Conocer en profundidad que ocurre en nuestra cadena de suministro es la base para la creación de estrategias óptimas y eficientes. El análisis de datos es uno de los grandes avances de la tecnología que tiene el poder de impactar de forma positiva en la innovación de la cadena de suministro.
Empresas líderes ya están trabajando en obtener y analizar sus datos para impulsar la eficiencia operativa y reducir costes; a la vez, que generando las tendencias en logística que estaremos viviendo su desarrollo en la próxima década.
Big Data se refiere esencialmente a la gran cantidad de datos, estructurados y no estructurados, que apoyan a las empresas a establecer patrones de comportamiento e interacciones humanas. Esto permite aprovechar la información recabada para mejorar la toma de decisiones, prever problemas, generar oportunidades; gracias al conocimiento. La aplicación asertiva de Big Data de la mano de la Inteligencia Artificial (AI), Machine Learning (ML) y la automatización de los sistemas y operaciones, son las claves tecnológicas para no quedarse atrás respecto a nuestros competidores.
El efecto del análisis del Big Data en diferentes etapas de la cadena de suministro.
Para el análisis del Big Data se requiere de una combinación de herramientas, sistemas de procesamiento y algoritmos que pueden interpretar información a partir de datos.
Cuando se realiza un análisis coordinado de la cadena de suministro, su aplicación pasa de centrarse en una simple automatización a la integración de datos con visión de futuro y una mejor toma de decisiones. Esto crea nuevos conocimientos que ayudan a mejorar la gestión de la cadena de suministro, desde la mejora de las operaciones de primera línea hasta las opciones estratégicas.
Utilizando los datos en tiempo real, que son una combinación de formatos estructurados y no estructurados, y el poder de las 3V (volumen, velocidad y variedad), el análisis de la cadena de suministro permite la colaboración de las redes de proveedores y la integración de un extremo a otro en sentido sistémico, que afecta a cada una de las etapas de la cadena.
Big data para la planificación
Los datos integrados de toda la supply chain aunados con el uso de modelos estadísticos pueden apoyar a pronosticar la demanda con una mayor precisión. Esto tiene un efecto en la planeación de inventarios y reabastecimientos. Tener la oportunidad de coordinarlos desde el principio asegura que no haya situaciones de agotamiento de existencias, por ejemplo. En esta etapa, un modelo de análisis de Big Data adecuado no solo tiene en cuenta los datos históricos y a tiempo real, también considera factores macroeconómicos, tendencias de mercado e inclusive datos de la competencia.
Big data para el aprovisionamiento
La coordinación en el área de compras siempre es un reto donde, por lo general, existe un enorme potencial de ahorro y optimización. Aprovechar el análisis de la cadena de suministro para evaluar el desempeño y el cumplimiento de los proveedores en tiempo real en lugar que, de forma trimestral o anual, puede apoyarnos a detectar oportunidades e intervenir en problemas a tiempo.
Tener el seguimiento y los datos de cada uno de nuestros proveedores nos permite crear una relación transparente, sin costes ocultos, centrada en información real y en el momento.
Big data para la ejecución
Durante la ejecución, el Big Data ayuda en reconfigurar las muchas partes flexibles de la cadena y optimizar los recursos disponibles (espacio, herramientas, materiales, recursos humanos, etc.) y maximizar la producción.
En la industria de manufactura, la aplicación de sensores de ioT pueden proporcionar datos acerca del estado de las máquinas en tiempo real. Esto permite no solo mejorar el rendimiento de los activos y la capacidad de producción, si no realizar escenarios predictivos para estimar fallas o programar de forma anticipada el mantenimiento.
Big data para delivery
En la etapa de entrega, todo se centra en: velocidad (sacar el producto a tiempo), precisión (garantizar que los paquetes lleguen al destino correcto) y eficiencia (encontrar la ruta óptima / combinar las entregas). Los datos de entrega en tiempo real superpuestos con datos externos, como el tráfico y los patrones meteorológicos, pueden dar como resultado mejoras significativas en el rendimiento de la gestión logística.
Big data para la logística inversa
La eficiencia de la devolución es un factor de clave para las empresas que mantienen su rentabilidad. Optimizar los gastos de reabastecimiento, los costos de transporte para devolver el producto al minorista / almacén, los gastos generales de envío para enviar otro producto al cliente y los costos de decisión sobre la evaluación del producto devuelto, es el objetivo ante la complejidad de la logística inversa. La analítica puede ayudar a reducir estos costos y proporcionar la visibilidad necesaria para realizar devoluciones sin problemas, mediante la combinación de datos de sistemas de inventario y ventas, y flujos entrantes y salientes.
Estadísticas: El impacto del Big Data en la cadena de suministro
- El 40,7% de las empresas modernas cree que el análisis de datos será una de las tecnologías clave para la gestión de la cadena de suministro en los próximos dos años. (Gestión Logística)
- El 28% de los líderes de la cadena de suministro dicen que analizar datos de múltiples sistemas para SCM es un beneficio clave de la analítica avanzada. (Logility)
- El 81% de los gerentes de la cadena de suministro informa que el análisis de datos será crucial cuando se trata de reducir costos. (El Grupo Hackett)
- El 75% de los grandes fabricantes buscan actualizar las operaciones de la cadena de suministro utilizando IoT y el conocimiento de la situación basado en análisis de datos. (Inbound Logistics)
El Big Data ya está siendo aplicado en las organizaciones líderes que buscan transformar y generar cadenas de suministro eficientes, efectivas, optimizadas y con la posibilidad de adaptarse al cambio. Sin embargo, dentro del sector logístico son todavía pocas las que están reaccionando ante un cambio que no tiene vuelta atrás.
Definitivamente estas tecnologías están transformando el mundo logístico. Por lo que es importante atender la brecha de aprendizaje y adaptación que conlleva la aplicación de este tipo de tecnologías. También al reenfoque de la logística hacia lo sistémico, coordinado y transparente. Es crítico iniciar este proceso si queremos que nuestra empresa pueda continuar siendo competitiva y podamos generar mayores beneficios en un contorno cada vez más cambiante e inestable.
