{"id":3858,"date":"2021-07-21T08:00:23","date_gmt":"2021-07-21T06:00:23","guid":{"rendered":"https:\/\/ignasisayol.com\/?p=3858"},"modified":"2021-06-21T10:11:55","modified_gmt":"2021-06-21T08:11:55","slug":"big-data-cadena-de-suministro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ignasisayol.com\/es\/big-data-cadena-de-suministro\/","title":{"rendered":"Big Data para la gesti\u00f3n de la cadena de suministro"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Conocer en profundidad que ocurre en nuestra cadena de suministro es la base para la creaci\u00f3n de estrategias \u00f3ptimas y eficientes. El an\u00e1lisis de datos es uno de los grandes avances de la tecnolog\u00eda que tiene el poder de impactar de forma positiva en la innovaci\u00f3n de la cadena de suministro.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" class=\"aligncenter size-full wp-image-3855\" src=\"https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Big-Data-per-a-la-gestio-de-la-cadena-de-subministrament.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"678\" srcset=\"https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Big-Data-per-a-la-gestio-de-la-cadena-de-subministrament.jpg 960w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Big-Data-per-a-la-gestio-de-la-cadena-de-subministrament-300x212.jpg 300w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Big-Data-per-a-la-gestio-de-la-cadena-de-subministrament-768x542.jpg 768w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Big-Data-per-a-la-gestio-de-la-cadena-de-subministrament-585x413.jpg 585w\" sizes=\"(max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Empresas l\u00edderes ya est\u00e1n trabajando en obtener y analizar sus datos para impulsar la eficiencia operativa y reducir costes; a la vez, que generando las tendencias en log\u00edstica que estaremos viviendo su desarrollo en la pr\u00f3xima d\u00e9cada.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/ignasisayol.com\/es\/big-data-y-comercio-electronico\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Big Data se refiere esencialmente a la gran cantidad de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, estructurados y no estructurados, que apoyan a las empresas a establecer patrones de comportamiento e interacciones humanas. Esto permite aprovechar la informaci\u00f3n recabada para mejorar la toma de decisiones, prever problemas, generar oportunidades; gracias al conocimiento. La aplicaci\u00f3n asertiva de Big Data de la mano de la Inteligencia Artificial (AI), Machine Learning (ML) y la automatizaci\u00f3n de los sistemas y operaciones, son las claves tecnol\u00f3gicas para no quedarse atr\u00e1s respecto a nuestros competidores.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/FfBL6BZ5Kd0\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<h2>El efecto del an\u00e1lisis del Big Data en diferentes etapas de la cadena de suministro.<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para el an\u00e1lisis del Big Data se requiere de una combinaci\u00f3n de herramientas, sistemas de procesamiento y algoritmos que pueden interpretar informaci\u00f3n a partir de datos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando se realiza un an\u00e1lisis coordinado de la cadena de suministro, su aplicaci\u00f3n pasa de centrarse en una simple automatizaci\u00f3n a la integraci\u00f3n de datos con visi\u00f3n de futuro y una mejor toma de decisiones. Esto crea nuevos conocimientos que ayudan a mejorar la gesti\u00f3n de la cadena de suministro, desde la mejora de las operaciones de primera l\u00ednea hasta las opciones estrat\u00e9gicas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Utilizando los datos en tiempo real, que son una combinaci\u00f3n de formatos estructurados y no estructurados, y el poder de las 3V (volumen, velocidad y variedad), el an\u00e1lisis de la cadena de suministro permite la colaboraci\u00f3n de las redes de proveedores y la integraci\u00f3n de un extremo a otro en sentido sist\u00e9mico, que afecta a cada una de las etapas de la cadena.<\/span><\/p>\n<h2>Big data para la planificaci\u00f3n<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos integrados de toda la supply chain aunados con el uso de modelos estad\u00edsticos pueden apoyar a pronosticar la demanda con una mayor precisi\u00f3n. Esto tiene un efecto en la planeaci\u00f3n 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 an\u00e1lisis de Big Data adecuado no solo tiene en cuenta los datos hist\u00f3ricos y a tiempo real, tambi\u00e9n considera factores macroecon\u00f3micos, tendencias de mercado e inclusive datos de la competencia.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2>Big data para el aprovisionamiento<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La coordinaci\u00f3n en el \u00e1rea de compras siempre es un reto donde, por lo general, existe un enorme potencial de ahorro y optimizaci\u00f3n. Aprovechar el an\u00e1lisis de la cadena de suministro para evaluar el desempe\u00f1o 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.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tener el seguimiento y los datos de cada uno de nuestros proveedores nos permite crear una relaci\u00f3n transparente, sin costes ocultos, centrada en informaci\u00f3n real y en el momento.<\/span><\/p>\n<h2>Big data para la ejecuci\u00f3n<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durante la ejecuci\u00f3n, 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 producci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En la industria de manufactura, la aplicaci\u00f3n de sensores de ioT pueden proporcionar datos acerca del estado de las m\u00e1quinas en tiempo real. Esto permite no solo mejorar el rendimiento de los activos y la capacidad de producci\u00f3n, si no realizar escenarios predictivos para estimar fallas o programar de forma anticipada el mantenimiento.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/31W0EzcfE74\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<h2>Big data para delivery<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En la etapa de entrega, todo se centra en: velocidad (sacar el producto a tiempo), precisi\u00f3n (garantizar que los paquetes lleguen al destino correcto) y eficiencia (encontrar la ruta \u00f3ptima \/ combinar las entregas). Los datos de entrega en tiempo real superpuestos con datos externos, como el tr\u00e1fico y los patrones meteorol\u00f3gicos, pueden dar como resultado mejoras significativas en el rendimiento de la gesti\u00f3n log\u00edstica.<\/span><\/p>\n<p><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/O_jE0q6vEhU\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<h2>Big data para la log\u00edstica inversa<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La eficiencia de la devoluci\u00f3n 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 \/ almac\u00e9n, los gastos generales de env\u00edo para enviar otro producto al cliente y los costos de decisi\u00f3n sobre la evaluaci\u00f3n del producto devuelto, es el objetivo ante la complejidad de la log\u00edstica inversa. La anal\u00edtica puede ayudar a reducir estos costos y proporcionar la visibilidad necesaria para realizar devoluciones sin problemas, mediante la combinaci\u00f3n de datos de sistemas de inventario y ventas, y flujos entrantes y salientes.<\/span><\/p>\n<h2>Estad\u00edsticas: El impacto del Big Data en la cadena de suministro<\/h2>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El 40,7% de las empresas modernas cree que el an\u00e1lisis de datos ser\u00e1 una de las tecnolog\u00edas clave para la gesti\u00f3n de la cadena de suministro en los pr\u00f3ximos dos a\u00f1os. (Gesti\u00f3n Log\u00edstica)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El 28% de los l\u00edderes de la cadena de suministro dicen que analizar datos de m\u00faltiples sistemas para SCM es un beneficio clave de la anal\u00edtica avanzada. (Logility)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El 81% de los gerentes de la cadena de suministro informa que el an\u00e1lisis de datos ser\u00e1 crucial cuando se trata de reducir costos. (El Grupo Hackett)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El 75% de los grandes fabricantes buscan actualizar las operaciones de la cadena de suministro utilizando IoT y el conocimiento de la situaci\u00f3n basado en an\u00e1lisis de datos. (Inbound Logistics)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Big Data ya est\u00e1 siendo aplicado en las organizaciones l\u00edderes que buscan transformar y generar cadenas de suministro eficientes, efectivas, optimizadas y con la posibilidad de adaptarse al cambio. Sin embargo, dentro del sector log\u00edstico son todav\u00eda pocas las que est\u00e1n reaccionando ante un cambio que no tiene vuelta atr\u00e1s.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Definitivamente estas tecnolog\u00edas est\u00e1n transformando el mundo log\u00edstico. Por lo que es importante atender la brecha de aprendizaje y adaptaci\u00f3n que conlleva la aplicaci\u00f3n de este tipo de tecnolog\u00edas. Tambi\u00e9n al reenfoque de la log\u00edstica hacia lo sist\u00e9mico, coordinado y transparente. Es cr\u00edtico iniciar este proceso si queremos que nuestra empresa pueda continuar siendo competitiva y podamos generar mayores beneficios en un contorno cada vez m\u00e1s cambiante e inestable.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Conocer en profundidad que ocurre en nuestra cadena de suministro es la base para&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":3855,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[59],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.2.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Big Data para la gesti\u00f3n de la cadena de suministro<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Conocer en profundidad que ocurre en nuestra cadena de suministro es la base para la creaci\u00f3n de estrategias \u00f3ptimas y eficientes.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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