En el competitivo panorama empresarial actual, las empresas buscan constantemente formas de mejorar su eficiencia operativa y generar mayores ingresos. La optimización de la gestión de repuestos es un aspecto que a menudo se pasa por alto y que puede tener un impacto financiero significativo. Las empresas pueden mejorar la eficiencia general y generar importantes rendimientos financieros mediante la gestión eficaz del inventario de piezas de repuesto. Este artículo explorará las implicaciones económicas de la gestión optimizada de repuestos y cómo invertir en software de optimización de inventario y planificación de la demanda puede proporcionar una ventaja competitiva.

La importancia de la planificación optimizada de piezas de servicio:

La gestión optimizada de repuestos juega un papel vital en la mitigación de los riesgos de inventario y asegura la disponibilidad de repuestos críticos. Si bien la planificación subjetiva puede funcionar a pequeña escala, se vuelve insuficiente cuando se gestionan grandes inventarios de piezas de repuesto demandadas intermitentemente. Los enfoques de previsión tradicionales simplemente no logran dar cuenta con precisión de la extrema variabilidad de la demanda y los frecuentes períodos de demanda cero que son tan comunes con las piezas de repuesto. Esto da como resultado grandes asignaciones incorrectas de existencias, costos más altos y niveles de servicio deficientes.

La clave para la gestión optimizada de repuestos radica en comprender el equilibrio entre servicio y costo. El software de optimización de inventario y planificación de la demanda con tecnología de pronóstico probabilístico y algoritmos de aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a comprender mejor el costo frente al beneficio de cada decisión de inventario y manejar el inventario como un activo competitivo. Al generar pronósticos de demanda precisos y políticas de almacenamiento óptimas, como Mín./Máx., Niveles de existencias de seguridad y Puntos de pedido en segundos, las empresas pueden saber cuánto es demasiado y cuándo agregar más. Al manejar el inventario como un activo competitivo, las empresas pueden aumentar los niveles de servicio y reducir los costos.

Mejore el resultado financiero de la planificación de piezas de repuesto

1. La previsión precisa es fundamental para optimizar la planificación del inventario y satisfacer la demanda de los clientes de forma eficaz. El software de planificación de demanda de última generación predice con precisión los requisitos de inventario, incluso para patrones de demanda intermitentes. Al automatizar la previsión, las empresas pueden ahorrar tiempo, dinero y recursos al tiempo que mejoran la precisión.
2. Satisfacer la demanda de los clientes es un aspecto crítico de la gestión de repuestos. Las empresas pueden mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente y aumentar sus posibilidades de ganar contratos futuros para los equipos que venden con un uso intensivo de activos al garantizar la disponibilidad de repuestos cuando sea necesario. A través de una planificación eficaz de la demanda y la optimización del inventario, las organizaciones pueden reducir los plazos de entrega, minimizar los desabastecimientos y mantener los niveles de servicio, mejorando así el impacto financiero de todas las decisiones.
3. Las ganancias financieras se pueden lograr a través de la planificación optimizada de piezas de servicio, incluida la reducción de costos de inventario y productos. El exceso de almacenamiento y el inventario obsoleto pueden ser cargas de costos significativas para las organizaciones. Al implementar el mejor software de optimización de inventario, las empresas pueden identificar soluciones rentables, aumentar los niveles de servicio y reducir los costos. Esto conduce a una mejor rotación de inventario, reducción de costos de mantenimiento y mayor rentabilidad.
4. La planificación de adquisiciones es otro aspecto esencial de la gestión de repuestos. Las organizaciones pueden optimizar los niveles de inventario, reducir los plazos de entrega y evitar los desabastecimientos alineando las compras y las cantidades de pedido asociadas con pronósticos de demanda precisos. Por ejemplo, se pueden compartir pronósticos precisos con los proveedores para que se puedan realizar compromisos generales de compra. Esto proporciona al proveedor seguridad en los ingresos y, a cambio, puede mantener más inventario, lo que reduce los plazos de entrega.
5. La planificación de la demanda intermitente es un desafío particular en la gestión de repuestos. Los enfoques de la regla empírica convencional se quedan cortos en el manejo efectivo de la variabilidad de la demanda. Esto se debe a que los enfoques tradicionales asumen que la demanda se distribuye normalmente cuando en realidad es cualquier cosa menos normal. Las piezas de repuesto demandan ráfagas aleatorias de gran demanda intercaladas con muchos períodos de demanda cero. La solución de Smart Software incorpora modelos estadísticos avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para analizar patrones de demanda históricos, lo que permite una planificación precisa para la demanda intermitente. Las empresas pueden reducir significativamente los costos de falta de existencias y mejorar la eficiencia al abordar este desafío.

Evidencia de los clientes de Smart Software:

Invertir en el software de planificación de demanda y optimización de inventario de Smart Software permite a las empresas desbloquear ahorros de costos, elevar los niveles de servicio al cliente y mejorar la eficiencia operativa. A través de una previsión precisa de la demanda, una gestión de inventario optimizada y procesos de adquisición optimizados, las organizaciones pueden lograr ahorros financieros, satisfacer las demandas de los clientes de forma eficaz y mejorar el rendimiento empresarial general.

• Metro-North Railroad (MNR) experimentó una reducción de 8% en el inventario de piezas, alcanzando un nivel de servicio al cliente récord de 98,7%, y redujo el crecimiento del inventario para nuevos equipos de 10% proyectados a solo 6%. Smart Software desempeñó un papel crucial en la identificación de las necesidades de piezas de servicio de varios años, la reducción de los plazos de entrega administrativos, la formulación de planes de reducción de existencias para las flotas que se retiran y la identificación del inventario inactivo para su eliminación. MNR ahorró costos, maximizó los beneficios de eliminación, mejoró los niveles de servicio y obtuvo información precisa para la toma de decisiones informada, lo que finalmente mejoró sus resultados y la satisfacción del cliente.
• Seneca Companies, líder de la industria en servicios de petróleo automotriz, adoptó Smart Software para modelar la demanda de los clientes, controlar el rendimiento del inventario e impulsar el reabastecimiento. Los técnicos de servicio de campo aceptaron su uso, y la inversión total en inventario disminuyó en más de 25%, de $11 millones a $8 millones, manteniendo tasas de reparación por primera vez de 90%+.
• Una compañía eléctrica líder implementó Smart IP&O en solo 3 meses y luego usó el software para optimizar sus puntos de pedido y las cantidades de pedido de más de 250 000 piezas de repuesto. Durante la primera fase de la implementación, la plataforma ayudó a la empresa de servicios públicos a reducir el inventario en $9,000,000 mientras mantenía los niveles de servicio. La implementación fue parte de la iniciativa de optimización de la cadena de suministro estratégica de la empresa.

Optimización de la planificación de piezas de servicio para una ventaja competitiva

La gestión optimizada de repuestos es crucial para las empresas que buscan mejorar la eficiencia, reducir costos y garantizar la disponibilidad de los repuestos necesarios. Las organizaciones pueden desbloquear un valor significativo en este campo invirtiendo en el software de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart Software. Las empresas pueden lograr un mejor desempeño financiero y obtener una ventaja competitiva en sus respectivos mercados a través de un mejor análisis de datos, automatización y planificación de inventario.

Smart Software está diseñado para el mercado moderno, que es volátil y siempre cambiante. Puede manejar la proliferación de SKU, cadenas de suministro más largas, plazos de entrega menos predecibles y patrones de demanda más intermitentes y menos predecibles. También puede integrarse con prácticamente todas las soluciones ERP del mercado, mediante conexiones transparentes comprobadas en el campo o utilizando un proceso simple de importación/exportación respaldado por el modelo de datos y el motor de procesamiento de datos de Smart Software. Mediante el uso de Smart Software, las empresas pueden aprovechar el inventario como un activo competitivo, mejorar la satisfacción del cliente, aumentar los niveles de servicio, reducir los costos y ahorrar una cantidad considerable de dinero.

En este artículo, revisaremos la funcionalidad de “órdenes sugeridas” en Epicor BisTrack, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización inteligente del inventario (Smart IP&O) puede ayudar a reducir el inventario y minimizar los desabastecimientos al evaluar con precisión las compensaciones entre los riesgos de desabastecimiento. y costos de inventario.

Automatización del reabastecimiento en Epicor BisTrack
Los “Pedidos sugeridos” de Epicor BisTrack pueden gestionar el reabastecimiento sugiriendo qué pedir y cuándo mediante políticas basadas en puntos de reorden, como mínimo-máximo y/o semanas de suministro especificadas manualmente. BisTrack contiene algunas funciones básicas para calcular estos parámetros en función del uso o las ventas promedio, el tiempo de entrega del proveedor y/o los ajustes estacionales definidos por el usuario. Alternativamente, los puntos de reorden se pueden especificar de forma completamente manual. Luego, BisTrack presentará al usuario una lista de pedidos sugeridos conciliando el suministro entrante, el actual disponible, la demanda saliente y las políticas de almacenamiento.

Cómo funciona el “pedido sugerido” de Epicor BisTrack
Para obtener una lista de pedidos sugeridos, los usuarios especifican los métodos detrás de las sugerencias, incluidas las ubicaciones para realizar pedidos y cómo determinar las políticas de inventario que rigen cuándo se hace una sugerencia y en qué cantidad.

Primero, el campo "método" se especifica entre las siguientes opciones para determinar qué tipo de sugerencia se genera y para qué ubicación(es):

Compra – Generar recomendaciones de órdenes de compra.

1. Centralizado para todas las sucursales: genera sugerencias para una única ubicación que compra para todas las demás ubicaciones.
2. Por sucursal individual: genera sugerencias para múltiples ubicaciones (los proveedores enviarían directamente a cada sucursal).
3. Por sucursal de origen: genera sugerencias para una sucursal de origen que transferirá material a las sucursales a las que presta servicio (“hub and Spoke”).
4. Sucursales individuales con transferencias: genera sugerencias para una sucursal individual que transferirá material a las sucursales a las que presta servicios ("centro y radio", donde el "centro" no necesita ser una sucursal de origen).

Fabricar – Generar sugerencias de órdenes de trabajo para productos manufacturados.

1. Por rama de fabricación.
2. Por sucursal individual.

Transferir de la rama fuente – Generar sugerencias de transferencia de una sucursal determinada a otras sucursales.

A continuación se especifica el “pedido sugerido a” entre las siguientes opciones:

1. Mínimo: sugiere pedidos "hasta" la cantidad mínima disponible ("min"). Para cualquier artículo cuyo suministro sea inferior al mínimo, BisTrack sugerirá un pedido para reponer hasta esta cantidad.
2. Máximo cuando es inferior al mínimo: sugiere pedidos “hasta” una cantidad máxima disponible cuando se incumple la cantidad mínima disponible (por ejemplo, una política de inventario mínimo-máximo).

3. Basado en cobertura (uso): sugiere pedidos basados en la cobertura para un número de semanas de suministro definido por el usuario con respecto a un plazo de entrega específico. Dado interno uso Según la demanda, BisTrack recomendará pedidos donde la oferta sea menor que la cobertura deseada para cubrir la diferencia.

4. Basado en exceso (ventas): sugiere pedidos basados en la cobertura para un número de semanas de suministro definido por el usuario con respecto a un plazo de entrega específico. Dado ordenes de venta Según la demanda, BisTrack recomendará pedidos donde la oferta sea menor que la cobertura deseada para cubrir la diferencia.

5. Solo máximo: sugiere pedidos “hasta” una cantidad máxima disponible donde el suministro es menor que este máximo.

Finalmente, si permite que BisTrack determine los umbrales de reorden, los usuarios pueden especificar una cobertura de inventario adicional como stock de reserva, tiempos de entrega, cuántos meses de demanda histórica considerar y también pueden definir manualmente esquemas de ponderación período por período para aproximar la estacionalidad. El usuario recibirá una lista de pedidos sugeridos según los criterios definidos. Luego, un comprador puede generar órdenes de compra para proveedores con solo hacer clic en un botón.

Limitaciones

Métodos de regla general

Si bien BisTrack permite a las organizaciones generar puntos de reorden automáticamente, estos métodos se basan en promedios simples que no capturan la estacionalidad, las tendencias o la volatilidad en la demanda de un artículo. Los promedios siempre estarán por detrás de estos patrones y no pueden captar las tendencias. Considere un producto altamente estacional como una pala quitanieves: si tomamos un promedio de la demanda de verano/otoño a medida que nos acercamos a la temporada de invierno en lugar de mirar hacia adelante, entonces las recomendaciones se basarán en los períodos más lentos en lugar de anticipar la demanda futura. Incluso si consideramos un año entero de historia o más, las recomendaciones compensarán en exceso durante los meses más lentos y subestimarán la temporada alta sin intervención manual.

Los métodos de regla general también fallan cuando se utilizan para amortiguar la variabilidad de la oferta y la demanda. Por ejemplo, la demanda promedio durante el plazo de entrega podría ser de 20 unidades. Sin embargo, un planificador a menudo querrá almacenar más de 20 unidades para evitar desabastecerse si los plazos de entrega son más largos de lo esperado o la demanda es mayor que el promedio. BisTrack permite a los usuarios especificar los puntos de reorden en función de múltiplos de los promedios. Sin embargo, debido a que los múltiplos no tienen en cuenta el nivel de previsibilidad y variabilidad de la demanda, siempre tendrá un exceso de existencias de artículos predecibles y una falta de existencias de los impredecibles. Lee esto artículo para obtener más información sobre por qué múltiplos del promedio fallan cuando se trata de desarrollar el punto de reorden correcto.

Entrada manual
Hablando de la estacionalidad mencionada anteriormente, BisTrack permite al usuario aproximarla mediante el uso de "pesos" ingresados manualmente para cada período. Esto obliga al usuario a decidir cómo será ese patrón estacional para cada artículo. Incluso más allá de eso, el usuario debe dictar cuántas semanas adicionales de suministro debe llevar para protegerse contra desabastecimientos. y debe especificar el plazo de entrega para planificar. ¿Es suficiente un suministro adicional de 2 semanas? ¿Es suficiente con 3? ¿O es demasiado? No hay forma de saberlo sin adivinar, y lo que tiene sentido para un elemento puede no ser el enfoque correcto para todos.

Demanda intermitente
Muchos clientes de BisTrack pueden considerar ciertos elementos "impredecibles" debido a la intermitente o “grumosos” de su demanda. En otras palabras, artículos que se caracterizan por una demanda esporádica, grandes picos de demanda y períodos de poca o ninguna demanda. Los métodos tradicionales, y especialmente los enfoques empíricos, no funcionarán para este tipo de artículos. Por ejemplo, 2 semanas adicionales de suministro para un artículo estable y altamente predecible podría ser demasiado; para un artículo con una demanda muy volátil, esta misma regla podría no ser suficiente. Sin una forma confiable de evaluar objetivamente esta volatilidad para cada artículo, los compradores se quedan sin saber cuándo comprar y cuánto.

Volver a hojas de cálculo
La realidad es que la mayoría de los usuarios de BisTrack tienden a realizar la mayor parte de su planificación fuera de línea, en Excel. Las hojas de cálculo no están diseñadas específicamente para realizar pronósticos y optimizar el inventario. Los usuarios a menudo utilizan métodos definidos por el usuario. regla de oro inventadas por el usuario, métodos que a menudo hacen más daño que bien. Una vez calculado, los usuarios deben ingresar la información nuevamente en BisTrack manualmente. La naturaleza lenta del proceso lleva a las empresas a calcular sus políticas de inventario con poca frecuencia. Pasan muchos meses y, en ocasiones, años entre actualizaciones masivas, lo que lleva a un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", donde el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento de realizar el pedido. Cuando las políticas se revisan después de que ya se haya incumplido el punto de orden, ya es demasiado tarde. Cuando el punto de orden se considera demasiado alto, se requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del buffer y recalibrar. El gran volumen de pedidos significa que los compradores simplemente liberarán los pedidos en lugar de tomarse el minucioso tiempo de revisarlo todo, lo que genera un importante exceso de existencias. Si el punto de reorden es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Ahora puede ser necesaria una aceleración, lo que aumentará los costos, suponiendo que el cliente no se vaya simplemente a otra parte.

Epicor es más inteligente
Epicor se ha asociado con Smart Software y ofrece Smart IP&O como un complemento multiplataforma para sus soluciones ERP, incluido BisTrack, un ERP especializado para la industria de la madera, el hardware y los materiales de construcción. La solución Smart IP&O viene completa con una integración bidireccional con BisTrack. Esto permite a los clientes de Epicor aprovechar las mejores aplicaciones de optimización de inventario diseñadas específicamente para su propósito. Con Epicor Smart IP&O puede generar pronósticos que capturen tendencias y estacionales sin configuraciones manuales. Podrá recalibrar automáticamente las políticas de inventario utilizando modelos estadísticos y probabilísticos de vanguardia probados en el campo que fueron diseñados para planificar con precisión demanda intermitente. Las existencias de seguridad tendrán en cuenta con precisión la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Puedes aprovechar la planificación impulsada por el nivel de servicio para que tenga suficiente stock o activar métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento y niveles de servicio más rentables que consideran el costo real de mantener el inventario. Puede respaldar las compras de materias primas con pronósticos precisos de la demanda en horizontes más largos y ejecutar escenarios hipotéticos para evaluar estrategias alternativas antes de ejecutar el plan.

Los clientes inteligentes de IP&O obtienen habitualmente rendimientos anuales de siete cifras gracias a la reducción de los plazos, el aumento de las ventas y el menor exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse por un mejor servicio al cliente. Para ver un seminario web grabado organizado por el Grupo de Usuarios de Epicor que describe la plataforma de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart, por favor regístrese aquí.

Verdadero o falso: El pronóstico no importa para la gestión del inventario de repuestos.

A primera vista, esta afirmación parece evidentemente falsa. Después de todo, las previsiones son cruciales para planificar los niveles de existencias, ¿verdad?

Depende de lo que entiendas por “previsión”. Si te refieres a un pronóstico de un solo número de la vieja escuela (“la demanda del artículo CX218b será de 3 unidades la próxima semana y de 6 unidades la semana siguiente”), entonces no. Si se amplía el significado de pronóstico para incluir una distribución de probabilidad que tenga en cuenta las incertidumbres tanto de la demanda como de la oferta, entonces sí.

La realidad clave es que muchos artículos, especialmente repuestos y repuestos, tienen una demanda impredecible e intermitente. (Los plazos de entrega de los proveedores también pueden ser erráticos, especialmente cuando las piezas provienen de un OEM atrasado). Hemos observado que, si bien los fabricantes y distribuidores generalmente experimentan una demanda intermitente de solo 20% o más de sus artículos, el porcentaje aumenta a 80%+ para las empresas basadas en MRO. Esto significa que los datos históricos a menudo muestran períodos de demanda cero intercalados con períodos aleatorios de demanda distinta de cero. A veces, estas demandas distintas de cero son tan bajas como 1 o 2 unidades, mientras que en otras ocasiones aumentan inesperadamente a cantidades varias veces mayores que su promedio.

Este no es el tipo de datos que normalmente enfrentan sus pares “planificadores de la demanda” en el comercio minorista, productos de consumo y alimentos y bebidas. Esas personas suelen trabajar con cantidades mayores que tienen proporcionalmente menos aleatoriedad. Y pueden navegar por características que mejoran las predicciones, como tendencias y patrones estacionales estables. En cambio, el uso de repuestos es mucho más aleatorio, lo que supone un obstáculo para el proceso de planificación, incluso en la minoría de casos en los que hay variaciones estacionales detectables.

En el ámbito de la demanda intermitente, el mejor pronóstico disponible se desviará significativamente de la demanda real. A diferencia de los productos de consumo con volumen y frecuencia de medianos a altos, el pronóstico de una pieza de servicio puede fallar por cientos de puntos porcentuales. Un pronóstico de una o dos unidades, en promedio, siempre fallará cuando la demanda real sea cero. Incluso con inteligencia empresarial avanzada o algoritmos de aprendizaje automático, el error al pronosticar las demandas distintas de cero seguirá siendo sustancial.

Quizás debido a la dificultad de hacer pronósticos estadísticos en el ámbito del inventario, la planificación del inventario en la práctica a menudo se basa en la intuición y el conocimiento del planificador. Desafortunadamente, este enfoque no abarca decenas de miles de piezas. La intuición simplemente no puede hacer frente a toda la gama de posibilidades de demanda y plazos de entrega, y mucho menos estimar con precisión la probabilidad de cada escenario posible. Incluso si su empresa tiene uno o dos pronosticadores intuitivos excepcionales, las jubilaciones de personal y las reorganizaciones de la línea de productos significan que no se puede confiar en los pronósticos intuitivos en el futuro.

La solución radica en cambiar el enfoque de los pronósticos tradicionales a predecir probabilidades para cada escenario de demanda potencial y plazo de entrega. Este cambio transforma la conversación de un “plan de un solo número” poco realista a un rango de números con probabilidades asociadas. Al predecir las probabilidades de cada demanda y posibilidad de plazo de entrega, puede alinear mejor los niveles de existencias con la tolerancia al riesgo de cada grupo de piezas.

El software que genera escenarios de demanda y plazos de entrega, repitiendo este proceso decenas de miles de veces, puede simular con precisión cómo se comportarán las políticas de almacenamiento actuales frente a estas políticas. Si el rendimiento en la simulación no es suficiente y se prevé que se agote con más frecuencia de la que se siente cómodo o que le quede un exceso de inventario, la realización de escenarios hipotéticos permite realizar ajustes en las políticas. Luego puede predecir cómo se comportarán estas políticas revisadas frente a demandas aleatorias y plazos de entrega. Puede llevar a cabo este proceso de forma iterativa y perfeccionarlo con cada nuevo escenario hipotético o apoyarse en políticas prescritas por el sistema que logren un equilibrio óptimo entre riesgo y costos.

Por lo tanto, si está planificando inventarios de servicios y repuestos, deje de preocuparse por predecir la demanda como lo hacen los planificadores de demanda tradicionales del comercio minorista y de CPG. En cambio, concéntrese en cómo sus políticas de almacenamiento resistirán la aleatoriedad del futuro, ajustándolas en función de su tolerancia al riesgo. Para hacer esto, necesitará el conjunto adecuado de software de soporte a la toma de decisiones, y así es como Smart Software puede ayudar.

Para demasiadas empresas, una pieza fundamental de la investigación de datos –la medición de la incertidumbre de la demanda– se maneja mediante reglas generales simples pero inexactas. Por ejemplo, los planificadores de la demanda a menudo calculan el stock de seguridad mediante un múltiplo definido por el usuario del pronóstico o promedio histórico. O pueden configurar su ERP para pedir más cuando el inventario disponible llegue a 2 veces la demanda promedio durante el tiempo de entrega para artículos importantes y 1,5 veces para los menos importantes. Este es un gran error con costosas consecuencias.

La elección de varios acaba siendo un juego de adivinanzas. Esto se debe a que ningún ser humano puede calcular exactamente cuánto inventario almacenar considerando todas las incertidumbres. Los múltiplos de la demanda promedio del tiempo de entrega son fáciles de usar, pero nunca se puede saber si el múltiplo utilizado es demasiado grande o demasiado pequeño hasta que es demasiado tarde. Y una vez que lo sabes, toda la información ha cambiado, por lo que debes adivinar nuevamente y luego esperar y ver cómo resulta la última suposición. Con cada nuevo día, tiene una nueva demanda, nuevos detalles sobre los plazos de entrega y es posible que los costos hayan cambiado. La suposición de ayer, por muy educada que sea, ya no es relevante hoy. Una planificación adecuada del inventario debe estar libre de conjeturas sobre el inventario y las previsiones. Las decisiones deben tomarse con información incompleta, pero adivinar no es el camino a seguir.

Saber cuánto amortiguar requiere un análisis estadístico basado en hechos que pueda responder con precisión preguntas como:

• ¿Cuánto stock adicional se necesita para mejorar los niveles de servicio en 5%?
• Cuál será el impacto en la entrega a tiempo si el inventario se reduce en 5%
• Qué nivel de servicio objetivo es más rentable.
• ¿Cómo se verá afectado el riesgo de desabastecimiento por los plazos de entrega aleatorios que enfrentamos?

La intuición no puede responder a estas preguntas, no abarca miles de partes y, a menudo, se equivoca. Los datos, las matemáticas de probabilidad y el software moderno son mucho más eficaces. Impulsarse no es el camino hacia la excelencia sostenida.