro? La respuesta ciertamente involucrará una combinación de diferentes enfoques, pero los nuevos métodos matemáticos desarrollados por el Instituto Fraunhofer de Matemáticas Industriales (ITWM) parecen ser una pieza muy prometedora del rompecabezas. Estos métodos tienen como objetivo calcular cómo se pueden reducir significativamente los riesgos planteados por la escasez de suministro con muy poco costo adicional.

Nadie esperaba que los hospitales tuvieran problemas para conseguir las mascarillas y otros equipos de protección personal que necesitan. La cadena de suministro siempre ha funcionado sin problemas en el pasado, sin embargo, la crisis del coronavirus ha provocado escasez de estos productos en múltiples ocasiones. Previamente, estas cadenas de suministro habían funcionado bien, pero las restricciones necesarias sobre el flujo global de bienes las llevaron al colapso. En muchos casos, por ejemplo, Los proveedores chinos no pudieron realizar entregas incluso cuando las fábricas en Alemania seguían funcionando con normalidad, una situación que tuvo un efecto dominó en la producción de bienes en Alemania. Y los virus no son el único riesgo potencial:los proveedores internacionales pueden verse paralizados por todo tipo de factores imprevistos, de desastres naturales como tsunamis, terremotos, tormentas e inundaciones hasta huelgas u otros acontecimientos políticos inesperados. Si una empresa elige confiar en un solo proveedor para sus necesidades de producción con el fin de reducir costos, esto puede tener consecuencias devastadoras que incluso pueden paralizar completamente la producción. De hecho, puede llevar mucho tiempo que otros proveedores aumenten su producción y comiencen a entregar los productos requeridos.

Analizar y salvaguardar las cadenas de suministro

Aquí es donde entran en juego los métodos desarrollados por Fraunhofer ITWM. "Los algoritmos analizan qué tan diversificadas están las cadenas de suministro en diferentes áreas de la empresa y, por lo tanto, qué tan grande es el riesgo de encontrarse con problemas críticos de suministro en una emergencia". en otras palabras, en caso de perturbación regional o global, "dice el Dr. Heiner Ackermann, subdirector del Departamento de Optimización de Fraunhofer ITWM en Kaiserslautern. "La pregunta es cómo se puede minimizar el riesgo de escasez de suministro sin incurrir en costos adicionales significativos". El dilema es similar al de comprar una casa:¿es mejor optar por las tasas de interés más bajas posibles? a pesar de que existe el riesgo de que el financiamiento de seguimiento ofrezca tasas mucho peores? ¿O es mejor jugar a lo seguro y pagar tasas de interés ligeramente más altas desde el principio si eso significa tener la tranquilidad de un financiamiento a un precio razonable durante todo el plazo?

Las empresas también deben lograr el equilibrio adecuado entre riesgo y costos. Si una empresa opta por depender únicamente del proveedor más barato, están asumiendo un gran riesgo. Pero si adquieren una materia prima de varios proveedores al mismo tiempo, ese riesgo se reduce significativamente. "Y en este caso, la diferencia de costo es mucho menor que la diferencia de riesgo, "dice Ackermann. En otras palabras, los riesgos disminuyen drásticamente incluso cuando una empresa aumenta sus costos en solo un pequeño porcentaje, por lo que es posible eliminar gran parte del riesgo aceptando solo un ligero aumento en los costos. Las empresas pueden utilizar el algoritmo para descubrir qué funcionaría mejor en su situación particular. "Este método permite a las empresas optimizar sus cadenas de suministro en función de múltiples criterios, ayudándoles a encontrar el equilibrio óptimo entre costes y riesgos, ", dice Ackermann." Los algoritmos subyacentes funcionan igualmente bien si se trata de una escasez de suministro causada por un terremoto o un virus. Entonces, a diferencia de las soluciones de software existentes, no intentamos hacer suposiciones sobre la probabilidad de un escenario en particular ".

Con este nuevo método, una empresa comienza ingresando varios parámetros, por ejemplo, áreas en las que cree que es probable que se produzca una interrupción y cuánto tiempo podría durar esa interrupción. Luego, los algoritmos calculan varias compensaciones de costo / riesgo para esta materia prima exacta, incluyendo las posibles asignaciones de proveedores que corresponderían a cada punto de la escala. Incluso tienen en cuenta opciones como el almacenamiento de productos críticos para amortiguar cualquier déficit temporal de suministro.

Sustitución de materias primas durante la escasez de suministro

Otra opción que tienen en cuenta los algoritmos es si una materia prima podría potencialmente ser reemplazada por diferentes materiales en caso de un cuello de botella en el suministro. Si es así, esto se puede tener en cuenta desde el principio. Esencialmente, el método calcula los costos y riesgos de los diferentes cursos que puede seguir una empresa con respecto a sus proveedores. Procter &Gamble ya está utilizando una variante basada en software de esta metodología que se ha adaptado especialmente a sus necesidades.