Los desafíos de la cadena de suministro mundial, que plagaron a las empresas en múltiples industrias a lo largo de 2021, continuarán este año. Una solución potencialmente efectiva para abordar los problemas de oferta y demanda es aprovechar el análisis de datos, por lo que aquí comentaremos acerca de los cinco consejos para una logística más fluida.
La revista CIO recoge la opinión de varios especialistas en Supply Chain, quienes ya avizoran el panorama de este 2022 con problemas logísticos todavía a cuestas. ¿Cómo pueden las organizaciones utilizar mejor el análisis de datos para mejorar sus esfuerzos de gestión de la cadena de suministro (SCM)? Estas son algunas de las mejores prácticas, según los expertos.
Panorama de la logística global en 2022
Así también lo detalla la firma de consultoría y servicios profesionales KPMG, que en un informe reciente, señala que varias interrupciones importantes están afectando actualmente a las cadenas de suministro. Estos incluyen las interrupciones logísticas globales en curso derivadas de la pandemia de COVID-19 que continúan afectando a las empresas y los consumidores, ya que el flujo de mercancías hacia los mercados clave se ve restringido por los cierres de los principales puertos y aeropuertos mundiales.
Las principales interrupciones logísticas crean un efecto dominó en las cadenas de suministro globales que, en última instancia, provocan que los bienes se acumulen en el almacenamiento, dice la empresa. Suponiendo que estas interrupciones disminuyan y el acceso al transporte marítimo y aéreo vuelva a los niveles previos a la pandemia, es probable que pase algún tiempo antes de que las cosas vuelvan a la normalidad, dice.
Otros factores que contribuyen a los problemas de la cadena de suministro incluyen los retrasos en la producción, la dependencia excesiva de un número limitado de terceros y la escasez del mercado laboral. El informe también señala que muchas empresas están invirtiendo en tecnologías para automatizar nodos clave dentro de la cadena de suministro.
Este año verá un nivel acelerado de inversión, dice KPMG, ya que las empresas buscan mejorar las capacidades críticas de planificación de la cadena de suministro mediante la adopción de “habilitadores digitales” más avanzados, como la planificación cognitiva y el análisis predictivo impulsado por IA .
“La aparición de nuevas tecnologías ha cambiado fundamentalmente la forma en que operan las cadenas de suministro a nivel mundial”, dice el informe. “Los consumidores son cada vez más exigentes y esto está llevando a que las cadenas de suministro cambien y evolucionen a un ritmo más rápido. Las operaciones modernas se centran en la tecnología y las innovaciones y, como resultado, las cadenas de suministro se vuelven más complejas”.
1.- Convertir los datos en información útil y sencilla
La mayoría de las empresas están inundadas de grandes volúmenes de datos, a menudo almacenados en diversos sistemas y nubes, dice John Abel, Director de Información (CIO) de la empresa de tecnología de redes Extreme Networks. Las cadenas de suministro tienen la complejidad añadida de que se generan fuentes de datos adicionales a partir de socios extendidos, como operaciones de subcontratación, logística y distribución, agrega.
“Como resultado, a muchos les cuesta usar estos datos para generar conocimientos significativos más allá de las métricas de nivel superior y las estadísticas descriptivas”, dice Abel. “Las herramientas de análisis de datos pueden brindar información más profunda y procesable, así como mejorar la precisión de esa información”.
Las bases para una estrategia exitosa de análisis de datos de la cadena de suministro incluyen garantizar que los datos internos y externos se reúnan en un formato estructurado. Se debe centrar el resultado de los proyectos de datos en las acciones que deben tomarse para mover la aguja del rendimiento; y asegurarse de que los resultados sean fáciles de entender, señala Abel.
“El último punto es uno de los más importantes”, destaca Abel. “A menudo es tentador centrarse en el modelo utilizado en lugar del resultado”, ya que muchos líderes tecnológicos buscan incluir IA en sus procesos. “Pero el objetivo más importante es centrarse en generar conocimientos que sean claros, explicables y fáciles de digerir para los usuarios comerciales, no solo para los equipos de análisis”.
2.- Centrar el análisis en las áreas que marcan la diferencia
Las organizaciones de la cadena de suministro están siendo inundadas con datos como pedidos de clientes, información de artículos, utilización de equipos y costos de transporte en constante evolución, dice Erik Singleton, experto en cadena de suministro global en la consultora North Highland Worldwide Consulting.
“La clave para construir una cadena de suministro exitosa y centrada en el cliente mientras se maximiza la eficiencia operativa es usar los análisis correctos para tomar decisiones basadas en datos”, resalta Singleton. Recomienda que las organizaciones de la cadena de suministro centren sus análisis en tres áreas principales.
Uno es la planificación de la demanda y la ubicación del inventario. “Las organizaciones recopilan millones de filas de datos transaccionales, lo que permite un análisis vigoroso de los patrones de compra de los clientes”, dice Singleton. Las empresas deben concentrar los recursos analíticos en la previsión de patrones de demanda entre el tipo de producto, el canal de ventas y la ubicación geográfica.
La segunda área es la eficiencia de las operaciones. Los datos de clientes y pedidos permiten que las cadenas de suministro maximicen la utilización de activos y mano de obra mediante la programación eficiente de los recursos para adaptarse a los patrones de demanda fluctuantes, dice Singleton. “Ajustar los horarios laborales para aumentar los recursos durante los picos, mientras se programa el mantenimiento de equipos/activos durante los valles, permite a las empresas maximizar la eficiencia y reducir los costos operativos”, señala.
Y la tercera área es la toma de decisiones sobre la ruta de cumplimiento de pedidos. “Los clientes esperan que las cadenas de suministro sean más flexibles y centradas en el cliente que nunca, con múltiples vías para que los productos lleguen al cliente final”, dice Singleton. Las organizaciones necesitan equilibrar una multitud de factores, incluidas las expectativas de servicio, los costos de transporte y cumplimiento, y los niveles de inventario, para determinar el mejor método para el cumplimiento de pedidos.
“Aprovechar los análisis para sopesar los costos frente a la experiencia del cliente es fundamental para mantener la competitividad”, dice Singleton.
3.- Aprovechar los datos en tiempo real para hacer frente a las interrupciones
A medida que el tamaño y la complejidad de las cadenas de suministro crecen globalmente, se vuelve exponencialmente más difícil administrar y responder a las fluctuaciones en la cadena de suministro, enfatiza John Abel, CIO de Extreme Networks.
“Con los puntos de datos cambiando rápidamente, el análisis y la toma de decisiones a menudo se basan en información desactualizada y se ven exacerbados por el tiempo necesario para analizar los datos de manera efectiva”, dice Abel. Para contrarrestar el embate de estos datos, “los gerentes de la cadena de suministro deben desarrollar sistemas de planificación concurrentes que optimicen la demanda y el suministro”, haciendo uso de análisis avanzados y visibilidad en tiempo real en toda la cadena de suministro.
Esta información también se puede utilizar para comprender los impactos potenciales de las restricciones de la cadena de suministro en las previsiones de ingresos, resalta Abel. La visibilidad casi en tiempo real de datos como reservas, envíos, niveles de inventario, compromisos de proveedores, descuentos y oportunidades de ventas en proceso, así como el análisis en tiempo real de esos datos, se ha vuelto fundamental para la capacidad de una organización para monitorear y administrar los ingresos más predecibles.
Mediante el uso de análisis y automatización avanzados, “estas entradas de datos variables se pueden usar para crear modelos de seguimiento que permitan a los equipos de la cadena de suministro reaccionar a los cambios casi en tiempo real, desarrollar contingencias y ofrecer un pronóstico de ingresos más predecible”, dice Abel.
4.- Enfatizar el gobierno y la calidad de los datos
El viejo adagio sobre la información, “basura entra, basura sale”, sin duda se aplica a los datos de la cadena de suministro, dice Mark Korba, vicepresidente de cadena de suministro e inteligencia comercial de Optimas Solutions, un fabricante y distribuidor de sujetadores.
“Es importante validar los datos, especialmente porque provienen de una variedad de fuentes”, incluidos los sistemas de gestión de inventario del cliente, las aplicaciones de planificación de la demanda, el software del proveedor y otros, resalta Korba. “A menudo, los datos no son consistentes o no se administran de la misma manera en todos los sistemas y, por lo tanto, carecen de integridad”.
La creación de un programa de gobierno de datos activo es especialmente importante para garantizar la integridad de los datos en toda la cadena de suministro, indica Korba. “Un programa de gobernanza garantiza que los datos se alineen correctamente y fortalece la colaboración entre los socios de la cadena de suministro”, comenta. “Hay mucha información pública disponible sobre la configuración de programas de gobierno de datos”.
La evaluación comparativa de la cadena de suministro de una empresa con datos conocidos es particularmente importante. “En Optimas Solutions, nuestros equipos de la cadena de suministro comparan su desempeño con el de la competencia”, explica. “Revisan los promedios de la industria y recopilan información que ayudará a mejorar la capacidad de la empresa para satisfacer la demanda”.
5.- Hacer que el análisis de la cadena de suministro esté ampliamente disponible
Supply Chain Management (SCM) involucra múltiples facetas de la organización, por lo que las capacidades de análisis deben compartirse libremente. “Haga que sea fácil para todos los involucrados en la cadena de suministro obtener los datos y las herramientas que necesitan”, puntualiza Arthur Hu, vicepresidente senior y CIO del proveedor de hardware informático Lenovo.
“Esto primero requiere romper cualquier ‘silo de información’ y establecer un sistema de información integrado de extremo a extremo”. También significa aprovechar herramientas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para aprovechar todo el valor de un sistema tan rico en datos, dice Hu. “Cuando se implementa este tipo de sistema, los gerentes y operadores de toda la cadena de suministro pueden optimizar su desempeño”.
También es importante recordar que los casos de uso de análisis de la cadena de suministro no conocen los límites departamentales. “Los equipos tienden a centrarse en los datos que están fácilmente disponibles dentro de su organización”, menciona Hu. “Al hacerlo, pueden perderse todos los datos necesarios para obtener una visión real de un problema. Como una plataforma crítica que toca múltiples partes del negocio, la cadena de suministro debe administrarse desde una perspectiva holística”.
Por ejemplo, en la gestión de la calidad del producto, un equipo debe tener acceso no solo a la configuración y las métricas “tal como se producen” en la fábrica, sino también a los datos de desarrollo del producto, los datos del proveedor de componentes y los datos de comentarios de los clientes, dice Hu. Todo esto en conjunto crea una imagen multidimensional de lo que impulsa los resultados de calidad, finaliza.
