La plataforma Lokad
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En el núcleo de Lokad se encuentra Envision, un lenguaje específico de dominio. Está pensado para expertos en supply chain, no para ingenieros de software. Nuestro objetivo principal es poner la optimización de la supply chain en manos de quienes tienen conocimiento directo del problema. De este modo, Lokad reduce el riesgo de las iniciativas al eliminar capas de intermediación entre negocio y TI.
Con Envision superamos ampliamente las capacidades de los APS, “avanzados” solo de nombre, de las herramientas de BI o incluso de los toolkits especializados en forecasting. Además, frente a lenguajes genéricos como Python, Lokad permite construir aplicaciones más seguras y más fáciles de mantener.
Más allá de las hojas de cálculo
Excel sigue siendo la herramienta más usada en supply chain. En Lokad reconocemos sus grandes virtudes: es simple, expresivo, visual y, sobre todo, permite mantenerse cerca de los datos en todo momento. Excel se ha ganado su éxito mundial, y con Envision hemos trabajado mucho para preservar esas cualidades.
Sin embargo, en supply chain Excel no es el punto culminante de la analítica. Su mayor fortaleza es también su mayor debilidad: la lógica de cálculo y los datos quedan sistemáticamente entrelazados, lo que crea problemas interminables cuando las hojas crecen. Y en supply chain esas hojas grandes son habituales cuando una empresa maneja cientos o miles de productos.
Ese entrelazado entre lógica y datos no puede corregirse dentro de Excel sin ir contra aquello que lo hace tan útil. Por eso en Lokad diseñamos Envision: una tecnología que conserva las propiedades valiosas de las hojas de cálculo y, al mismo tiempo, escala hasta cientos de millones de pedidos o SKU.
Además, las hojas de cálculo no están diseñadas para ciertos cálculos especializados pero esenciales en la optimización de supply chain. Por ejemplo, casi no ofrecen soporte para manejar pronósticos probabilísticos. Por ello quedan atrapadas en una mentalidad de “guiarse por promedios” que perjudica la toma de decisiones. Del mismo modo, apenas permiten resolver optimización con restricciones bajo incertidumbre. Como resultado, incluso restricciones corrientes como los MOQ terminan resolviéndose manualmente.
Envision aporta construcciones especializadas, como un álgebra de variables aleatorias, que son fundamentales para la optimización predictiva de supply chain y no existen en las hojas de cálculo. Las aplicaciones construidas con Envision también son mucho más mantenibles que modelos de hojas que escalan mal frente a problemas complejos.
No solo observar datos, sino actuar
Con Envision quisimos preservar precisamente esa perspectiva orientada a la acción. Envision sirve para construir aplicaciones. Por ejemplo, puede generar listas priorizadas de acciones como:
- Los artículos que deben mantenerse con bajo margen bruto para presionar a los competidores
- Las cantidades exactas necesarias para llenar el próximo contenedor
- Los artículos que conviene liquidar primero para despejar el almacén
- Los artículos que los clientes devuelven repetidamente y que deben salir del catálogo
Las decisiones cuantitativas generadas por Envision pueden reimportarse automáticamente al ERP o descargarse como hojas de cálculo. El alcance exacto de Envision depende de las prioridades que usted defina para su negocio.
Tu empresa no puede esquivar la programabilidad
Una supply chain implica miles de productos, y a menudo muchísimos más. Cada precio, cada nivel de stock y cada surtido debe ajustarse constantemente. No hay forma de alcanzar una productividad satisfactoria sin automatizar todas esas tareas rutinarias. Pero la automatización por sí sola no basta: hace falta automatización inteligente, alineada en profundidad con los impulsores del negocio. Ese alineamiento exige programabilidad.
Cada vez que alguien construye una fórmula compleja en una hoja de cálculo dentro de su organización, ya está aprovechando la expresividad programática de esa hoja. No se sale de esa lógica mientras los equipos no dispongan de una mejor forma de inyectar su conocimiento del negocio en los sistemas. Envision fue diseñado como esa alternativa superior.
Más allá de Python
Primero, Python requiere ingenieros de software. Como cualquier lenguaje generalista, expone numerosas complejidades técnicas a quien escribe código. Esperar que una misma persona sea experta en supply chain e ingeniería de software es excesivo. Las capacidades programáticas deben estar al alcance de un amplio espectro de perfiles técnicos, no solo de ingenieros profesionales.
Segundo, los costes de mantenimiento de prototipos apresurados en Python se disparan. El mantenimiento debe mantenerse bajo control. Python no es precisamente ligero en recursos, y la optimización de supply chain es un proceso desordenado: los datos de múltiples sistemas poco fiables deben integrarse de forma robusta, los procesos imperfectos y cambiantes deben modelarse, y las métricas de optimización deben seguir una estrategia empresarial en continua evolución. Python ofrece muy poca corrección por diseño para sostener ese esfuerzo.
Envision es nuestra respuesta a estos retos. Destaca en aspectos que simplemente no están al alcance de Python:
- Defensa en profundidad para evitar clases enteras de problemas de seguridad
- Rendimiento transparente para impedir que se escriban programas inviables en producción
- Actualización transparente para introducir mejoras automáticamente, incluso mediante reescrituras de código en segundo plano
- Pila empaquetada, que elimina la carga de ensamblar decenas de piezas de software incluso para una aplicación sencilla
En conclusión, Python es excelente, pero no es una respuesta satisfactoria a la optimización de supply chain del modo en que sí lo es Envision. Construir y mantener una aplicación de machine learning lista para producción en Python es posible, pero costoso y difícil de sostener sin un equipo completo de ingeniería de software dedicado.