Muchos investigadores dicen que sus grandes momentos de inspiración proceden con frecuencia no de eventos extraordinarios sino de las actividades cotidianas. La fuente de los saltos intuitivos es la observación de la vida tal y como se desarrolla a su alrededor, dicen. A todos nos es familiar la anécdota (sea históricamente precisa o no) de la manzana que se le cayó en la cabeza a Newton mientras descansaba bajo el árbol, que lo movió a estudiar la gravitación universal. Y los lectores del libro de gran éxito de Thomas Friedman sobre la globalización, La tierra es plana, entienden por qué concibió esta metáfora de un campo de juego global plano una noche tras visitar Bangalore, el Silicon Valley de la India.

Un proceso similar ocurrió cuando Jan Van Mieghem (Profesor de Gestión de operaciones en la Kellogg School of Management) encargó a dos asesores que hicieran una presentación en su curso de MBA sobre estrategia de operaciones. Van Mieghem escuchaba mientras sus invitados presentaban un caso en el cual el cliente (un fabricante de componentes de transmisión inalámbrica de alta tecnología de EE.UU. con unas ventas de 10.000 millones de dólares) simplemente quería saber: “¿Cuánto debería comprar a cada uno de mis proveedores de China y México?” Sacaron una gráfica que mostraba los costos mínimos de varias estrategias de aprovisionamiento (sourcing), y la simplicidad de las curvas en forma de U ligeramente sesgadas inspiraron a Van Mieghem para resolver un dilema del mundo real al que muchos negocios se enfrentan: diseñar una estrategia de aprovisionamiento (sourcing) óptima cuando hay que elegir entre dos proveedores globales, uno de bajo costo pero distante y lento, y el otro caro pero cercano y ágil.

A simple vista es una pregunta simple, pero lo peor está en los detalles, especialmente si necesitas números reales. En el caso de los asesores, México era un proveedor cercano pero caro y China era distante pero más barato. “¿Cómo podemos combinar lo bueno de cada uno y minimizar los costos totales?”, quería saber el cliente. Los asesores hicieron modelos de costos y beneficios en cinco puntos incrementales, desde adquirirlo todo de México (0) a adquirirlo todo de China (100). Las mejores soluciones de sourcing le adjudicaban alrededor de un 75 por ciento a China en la mayoría de casos que analizaron, de modo que le aconsejaron al cliente seguir esta regla de los “tres cuartos” aproximados.

“Miré aquel gráfico y pensé, ‘estas curvas son tan hermosas que piden a gritos un análisis matemático, exactamente lo que hacemos en nuestra investigación’”, recordó Van Mieghem. “Construimos modelos matemáticos para orientar una estrategia de operaciones óptima. El sourcing global es muy importante en la práctica, pero genera problemas analíticos bastante complejos, y no conozco ninguna teoría cuantitativa que pueda orientar en la asignación estratégica de una demanda incierta a dos proveedores globales”.

Acercar teoría y la práctica en los dilemas del sourcing
Según Van Mieghem, muchos ejecutivos experimentados responden a la pregunta básica de cómo dividir la demanda en forma intuitiva: saben que China es más barata y que muchas veces se puede asignar la mayor parte de la demanda allí. Pero exactamente cuánto asignar es una cuestión que pide un equilibro entre costo y servicio, y es un problema tan complejo que hace que a los responsables de las decisiones se les agoten tanto las calculadoras como la paciencia. De modo que Van Mieghem y su colaborador Gad Allon (Profesor titular de Economía de dirección y ciencias de la decisión de la Kellogg School of Management) buscaron estudios que cuantificaran las mejores estrategias de sourcing global dual. Lo que encontraron fue una brecha entre la teoría y la práctica. Había complejos algoritmos matemáticos útiles sólo para los académicos y otros trabajos demasiado simples que no eran muy útiles para aconsejar a los profesionales de los negocios. De modo que los dos decidieron crear un terreno intermedio y aportar una fórmula útil a la comunidad empresarial, basada en la teoría académica.

Para ilustrar lo que pretendían solucionar, imaginemos que dirigimos una organización multinacional que vende cuadros de bicicleta de fibra de carbono de tecnología punta y compra a plantas de fabricación de China y México. Cada trimestre debemos traducir las supuestas demandas del mercado a cuotas de producción para ambas fuentes. ¿Cómo dividir la demanda entre las dos plantas y le colocar cifras concretas en los pedidos? La mejor estrategia de dual-sourcing en este escenario, según Van Mieghem y Allon, minimiza el “total landed cost”, (TLC, ‘costo total puerta a puerta’), un término que acuñaron para describir el costo total esperado desde la fabricación a la entrega del producto, incluyendo el costo de tenencia y mantenimiento de inventario, que comprende la mayor parte del capital circulante (mostrado en la Figura 1).

Figura 1: Costo total puerta a puerta (TLC)
image

Nota: COGS: Costo de bienes vendidos (Cost of goods sold); TLC: Costo total puerta a puerta (Total landed cost). El TLC tal como lo usan Van Mieghem y Allon incluye el capital circulante. Sus costos de inventario dependen del nivel de servicio y son el componente más difícil de cuantificar.

Un primer paso para minimizar el costo total puerta a puerta o TLC es adoptar un principio de aprovisionamiento o sourcing que los autores denominan “tailored base-surge”1  (TBS), que divide la distribución de la demanda entre demandas básicas (base) y repentinas (surge). Usando el principio TBS, las necesidades de inventario básicas se obtendrían de China mientras que la planta de México se reservaría para satisfacer los aumentos repentinos de demanda, como podría ocurrir tras la victoria del Tour de Francia de un ciclista que usara una bicicleta de nuestra empresa. “Es una solución natural para separar la demanda constante y segura de la incierta”, dijo Van Mieghem. “Pero poner un número en esta repartición es increíblemente difícil. La matemática se complica muy rápidamente”.

Aún si decidiéramos intuitivamente que la demanda básica debiera surtirse de forma más barata en China, podríamos equivocarnos porque los costos ocultos, como el de mantener un inventario, podrían causar un incremento brusco del costo total. Este punto se representa en la Figura 2, donde la curva del “costo de inventario” inicia una subida vertical pronunciada, arrastrando consigo la curva de “costo total” cuando el sourcing de China se incrementa por encima del 75 por ciento aproximadamente.

Figura 2: Costo total
image

Nota: El capital circulante, o los costos de inventario (línea azul claro), se combina con los costos de sourcing (línea roja) afectando el costo total (línea azul oscuro).

Teniendo esto en cuenta para sus cálculos, Van Mieghem sacó lo que llamaba su “maquinaria matemática de alta potencia”. Él y Allon concibieron una fórmula que incorporaba la ventaja de costo por unidad de usar China, la porción adquirida de China, el riesgo de abastecerse de China, el volumen esperado de ventas, las fluctuaciones de demanda y el costo de mantenimiento por unidad.

“Básicamente, la fórmula capta una conciliación intuitiva entre costo y el grado de reacción”, dijo Van Mieghem. Por ejemplo, si la ventaja de costo por unidad se incrementase, la compañía incrementaría el sourcing de cuadros de bicicleta de fibra de carbono de China. Sin embargo, si el costo de mantenimiento se incrementara o el volumen esperado del producto disminuyera, China pasaría a ser una fuente menos atractiva. Correlativamente, si las fluctuaciones en la demanda disminuyesen, el atractivo de China se incrementaría.

Una fórmula para equilibrar el sourcing global
Aunque la fórmula recoge la complejidad del problema del dual-sourcing y la distribución global, Van Mieghem cree que es suficientemente simple para poder usarla en la toma de decisiones empresariales del mundo real. “El conjunto de la teoría culmina en esta fórmula matemáticamente simple y atractiva”, comentó. “Es una simplificación de la realidad, pero al final aún capta las principales tensiones del problema de decisión original”. Este modelo sería más útil para empresas que tengan un control razonable sobre sus estructuras de costos y previsiones de demandas, añadió, y señaló que los asesores que hablaron en su clase ya se la estaban proporcionando a sus clientes para aplicaciones reales. Van Mieghem dijo que se sorprendieron al comprobar que, al sustituir números reales en la fórmula, el consejo de los asesores de asignar unos tres cuartos de la demanda a la fuente más lenta resultó una validación aproximada. Aunque el 75 por ciento no es una regla de oro para todo el mundo, puede ser un buen punto de partida para empresas que no dispongan de cifras muy fiables.

Van Meighem y Allon calcularon el valor relativo del sourcing dual mediante TBS, definiéndolo como el valor del sourcing dual de China y México dividido entre el costo del sourcing único de México. La Figura 3 muestra que la empresa de distribución de bicicletas se beneficiaría de usar tanto China como México cuando el valor relativo del sourcing dual fuera positivo. Sin embargo, si la ventaja de costo de China disminuyese o los niveles de demanda se volvieran más volátiles o impredecibles, el valor relativo del sourcing dual se volvería negativo y la empresa se beneficiaría de hacer sus pedidos sólo en la planta de México.

Figura 3: Valores relativos del sourcing de China y México
image

Nota: Esta gráfica describe los valores relativos del sourcing de China y de México. A medida que la demanda fluctúa y se incrementa la volatilidad, el sourcing de China va perdiendo valor.

Van Mieghem advirti&oacuoacute; que el modelo tiene limitaciones: toma en cuenta un solo producto de sólo dos fuentes globales, hay un único responsable de las decisiones y un solo mercado, y asume que los parámetros de costos no cambian a lo largo del tiempo. Dijo que sus próximos pasos serían adaptar el modelo para un escenario de múltiples productos y múltiples mercados que incluya diversos responsables de las decisiones. Sin embargo, a pesar de las limitaciones, el modelo hace una contribución valiosa al formalizar las intuiciones de los profesionales y al ofrecer un método probado para calcular cifras significativas del sourcing.

Van Mieghem dijo que la belleza de este proyecto es que formó un círculo completo, desde el momento de plantear una pregunta de investigación en la clase, a llenar un vacío de la literatura académica, y a ser aplicado tanto en la práctica como en la misma clase como herramienta pedagógica. Nos comentó: “Estoy muy satisfecho a nivel personal con este trabajo porque es la primera vez en mi vida profesional que la teoría y la práctica han estado tan estrechamente ligadas”.


1 Término que podemos explicar como una estrategia personalizada de acuerdo al tipo de demanda, ya sea básica o que sufra aumentos repentinos.