La analítica representa la capacidad de tomar decisiones dirigidas por los datos, con base en un resumen de datos relevantes y confiables, a menudo utilizando la visualización en forma de gráficos, gráficas y otros medios.
Las cadenas de suministro suelen generar grandes volúmenes de datos. La analítica de la cadena de suministro ayuda a dar sentido a todos estos datos, revelando patrones y generando insights.
Los diferentes tipos de analítica de la cadena de suministro incluyen:
Proporciona visibilidad y una fuente única de información en toda la cadena de suministro, tanto para sistemas y datos internos como externos.
Ayuda a una organización a comprender el resultado más probable o las proyecciones para el futuro y sus implicaciones para la empresa. Por ejemplo, el uso de analítica predictiva puede proyectar y mitigar las disrupciones y los riesgos.
Ayuda a las organizaciones a resolver los problemas y a colaborar para obtener el máximo valor empresarial. Ayuda a las empresas a colaborar con los socios de logística para reducir el tiempo y los esfuerzos para mitigar las disrupciones.
Ayuda a una organización a responder preguntas complejas en lenguaje natural, en la forma en que una persona o un equipo de personas podría responder a una pregunta. Ayuda a las empresas a pensar en un problema complejo, como "¿Cómo podemos mejorar u optimizar X?"
La analítica de la cadena de suministro es también la base para la aplicación de tecnologías cognitivas, como la inteligencia artificial (IA), al proceso de la cadena de suministro. Las tecnologías cognitivas comprenden, razonan, aprenden e interactúan como un ser humano, pero con una enorme capacidad y velocidad.
Esta forma avanzada de analítica de la cadena de suministro anuncia una nueva era de optimización para la cadena de suministro. Puede examinar automáticamente grandes cantidades de datos para ayudar a una organización a mejorar la elaboración de pronósticos, identificar ineficiencias, responder mejor a las necesidades de los clientes, impulsar la innovación y promover ideas innovadoras.
La analítica de la cadena de suministro puede ayudar a una organización a tomar decisiones más inteligentes, más rápidas y eficientes. Los beneficios incluyen la capacidad de:
Una encuesta reciente de Gartner reveló que el 29 % de las organizaciones encuestadas dijeron que habían logrado altos niveles de ROI mediante el uso de analítica, en comparación con solo el 4 % que no logró ningún ROI.¹
La analítica de la cadena de suministro puede identificar los riesgos conocidos y ayudar a prever los riesgos futuros mediante detección de patrones y tendencias en toda la cadena de suministro.
Al analizar los datos de los clientes, la analítica de la cadena de suministro puede ayudar a una empresa a prever mejor la demanda futura. Ayuda a una organización a decidir qué productos se pueden minimizar cuando se vuelven menos rentables o comprender cuáles serán las necesidades del cliente después del pedido inicial.
Las empresas pueden utilizar la analítica de la cadena de suministro para supervisar el almacén, las respuestas de los socios y las necesidades de los clientes para tomar decisiones mejor informadas.
Las empresas ofrecen actualmente analítica avanzada para gestión de la cadena de suministro. La analítica avanzada puede procesar datos estructurados y no estructurados, para brindar a las organizaciones una ventaja al asegurarse de que las alertas lleguen a tiempo, para que puedan tomar decisiones óptimas. La analítica avanzada también puede generar correlaciones y patrones entre diferentes fuentes para proporcionar alertas que minimicen los riesgos a un costo reducido y con un impacto menor en la sustentabilidad.
A medida que las tecnologías como la IA se vuelven más comunes en la analítica de la cadena de suministro, las compañías pueden observar una explosión de mayores beneficios. La información que no se procesó previamente debido a las limitaciones del análisis de los datos de lenguaje natural ahora puede analizarse en tiempo real. La IA puede leer, entender y correlacionar de forma rápida y completa los datos de fuentes, núcleos y sistemas dispares.
Luego, puede proporcionar análisis en tiempo real basado en la interpretación de los datos. Las compañías tendrán una inteligencia mucho más amplia de la cadena de suministro. Pueden volverse más eficientes y evitar disrupciones y, al mismo tiempo, dar soporte a nuevos modelos de negocios.
La cadena de suministro es la "cara" más obvia de la empresa para clientes y consumidores. Cuanto mejor ejecute la analítica de la cadena de suministro una empresa, mejor protegerá su reputación de negocio y su sustentabilidad a largo plazo.
En The Thinking Supply Chain, Simon Ellis de IDC identifica las cinco "C" de la analítica efectiva de la cadena de suministro del futuro:
Las principales características de la optimización efectiva de la cadena de suministro incluyen:
Ser capaz de acceder a datos no estructurados desde redes sociales, datos estructurados del Internet de las Cosas (IoT) y conjuntos de datos más tradicionales disponibles a través de herramientas de integración ERP y B2B tradicionales.
La mejora de la colaboración con los proveedores implica cada vez más el uso de las redes de comercio basadas en la nube para permitir la colaboración y la participación de múltiples empresas.
La cadena de suministro debe proteger sus sistemas de intrusiones cibernéticas y hackeos, que deberían ser una preocupación para toda la empresa.
La plataforma de IA se convierte en la moderna torre de control de la cadena de suministro mediante la clasificación, coordinación y conducción de decisiones y acciones a lo largo de la cadena. La mayor parte de la cadena de suministro está automatizada y aprende automáticamente.
Las funcionalidades de analítica deben escalarse con datos en tiempo real. Los insights serán completos y rápidos. La latencia es inaceptable en la cadena de suministro del futuro.
En el pasado, la analítica de la cadena de suministro se limitaba principalmente a análisis estadísticos y a indicadores de rendimiento cuantificables para la planificación y pronóstico de demanda. Los datos se almacenaban en hojas de cálculo provenientes de diferentes participantes de la cadena de suministro.
En la década de 1990, las empresas adoptaban sistemas de Intercambio Electrónico de Datos (EDI) y de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) para conectar e intercambiar información entre los socios de la cadena de suministro. Estos sistemas proporcionaron un acceso más fácil a los datos para su análisis, junto con asistencia a las empresas en su diseño, planificación y elaboración de pronósticos.
En la década de 2000, las empresas empezaron a recurrir a soluciones de software de analítica predictiva y de inteligencia empresarial. Estas soluciones ayudaron a las compañías a obtener un conocimiento más profundo de cómo las redes de su cadena de suministro estaban funcionando, de cómo tomar mejores decisiones y de cómo optimizar sus redes.
El desafío de hoy es cómo las empresas pueden utilizar mejor las enormes cantidades de datos generados en las redes de su cadena de suministro. Tan recientemente como en 2017, una cadena de suministro típica accedió a 50 veces más datos que solo cinco años antes.² Sin embargo, se estaba analizando menos de una cuarta parte de estos datos. Además, mientras que aproximadamente el 20 % de todos los datos de la cadena de suministro son estructurados y pueden analizarse fácilmente, el 80 % de los datos de la cadena de suministro son datos oscuros o no estructurados.³ Las organizaciones de hoy están buscando formas de analizar mejor estos datos oscuros.
Los estudios están apuntando a tecnologías cognitivas o a inteligencia artificial como la próxima frontera en la analítica de la cadena de suministro. Las soluciones de IA van más allá de la retención de información y la automatización de procesos. El software de IA puede pensar, razonar y aprender como un humano. La IA también puede procesar enormes cantidades de datos e información, tanto datos estructurados como no estructurados, y proporcionar resúmenes y análisis de dicha información en un instante.
IDC estima que para 2020, el 50 % de todo el software empresarial incorporará algunas funciones de computación cognitiva.⁴ La IA no solo proporciona una plataforma para correlacionar e interpretar datos de todos los sistemas y fuentes, sino que también permite a las organizaciones analizar los datos y la inteligencia de la cadena de suministro en tiempo real. Junto con las tecnologías emergentes de blockchain, las empresas en el futuro podrán prever y pronosticar eventos de forma proactiva.
Debido a que la analítica de la cadena de suministro es tan complicada, se han desarrollado muchos tipos de software para optimizar el rendimiento de la cadena de suministro. Los productos de software cubren toda la gama, desde el suministro de información puntual y precisa de la cadena de suministro hasta la supervisión de las ventas.
Por ejemplo, IBM desarrolló muchos productos de software para aumentar la eficacia de la analítica de la cadena de suministro, y algunos de los software incluso utilizan tecnologías de IA. Con los recursos de IA, el software de la cadena de suministro puede aprender un flujo de producción siempre fluctuante e incluso anticipar la necesidad de cambios.
Explore los blogs de IBM y las experiencias de los clientes del mundo real que demuestran el impacto de la analítica de la cadena de suministro.
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Fuentes
¹ "Por qué Supply Chain Analytics es imprescindible," (enlace externo a ibm.com) Christy Pettey, Gartner, 14 de mayo de 2015.
² "The Path to a Thinking Supply Chain," Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, agosto de 2018.
³ "The AI journey: Artificial intelligence and the supply chain," IBM Watson Supply Chain. (PDF, 1.94 MB)
⁴ "Creating a thinking supply chain for the cognitive era," Matt McGovern, Watson Customer Engagement, 27 de marzo de 2017.