Fortaleciendo la cadena de suministro a través del uso inteligente de datos

La eficiente gestión de la cadena de suministro se ha vuelto fundamental para el éxito de las empresas en la actualidad. En un entorno impulsado por datos, la analítica se destaca como una herramienta poderosa para descubrir ideas valiosas que pueden optimizar las operaciones, reducir costos, disminuir el capital de trabajo y mejorar la satisfacción del cliente.

En este artículo, exploraremos cómo diversos enfoques analíticos pueden aplicarse en el emocionante mundo de la cadena de suministro, transformándola y generando ventajas competitivas. Sin más, ahí vamos.

Analítica descriptiva: - ¿Qué pasó?

La analítica descriptiva constituye la base sobre la cual se construyen otros tipos de análisis. Su objetivo principal es examinar los datos históricos y presentar un panorama claro de los eventos pasados en la cadena de suministro. Al comprender los patrones previos, las organizaciones pueden identificar fortalezas, debilidades y áreas de oportunidad.

En el contexto de la cadena de suministro, la analítica descriptiva se aplica para analizar métricas clave, como el lead time, los niveles de inventario, los costos de transporte y el desempeño de los proveedores. Por ejemplo, puede ayudar a entender cómo las fluctuaciones en la demanda afectaron los niveles de inventario o cómo los tiempos de entrega variaron en respuesta a diferentes condiciones externas.

Aquí tienes algunos ejemplos prácticos:

1. Optimización de Inventarios: Una empresa de moda podría utilizar la analítica descriptiva para analizar la variabilidad histórica en la demanda de sus referencias y así determinar niveles óptimos de inventario para minimizar los costos de almacenamiento mientras se asegura la disponibilidad del producto.
2. Evaluación de proveedores: Al analizar el desempeño histórico de los proveedores, como la puntualidad en las entregas, la calidad de los productos y la tasa de rechazo o calidad, una organización puede identificar a los proveedores más confiables y ajustar sus estrategias de abastecimiento en consecuencia.
3. Análisis de costos de transporte de bodega a punto de venta o reabastecimiento: Mediante el análisis de datos históricos de los costos de transporte, una empresa puede identificar patrones y oportunidades para negociar mejores tarifas con los proveedores de servicios logísticos o para optimizar las rutas de transporte.

Analítica diagnóstica: ¿Cuál fue el origen?

La analítica diagnóstica se centra en comprender las razones detrás de eventos o condiciones específicas en la cadena de suministro. Utiliza técnicas estadísticas y de minería de datos para identificar las causas raíz de los problemas o las oportunidades en dicha cadena. Puede aplicarse en áreas como la gestión de inventarios, el desempeño de proveedores y la eficiencia logística, proporcionando ideas clave sobre las causas de variaciones y anomalías.

Aquí tienes algunos ejemplos prácticos:

1. Diagnóstico de retrasos en la cadena de suministro: Una empresa que enfrentaba retrasos recurrentes en su cadena de suministro utilizó la analítica diagnóstica para analizar los datos históricos de tiempos de entrega. Descubrieron que la coordinación ineficaz entre los departamentos de compras y logística era la causa principal. Esto les permitió implementar mejoras en la comunicación y procesos entre estos departamentos para mitigar los retrasos.
2. Análisis de devoluciones de productos: Una compañía de moda retail enfrentaba un alto índice de devoluciones de productos. Mediante la analítica diagnóstica, analizaron los datos de devoluciones y descubrieron que ciertos productos tenían defectos de fabricación. Esto les generó una alerta de que debían hablar con sus proveedores para reducir sus tasas de devolución.

Analítica Predictiva - ¿Qué va a Pasar?

La analítica descriptiva se erige como la base sobre la cual se construyen otros tipos de análisis. Su objetivo principal es examinar los datos históricos y presentar un panorama claro de los eventos pasados en la cadena de suministro. Al comprender los patrones previos, las organizaciones pueden identificar fortalezas, debilidades y áreas de oportunidad.

En el contexto de la cadena de suministro, la analítica descriptiva se aplica para analizar métricas clave, como los tiempos de entrega, los niveles de inventario, los costos de transporte y el desempeño de los proveedores. Por ejemplo, puede ayudar a entender cómo las fluctuaciones en la demanda afectaron los niveles de inventario o cómo los tiempos de entrega variaron en respuesta a diferentes condiciones externas.

Aquí tienes algunos ejemplos prácticos:

1. Optimización de Inventarios: Una empresa de manufactura podría utilizar la analítica descriptiva para analizar la variabilidad histórica en la demanda de sus productos y así determinar niveles óptimos de inventario para minimizar los costos de almacenamiento mientras se asegura la disponibilidad del producto.
2. Evaluación de Proveedores: Al analizar el desempeño histórico de los proveedores, como la puntualidad en las entregas y la calidad de los productos, una organización puede identificar a los proveedores más confiables y ajustar sus estrategias de abastecimiento en consecuencia.
3. Análisis de Costos de Transporte: Mediante el análisis de datos históricos de los costos de transporte, una empresa puede identificar patrones y oportunidades para negociar mejores tarifas con los proveedores de servicios logísticos o para optimizar las rutas de transporte.

Analítica predictiva - ¿Qué va a pasar?

La analítica predictiva va más allá de la descriptiva, utilizando datos históricos y algoritmos avanzados para predecir eventos futuros. En la cadena de suministro, la analítica predictiva es esencial para anticipar la demanda, optimizar el inventario y mejorar la planificación. Utiliza modelos estadísticos y machine learning para analizar patrones históricos y prever tendencias futuras o eventos.

En la cadena de suministro, ayuda a prever la demanda de productos, identificar posibles retrasos en las entregas y optimizar la gestión de inventarios, entre otros aspectos.

Aquí tienes algunos ejemplos prácticos:

1. Pronóstico de Demanda: Una empresa de moda podría utilizar la analítica predictiva para anticipar la demanda de diferentes productos en distintas temporadas y ubicaciones, permitiendo una planificación de inventario más precisa y una mejor respuesta a las fluctuaciones del mercado.
2. Optimización de puntos de venta: Mediante el análisis predictivo, una compañía de moda puede prever su curva de producción de tallas según color y talla. Y sobre todo si producen para diferentes regiones o países donde varía el clima y la contextura promedio de sus posibles clientes.
3. Detección Proactiva de Problemas: La analítica predictiva puede ayudar a identificar potenciales problemas en la cadena de suministro antes de que ocurran, como la posibilidad de escasez de materiales o insumos, incluso los fallos o prontos mantenimientos en la maquinaria, permitiendo tomar medidas correctivas de manera proactiva.

Los modelos predictivos están transformando la cadena de suministro, haciéndola más resiliente, eficiente y preparada para enfrentar los desafíos futuros. A través de la anticipación y la planificación basada en datos, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas a largo plazo, dejando de apagar incendios diariamente.

Analítica prescriptiva: ¿Qué debería hacer?

La analítica prescriptiva va más allá de la descriptiva y la predictiva. Su enfoque es proporcionar recomendaciones específicas sobre cómo influir para afectar los resultados deseados. Utiliza modelos matemáticos y algoritmos de optimización para sugerir acciones que pueden llevar a resultados óptimos.

En el contexto de la cadena de suministro, la analítica prescriptiva puede ayudar en:

1. Selección de Proveedores: Al evaluar datos sobre el desempeño histórico de los proveedores, la analítica prescriptiva puede recomendar los proveedores más confiables y estratégicos.
2. Mitigación de Riesgos: Mediante la evaluación de datos de riesgo y escenarios posibles, la analítica prescriptiva puede sugerir estrategias para minimizar riesgos en la cadena de suministro.
3. Mejora Continua: Proporciona recomendaciones para mejorar procesos y operaciones en función de datos históricos y tendencias.
4. Optimización de Inventarios: Utilizando algoritmos, puede determinar los niveles óptimos de inventario para equilibrar costos y disponibilidad de productos.

Ejemplos Prácticos:

1. Optimización de Precios Dinámicos: Una empresa de venta al por menor desarrolló un modelo de precios dinámicos. Basándose en variables como la demanda en tiempo real, el inventario y los precios de la competencia, el modelo ajustaba los precios en tiempo real para maximizar los ingresos y la participación de mercado.
2. Planificación de recursos humanos: Una empresa de fabricación textil implementó un sistema de analítica prescriptiva para optimizar la asignación de su fuerza laboral. El sistema evaluaba variables como la demanda de productos, las habilidades del personal y las tasas de absentismo para recomendar la mejor asignación de trabajadores a diferentes tareas y turnos, lo que resultó en una mayor eficiencia operativa y satisfacción del personal.

La analítica prescriptiva permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos que transforman la cadena de suministro en una fuente de ventaja competitiva .

Analítica Cognitiva - Un punto de vista diferente

La Analítica Cognitiva representa un paso adelante en el análisis de datos, incorporando tecnologías de inteligencia artificial para simular el razonamiento humano, lo cual permite una interpretación avanzada de datos complejos y variados. En la cadena de suministro, esto se traduce en una mayor comprensión y predicción de eventos, optimizando la toma de decisiones.

Emplea tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo, para interpretar datos no estructurados y extraer insights valiosos.

En la cadena de suministro, puede ayudar a procesar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes (Internas de una organización o externas) y formatos para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

Ejemplos donde se ha utilizado que aunque no son propios de la industria de la moda, son ejemplos bastante gráficos

1. Análisis de sentimientos para prever demandas: Una compañía de bebidas utilizó la analítica cognitiva para analizar las redes sociales y foros de discusión, identificando tendencias y opiniones de los consumidores sobre sus productos. Mediante el análisis de sentimientos, pudo anticipar cambios en la demanda basados en la percepción del público, permitiendo ajustes proactivos en la producción y distribución.
2. Resolución automatizada de incidencias: Una empresa de logística implementó un sistema de analítica cognitiva que, mediante el uso de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, pudo interpretar y categorizar automáticamente las incidencias reportadas por clientes y proveedores. El sistema sugería soluciones basadas en casos anteriores, acelerando la resolución de problemas y mejorando la satisfacción del cliente.

La Analítica Cognitiva proporciona herramientas poderosas para explorar y entender los complejos escenarios de la cadena de suministro, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones más informadas y mejorar continuamente sus operaciones.

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