Por Bruno Martínez*
Antes de las disrupciones globales de los últimos cinco años (como la pandemia de COVID-19 y los eventos geopolíticos en Ucrania e Irán), las organizaciones ya enfrentaban importantes desafíos en sus cadenas de suministro. Hoy, la regionalización de las operaciones y una gestión más adaptativa de los proveedores se han convertido en prácticas habituales. Sin embargo, persiste un reto fundamental: garantizar la calidad de manera consistente a lo largo de toda la cadena de suministro.
El objetivo de la gestión de calidad es asegurar el cumplimiento de los requisitos del cliente, de las regulaciones y de la propia organización. Sin embargo, cuando los criterios no están bien definidos en cada etapa de la cadena de suministro, entre unidades de negocio y equipos de auditoría, el cumplimiento de estos estándares se complica. Esto puede volver el proceso más complejo y abrir la puerta a interpretaciones distintas entre áreas y responsables.
Si alguna de estas etapas o variables no está alineada con los requisitos, los problemas se multiplican para todos los involucrados, ya que cualquier incidencia puede impactar a varias áreas de la organización.
Estas incidencias pueden presentarse en distintos puntos de la cadena de valor, que para fines de este ejemplo se agrupan en cuatro eslabones principales:
1) diseño de producto
2) calidad de proveedores
3) calidad en manufactura
4) calidad en piso de venta.
Algunas organizaciones cuentan con más filtros o etapas adicionales, pero estos cuatro permiten simplificar el análisis.
A esto se suma que, cuando el análisis de causa raíz no logra identificar el origen del problema (algo que ocurre con frecuencia), se pierde más tiempo en la resolución. Como resultado, en el siguiente lote de producción se repite el mismo proceso de revisión, generando un ciclo recurrente de correcciones y retrabajos si no se atiende el problema de fondo.
Por lo general, el diseño de producto define las especificaciones y los criterios de cumplimiento en entornos controlados, con componentes y condiciones limitadas. Su principal limitación es la dificultad para replicar esas condiciones en la producción a gran escala, así como las restricciones derivadas de los tiempos de entrega y las capacidades de los proveedores.
La calidad de proveedores se enfoca en evaluar y desarrollar proveedores para asegurar que materiales y componentes cumplan con los requisitos técnicos y de calidad, coordinando los objetivos de calidad con las necesidades de costo y disponibilidad. Su principal reto es equilibrar estos factores con un conocimiento operativo limitado de la manufactura y con sensibilidad parcial a sus necesidades reales.
La calidad en manufactura es donde suelen hacerse visibles los efectos acumulados de las decisiones tomadas en las etapas previas de la cadena de suministro, especialmente cuando aumenta el volumen de producción. Uno de sus principales retos es la falta de retroalimentación sistemática hacia el diseño de producto y la gestión de proveedores.
Finalmente, la calidad en piso de venta (frecuentemente menos atendida dentro de algunas organizaciones) es el punto donde el cliente experimenta directamente el resultado de todas las etapas anteriores. En esta fase, el incumplimiento de la calidad no se traduce únicamente en incidencias operativas, sino en insatisfacción del cliente y, en última instancia, en pérdida de clientes.
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El verdadero desafío es que estas etapas suelen operar con métricas, herramientas y responsables distintos. Sin una trazabilidad adecuada entre ellas, la organización pierde la capacidad de comprender dónde se originan los problemas de calidad y cómo prevenirlos de manera sistémica.
¿Es posible salir de este círculo vicioso?
Un primer paso para mejorar la trazabilidad es habilitar la visualización y el control digital de los procesos que integran estas cuatro etapas de la cadena de suministro.
La mejora sostenible requiere visibilidad y datos confiables. Sin embargo, muchas organizaciones no cuentan con la infraestructura necesaria para medir su desempeño ni para garantizar la precisión en las mediciones. Esto implica desarrollar un plan de evolución tecnológica que permita digitalizar y hacer visibles los procesos del negocio. No es necesario hacerlo todo de manera inmediata; lo ideal es avanzar por etapas, priorizando aquellos procesos principales que aún operan con tecnología obsoleta.
Asimismo, es fundamental que las soluciones digitales con las que cuente una organización sean compatibles para centralizar la información y evitar el riesgo de contar con ángulos sin visibilidad operativa en ciertas áreas o unidades de negocio.
No podemos hablar de automatización profunda con analítica de datos o inteligencia artificial, sin haber desarrollado la infraestructura digital adecuada de una organización.
Asimismo, la organización debe definir cuáles serán los procesos prioritarios para digitalizar, por su importancia en el desempeño de la calidad y producción del negocio.
La digitalización de los procesos de diseño de producto puede facilitar una gestión mucho más esbelta del portafolio y de los componentes de los productos, integrando la información de desempeño en piso de venta, tendencias de mercado e incidencias de calidad.
De igual manera, la incorporación de inteligencia artificial y el análisis de historiales de materiales y productos permiten identificar patrones asociados a proveedores con mejor desempeño, así como evaluar el riesgo de incidencias en la producción de productos similares. Esto facilita anticipar riesgos potenciales y mejorar la estimación de capacidades de producción antes de iniciar la fabricación a gran escala.
En planta de producción, no solo la inteligencia artificial y la digitalización permiten analizar en tiempo real el desempeño operativo de producción, sino también evaluar factores adicionales que pueden afectar a la calidad de los procesos de manufactura y que originalmente no se consideraban, como humedad, temperatura, el historial de mantenimiento de la maquinaria y cambio de materiales de proveedores por mencionar algunos.
En piso de venta, la digitalización y la inteligencia artificial permiten un seguimiento más preciso del cumplimiento de buenas prácticas operativas en las distintas locaciones (por ejemplo, estibado y almacenamiento) que pueden impactar a la calidad. Asimismo, facilitan la recolección de información sobre devoluciones o saldos, lo que contribuye a reforzar los procesos anteriores: la selección de mejores materiales y proveedores, así como la identificación y fortalecimiento de procesos críticos de manufactura.
El valor agregado de la digitalización y la inteligencia artificial para la calidad y la gestión de la cadena de suministro no radica únicamente en la identificación de patrones de información, sino también en la detección de tendencias, anomalías y posibles causas raíz que anteriormente pasaban desapercibidas a lo largo de la cadena de valor. Esto permite reducir problemas recurrentes que impactan los costos, el desempeño operativo y la satisfacción del cliente, transformando la calidad de una función reactiva en una capacidad estratégica para la organización.
*Sobre el autor:
Consultor profesional en estrategia, operaciones y cadena de suministro, con más de 9 años de experiencia en proyectos de mejora en retail, manufactura, moda e industria automotriz. Ha trabajado principalmente con equipos directivos y gerenciales en organizaciones multinacionales, participando en proyectos con impacto directo en indicadores de desempeño operativo. Actualmente se desempeña como líder de desarrollo de negocios a nivel internacional, colaborando con organizaciones en la adopción de soluciones para mejorar su desempeño operativo y reducir costos de calidad. Las opiniones expresadas en este artículo son responsabilidad exclusiva del autor y no representan necesariamente la postura de las organizaciones con las que colabora.
LinkedIn: Bruno Martínez
Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.
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