El poder del análisis de la cadena de suministro

Breve historia

Contrariamente a la creencia popular, el concepto de analizar datos para gestionar la cadena de suministro existe desde hace bastante tiempo. A principios del siglo XX, Henry Ford adaptó ideas de «Los principios de la gestión científica» de Frederick Taylor para crear y mejorar su cadena de montaje. Numerosas empresas siguieron su ejemplo a lo largo de las décadas.

La introducción de Internet y del intercambio electrónico de datos a principios de los 90 mejoró el intercambio de información entre las empresas que trabajaban juntas. La computación en nube, los sistemas de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) y la Inteligencia Artificial (IA) alzaron el vuelo poco después, permitiendo a las empresas recopilar datos, hacer predicciones precisas y decidir basándose en percepciones bien fundadas en tiempo real.

Importancia de la inspección

La analítica tiene un valor incalculable para optimizar la cadena de suministro moderna. Las empresas de todos los sectores, desde la fabricación y el comercio minorista hasta la construcción y la sanidad, se beneficiarán del aprovechamiento de la analítica avanzada de datos de la cadena de suministro.

Un sistema eficaz de análisis de la cadena de suministro proporciona las siguientes ventajas:

• Proporciona visibilidad de principio a fin – El exceso de existencias, las roturas de stock, los cuellos de botella, los sobrecostes y los plazos de entrega más largos son algunos de los problemas más comunes que aquejan a las empresas de la red. Todos ellos se resuelven con la ayuda de las herramientas de seguimiento, rastreo y supervisión que se ofrecen junto con los sistemas de análisis.
• Permite la recopilación y evaluación de datos en tiempo real – En el pasado, los jefes de equipo tenían que estar in situ para recopilar información en hojas de cálculo y hacer cálculos complejos que tardaban semanas o meses en terminar. Ahora, con la analítica de datos en la cadena de suministro, las empresas pueden automatizar estos procesos y garantizar la precisión, minimizando los costosos ajustes y las repeticiones.
• Mitiga los riesgos y gestiona las incertidumbres – Mantener la sostenibilidad y la continuidad de la cadena de suministro sólo es posible si los gestores gestionan los riesgos de forma proactiva y prevén las fluctuaciones con eficacia. Las empresas que aprovechan la analítica avanzada obtienen más visibilidad de las operaciones actuales y las tendencias futuras, lo que les permite gestionar cualquier situación o reto.

Tipos

Hay cinco categorías principales de análisis de la cadena de suministro que a veces se combinan para conseguir la máxima eficacia. Estos tipos son:

• Descriptivo – Respondiendo a la pregunta «¿Qué ha pasado?», este tipo implica revisar el rendimiento operativo pasado. Los resultados pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos para realizar ajustes, mejoras y cambios.
• Diagnóstico – se centra en los datos históricos para determinar por qué ha ocurrido algo. Al utilizarlo, las organizaciones pueden identificar la causa raíz de los problemas y desarrollar soluciones específicas.
• Predictivo – Responde a la pregunta «¿Qué puede ocurrir en el futuro?». Aplica técnicas matemáticas complejas, como el modelado estadístico, para predecir tendencias futuras, ayudando a las empresas a mejorar la resistencia de la cadena de suministro.
• Prescriptivo – Utiliza datos de fuentes internas y externas, como la experiencia de otras empresas, para determinar posibles resultados. Respondiendo a la pregunta «¿Qué hay que hacer a continuación?», el personal competente puede recomendar el mejor curso de acción.
• Cognitiva – Uno de los ejemplos más recientes y avanzados de análisis de la cadena de suministro, aprovecha la IA y el aprendizaje automático para evaluar grandes cantidades de datos. Hoy en día es valioso porque saca conclusiones matizadas, incorporando la intuición y la experiencia humanas.

Aplicación

El análisis de la cadena de suministro es un proceso continuo y debe integrarse en varias etapas, como el aprovisionamiento, la producción y la distribución. También puede realizarse ad hoc, sobre todo cuando se producen cambios significativos en la organización, la normativa o las condiciones del mercado. He aquí una guía paso a paso:

Paso 1: Recoger datos

El primer paso consiste en recopilar datos brutos de fuentes de la cadena de suministro (por ejemplo, sistemas ERP, dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), información de proveedores e investigación de mercado). Esto es crucial, ya que es el fundamento de cualquier proceso analítico y la base de futuras evaluaciones.

Aquí, las empresas hacen lo siguiente:

• Utiliza listas de comprobación y plantillas digitales para automatizar la recogida de datos, mejorando la eficacia y reduciendo los errores en el trabajo.
• Valida la exactitud y amplitud de la información recopilada.
• Normaliza los formatos para simplificar la integración y el análisis.

Paso 2: Integrar los datos

Los datos recogidos de distintas fuentes deben combinarse en un repositorio unificado. Al centralizar la información relevante, los responsables de toda la red pueden acceder rápidamente al centro de información, realizar un análisis crítico y colaborar en los pasos siguientes. Este paso implica lo siguiente:

• invertir en herramientas y plataformas de integración de datos para agilizar este proceso, especialmente en la adquisición de información en tiempo real; y
• Establecer políticas de gobernanza de datos para garantizar la calidad y la integridad.

Paso 3: Limpiar los datos

A pesar de la meticulosa recopilación de datos, pueden seguir existiendo errores de cálculo, incoherencias e imprecisiones. Repasando los procesos de documentación, los directivos pueden hacer lo siguiente:

• mejorar la calidad de los datos y realizar evaluaciones fiables;
• desarrollar procedimientos de limpieza de datos para mantener la coherencia
• Saber cuál es el momento adecuado para realizar auditorías periódicas a fin de identificar y abordar los problemas de calidad.

Paso 4: Elegir la herramienta adecuada para el modelado analítico

El modelado analítico es el corazón de todo el proceso. En él, los gestores extraen información procesable de los datos recopilados, integrados y depurados para mejorar la toma de decisiones. Existen varias herramientas para cada tipo de analítica. Elegir la adecuada es esencial para obtener la previsión más precisa y decidir el mejor camino a seguir.

Paso 5: Supervisar continuamente

Evolucionar con éxito ante los retos emergentes y los nuevos datos requiere agilidad y adaptabilidad. Las empresas pueden conseguirlo supervisando las operaciones de la cadena de suministro con sensores de control, auditorías e inspecciones periódicas, analizando constantemente los datos recopilados y manteniendo cualquier mejora realizada con el tiempo.