En muchos casos, las sorpresas en la cadena de suministro se manifiestan por una mala visibilidad. La dependencia de datos históricos puede limitar la capacidad de una organización para detectar una posible exposición a las interrupciones que pueden afectar todo, desde irregularidades menores hasta cambios extremos en la demanda.
Este es especialmente el caso cuando las circunstancias pasadas o actuales no indican lo que realmente sucederá en el futuro. Agregar datos en tiempo real puede ayudar en algunos casos, pero eso también agrega complejidad.
Las cadenas de suministro siempre han sido vulnerables a las turbulencias económicas, los cambios industriales y las deficiencias operativas.
Pero eso no significa que las perturbaciones y los riesgos que siguen sean totalmente inevitables.
Ahora que las empresas tienen mejor acceso a tecnologías de pronóstico predictivo que aprovechan datos del pasado y del presente, un enfoque tan unilateral para el pronóstico, el análisis, la presentación de informes y la planificación ya no es justificable. Según McKinsey & Company, la aplicación del aprendizaje automático (ML) y el pronóstico apoyado en IA (basada en datos históricos y en tiempo real) a la administración de la cadena de suministro puede reducir los errores entre un 20 % y un 50 %. Esto se traduce en menos ventas perdidas y en una reducción de la indisponibilidad de productos hasta en un 65%.
El valor añadido de ese nivel de mejora de la precisión del pronóstico justifica el avance hacia algoritmos modernos y la IA.
Pronosticar con precisión con visión de futuro
La variabilidad que ha plagado la planificación de la cadena de suministro en los últimos años también ha creado, en la mayoría de los casos, una avalancha de datos sobre las interrupciones, esos datos sobre disrupciones son fundamentales para los procesos de la cadena de suministro que las empresas desarrollarán en el futuro.
Adquirir este repositorio de datos históricos e información en tiempo real, conocidos colectivamente como big data, se ha convertido en una parte natural de hacer negocios.
La parte difícil es saber cómo utilizar el enorme volumen de inteligencia para obtener una visión integral que pronostique con precisión cómo responder más rápido a los cambios, mejorar la agilidad de la cadena de suministro y optimizar el valor de la empresa.
Jonathan Doller, consultor empresarial de Logility, cree que aquí es donde el concepto de fragmentación puede resultar beneficioso.
“Al analizar los casos de uso de big data, caso por caso, se puede eliminar el ruido de eventos puntuales o de corto plazo para brindar información más significativa sobre hacia dónde se dirigen las tendencias y ver las señales de demanda con mayor precisión”, explica. "En otras palabras, dividir big data en paquetes de datos pequeños permite a las organizaciones ver el panorama general y abordar las tendencias y riesgos paso a paso a través de la lente adecuada”.
Este movimiento hacia una mayor precisión de los pronósticos mediante el aprovechamiento de big data en la cadena de suministro es la génesis de preparar las cadenas de suministro para el futuro con aprendizaje automático e inteligencia artificial. El riesgo se mitiga aprovechando plenamente los datos y la ciencia, aumentando la transparencia y mejorando la toma de decisiones. Más importante aún, las organizaciones que aprovechan su big data no sólo pueden identificar los proveedores, procesos e instalaciones que están en camino hacia el fracaso, sino también saber qué insumos críticos están amenazados por la escasez o la volatilidad de los precios. Esa especificidad de comprensión, a su vez, conduce a mejores decisiones sobre cómo responder a las disrupciones.
Extraer más valor y oportunidades de la diversidad de datos
La variabilidad de la cadena de suministro en sí misma es una incertidumbre que se puede predecir cuándo se aprovechan más y mejores datos. Lo que alguna vez se consideró especulativo y experimental ahora es rutinario, gracias al aprendizaje automático y la ingeniería de datos. Como resultado, las organizaciones pueden convertir big data en inteligencia finamente ajustada sobre riesgos emergentes y cambios en la demanda en horizontes diarios, semanales, mensuales, trimestrales y multianuales, allanando el camino hacia una cadena de suministro preparada para el futuro.
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