Un artículo publicado el pasado 27 de mayo en El Mercurio (página B1) advierte sobre el creciente nivel de congestión en los principales puertos del norte de Europa. Entre los casos mencionados —como Amberes, Róterdam y Hamburgo— destaca especialmente el puerto de Bremerhaven (Alemania), donde el tiempo de espera para obtener espacio en los muelles ha aumentado en un 77%.

Según el artículo, dicha congestión estaría empeorando y podría extenderse a Asia y Estados Unidos, y su origen radicaría en la “guerra arancelaria” que enfrenta a Estados Unidos con las principales economías del mundo.

El escenario actual está marcado por anuncios sorpresivos y desproporcionados de alzas arancelarias, seguidos de eventuales ajustes, reducciones o postergaciones en su aplicación. Esto genera un alto nivel de incertidumbre, tanto respecto a las fechas de entrada en vigencia como a la magnitud final de las nuevas tasas.

Esta creciente volatilidad, que se manifiesta en cambios frecuentes y drásticos en los términos de intercambio, también ha sido destacada por Yossi Sheffi, profesor del MIT, en su artículo publicado en LinkedIn: The Ripple Effect: Tariffs and the U.S. Freight Transportation System. 

En este contexto, es probable que muchas empresas estén anticipando alzas arancelarias inminentes mediante un aumento temporal en sus volúmenes de importación. Como consecuencia, este comportamiento estaría presionando la capacidad de respuesta de los proveedores y del sistema logístico en su conjunto, generando aumentos en los lead times y en los costos de transporte.

¿Qué es VUCA?

Es común en el ámbito tecnológico la aparición de “buzzwords”, es decir palabras rimbombantes, que se repiten mucho y que simplifican la realidad en forma excesiva.

Sin embargo, el acrónimo VUCA, usado desde hace un par de décadas para describir el ambiente en que se desenvuelven las cadenas de suministro, sintetiza fielmente el ambiente que se describe en el inicio de este artículo.

Aceptar el término VUCA implica reconocer que en las Cadenas de Suministro existe Volatilidad, Incerteza (Uncertainty), Complejidad y Ambigüedad.

De los cuatro términos que conforman el acrónimo VUCA, los que más han incrementado su incidencia en las cadenas logísticas en los últimos meses, son la Volatilidad y la Incerteza. El incremento de Volatilidad deriva de los frecuentes y contradictorios anuncios de alzas y, pocos días después, reducciones de aranceles. Otro factor que amplifica la Volatilidad son los anuncios de modificaciones de los plazos en que las nuevas tarifas entrarían en vigencia.

No cabe duda que este período de inestabilidad y las condiciones que prevalecerán una vez que se estabilicen los términos de intercambio, tendrán un efecto significativo en Chile, dada su alta exposición al comercio internacional.

En el caso de las empresas chilenas importadoras, probablemente sufrirán consecuencias indirectas derivadas de las reacciones de los importadores de otros países, quienes, frente a una inminente alza de aranceles, intentarán sacar provecho de las tarifas actuales antes de que las nuevas entren en vigencia, incrementando temporalmente sus órdenes de reabastecimiento. En la medida que este tipo de reacción se generaliza, reduce la capacidad de respuesta de los proveedores internacionales, incrementando los lead times y eventualmente los costos de transporte.

La Incerteza es un factor siempre presente tanto en la predicción de la demanda de múltiples productos, como en la predicción de los tiempos de respuesta de los proveedores. Sin embargo, el nivel de incerteza asociado al entorno general de los negocios también ha tenido un crecimiento evidente en los últimos meses, como resultado de conflictos armados y tensiones geopolíticas.

La Complejidad es un factor difícil de cuantificar, pero que en las últimas décadas se ha venido manifestando de manera más clara como resultado de la diversificación de las líneas de productos, la ampliación de la base de proveedores y la variedad de restricciones que ellos establecen.

La Ambigüedad se puede manifestar, por ejemplo, en la eventual incorporación de restricciones asociadas a la sostenibilidad en los tratados de comercio. Concretamente con el desconocimiento de las restricciones específicas y la oportunidad en que entrarán en vigencia.

¿Cómo enfrentar el ambiente VUCA?

Es evidente que el ambiente VUCA impone a las empresas nuevos desafíos, que deben ser abordados a través del rediseño de los procesos de planeación de la cadena de Suministros y la incorporación de tecnología habilitante.

Los principales elementos que debería incorporar el rediseño de procesos y el upgrade tecnológico, son:

• Transitar desde pronósticos puntuales a pronósticos probabilísticos, es decir, que cuantifiquen el grado de error inherente al carácter aleatorio de la demanda de cada SKU (ii).
  Las magnitudes de estos errores permiten la definición de stocks de seguridad más ajustados a los niveles de incerteza propios de cada SKU.
• Incorporar tecnología (iii) capaz de proponer, en forma automática y dinámica, decisiones (Tamaños de lote y Stocks de Seguridad) que compatibilicen eficientemente los tres objetivos que son: Nivel de Servicio a los Clientes, Cobertura de Inventario y Costos Logísticos. En el caso de empresas manufactureras debe sumarse un cuarto objetivo que es la Eficiencia Operacional.
• Automatizar la toma de decisiones, como por ejemplo la emisión de sugerencias de compra, las transferencias de inventario entre diferentes locaciones y la reposición del inventario de puntos de venta. Esto permitirá reacciones más rápidas, y menor cantidad de errores debido al factor humano.

Dicha automatización permite liberar tiempo para que los equipos de planificación dediquen más tiempo a solucionar contingencias, simular escenarios o evaluar estrategias.

(i): The ripple effect: Tariffs and the U.S. freight transportation system. Yossi Sheffi MIT Professor | Supply Chain, Resilience, & Risk Management Expert

(ii): El grado de error de los pronósticos depende también de la precisión de la tecnología utilizada. Deep Learning es una tecnología que está demostrando superioridad respecto a los métodos tradicionales basados en series de tiempo.

(iii): Algoritmos matemáticos de optimización