¿Qué es la analítica de la cadena de suministro?

La analítica representa la capacidad de tomar decisiones dirigidas por los datos, con base en un resumen de datos relevantes y fiables, a menudo utilizando la visualización en forma de gráficos, gráficas y otros medios. Las cadenas de suministro normalmente generan cantidades masivas de datos. La analítica de la cadena de suministro ayuda a dar sentido a todos estos datos - revelando patrones y generando conocimientos.

Los diferentes tipos de analítica de la cadena de suministro incluyen:

  • Analítica descriptiva. Proporciona visibilidad y una única fuente de la verdad en toda la cadena de suministro, tanto para sistemas y datos internos como externos.
  • Analítica predictiva. Ayuda a una organización a comprender el resultado o el escenario futuro más probable y sus implicaciones para la empresa. Por ejemplo, el uso de analítica predictiva puede proyectar y mitigar interrupciones y riesgos.
  • Analítica prescriptiva. Ayuda a las organizaciones a resolver los problemas y a colaborar para obtener el máximo valor de negocio. Ayuda a las empresas a colaborar con los socios de logística para reducir el tiempo y los esfuerzos destinados a mitigar las interrupciones.
  • Analítica cognitiva. Ayuda a una organización a responder a preguntas complejas en lenguaje natural, en la forma en que una persona o un equipo de personas respondería a una pregunta. Ayuda a las empresas a analizar y resolver 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), para el proceso de la cadena de suministro. Las tecnologías cognitivas comprenden, razonan, aprenden e interactúan como un ser humano, pero a una enorme capacidad y velocidad.

Esta forma avanzada de analítica de la cadena de suministro está entrando en una nueva era de optimización de la cadena de suministro. Es capaz de navegar automáticamente a través de grandes cantidades de datos para ayudar a una organización a mejorar la previsión, identificar ineficiencias, responder mejor a las necesidades de los clientes, impulsar la innovación y promover nuevas ideas.

¿Por qué es importante la analítica de la cadena de suministro?

La analítica de la cadena de suministro puede ayudar a una organización a tomar decisiones más inteligentes, más rápidas y más eficientes. Entre las ventajas se incluyen la capacidad de:

  • Obtener un retorno de la inversión significativo. Una encuesta reciente de Gartner reveló que el 29 por ciento de las organizaciones encuestadas afirma haber alcanzado altos niveles de retorno de la inversión utilizando la analítica, en comparación con solo el cuatro por ciento que no logró ningún retorno.⁴
  • Comprender mejor los riesgos. La analítica de la cadena de suministro puede identificar los riesgos conocidos y ayudar a prever riesgos futuros mediante la identificación de patrones y tendencias en toda la cadena de suministro.
  • Incrementar la precisión en la planificación. 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 pueden minimizarse cuando se vuelven menos rentables o comprender cuáles serán las necesidades del cliente después del pedido inicial.
  • Conseguir una cadena de suministro ágil. 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 con el objetivo de mejorar la toma de decisiones.
  • Prepararse para el futuro. Las empresas están ofreciendo analítica avanzada para la gestión de la cadena de suministro. La analítica avanzada puede procesar los datos estructurados y no estructurados para dar a las organizaciones un límite para obtener alertas a tiempo y así tomar las decisiones óptimas. Puede crear correlaciones y patrones entre diferentes fuentes para proporcionar alertas que minimizan los riesgos a un coste inferior y reducen el impacto sobre la sostenibilidad.

A medida que tecnologías como la inteligencia artificial se asientan en la analítica de la cadena de suministro, las compañías pueden disparar sus beneficios. La información que antes no se procesaba debido a las limitaciones de analizar los datos del lenguaje natural, ahora se puede analizar en tiempo real. La inteligencia artificial puede leer, comprender y correlacionar datos de orígenes, silos y sistemas dispares de forma rápida y completa. Puede proporcionar análisis en tiempo real basado en la interpretación de los datos. Las compañías tendrán una inteligencia de la cadena de suministro mucho más amplia. Pueden volverse más eficientes y evitar interrupciones, además de dar soporte a nuevos modelos de negocio.

Evolución de la analítica de la cadena de suministro

En el pasado, la analítica de la cadena de suministro se limitaba principalmente a los análisis estadísticos y a indicadores de rendimiento cuantificables para la planificación y la previsión de la demanda. Los datos se almacenaban en hojas de cálculo procedentes de diferentes participantes en la cadena de suministro.

En los 90, las empresas empezaron a adoptar sistemas de intercambio electrónico de datos (EDI) y de planificación de los recursos empresariales (ERP) para conectar e intercambiar información entre los socios de la cadena de suministro. Estos sistemas facilitaron el acceso a los datos para su análisis, además de ayudar a las empresas en su diseño, planificación y previsión.

En la década del 2000, las empresas empezaron a recurrir a la inteligencia empresarial y a las soluciones de software analítico predictivo. Estas soluciones ayudaron a las compañías a obtener un conocimiento más profundo del rendimiento de sus redes de cadena de suministro, cómo tomar mejores decisiones y cómo optimizar sus redes.

El reto hoy reside en cómo las empresas pueden utilizar mejor las grandes cantidades de datos generados en sus redes de cadena de suministro. Recientemente, en 2017, una cadena de suministro típica tenía acceso a 50 veces más datos que solo cinco años atrás.¹ Sin embargo, se analizaron menos de una cuarta parte de estos datos.Además, solo aproximadamente el 20 por ciento de todos los datos de la cadena de suministro se estructura y se puede analizar fácilmente, mientras que el 80 por ciento de los datos de la cadena de suministro son no estructurados o datos oscuros.² Las organizaciones actuales están buscando formas de analizar mejor estos datos oscuros.

Los estudios están apuntando a las tecnologías cognitivas o a la inteligencia artificial como el próximo horizonte en la analítica de la cadena de suministro. Las soluciones de inteligencia artificial 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 inteligencia artificial también puede procesar grandes cantidades de datos e información -datos estructurados y no estructurados- y proporcionar resúmenes y análisis de dicha información en un instante.

IDC calcula que para el año 2020, el 50 por ciento de todo el software de negocio incorporará algunas funcionalidades de computación cognitiva.³ La IA no solo proporciona una plataforma para correlacionar e interpretar datos de diferentes sistemas y orígenes, sino que también permite a las organizaciones analizar la inteligencia y los datos de la cadena de suministro en tiempo real. Junto con las nuevas tecnologías de blockchain, las empresas en el futuro podrán prever y pronosticar sucesos de forma proactiva.

Características principales de la analítica de la cadena de suministro efectiva

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 sostenibilidad a largo plazo.
Simon Ellis, de IDC, en The Thinking Supply Chain identifica a las cinco "Cs" para una analítica de la cadena de suministro efectiva del futuro:

  • Conectada. Ser capaz de acceder a datos no estructurados procedentes de 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.
  • Colaboradora. Mejorar la colaboración con los proveedores implica cada vez más el uso de las redes comerciales basadas en cloud para facilitar la colaboración y el compromiso entre múltiples empresas.
  • Ciberconsciente. La cadena de suministro debe reforzar sus sistemas ante intrusiones cibernéticas y hackeos, lo que debería ser una preocupación de toda la empresa.
  • Cognitivamente habilitada. La plataforma de IA se convierte en la nueva torre de control de la cadena de suministro, clasificando, coordinando y dirigiendo decisiones y acciones en toda la cadena. La mayor parte de la cadena de suministro está automatizada y aprende automáticamente.
  • Completa. Las funcionalidades de analítica deben escalarse con los datos en tiempo real. Los conocimientos serán completos y rápidos. La latencia no es aceptable en la cadena de suministro del futuro.

En las redes de la cadena de suministro actuales, la analítica efectiva requiere la capacidad de centrarse más en el cliente -respondiendo rápidamente, al mismo tiempo que se mantiene la precisión y la integridad. Las empresas están buscando soluciones de analítica de la cadena de suministro capaces de analizar rápidamente grandes cantidades de datos procedentes de orígenes dispares, incluyendo datos no estructurados y basados en el lenguaje natural. Finalmente, se pide a la analítica de la cadena de suministro que sea capaz de prever un número cada vez mayor de variables de la cadena de suministro, incluyendo fuerzas externas como la meteorología, la guerra, los trabajadores y las normativas.

Utilización de software para la analítica de la cadena de suministro

Con la analítica de la cadena de suministro tan complicada, se han desarrollado muchos tipos de software para optimizar su rendimiento. Los productos de software cubren toda la gama - desde proporcionar información puntual y precisa de la cadena de suministro hasta supervisar las ventas.

Por ejemplo, IBM ha desarrollado muchos productos de software para aumentar la efectividad de la analítica de la cadena de suministro, con algunos de ellos que incluso utilizan tecnologías de IA. Con las prestaciones de IA, el software de la cadena de suministro puede aprender un flujo de producción fluctuante y anticipar la necesidad de cambios. Los productos de IBM incluyen:

IBM Sterling Supply Chain Insights with Watson

Utiliza prestaciones de IA para ayudar a reducir el ruido de los datos y obtener los conocimientos que permitirán actuar con confianza y más rápidamente.

Watson Supply Chain Fast Start

Es un taller ágil para acelerar la transición de una empresa hacia una cadena de suministro basada en IA.

IBM Sterling Supply Chain Business Network

Permite a las empresas ver todas las transacciones relevantes desde un solo panel de instrumentos. El software puede determinar y evaluar rápidamente problemas sin involucrar a la TI, lo que permite resolverlos en minutos no horas.

IBM Planning Analytics

Ayuda a las empresas a automatizar los procesos de planificación, elaboración de presupuestos, previsiones y análisis para impulsar la eficiencia y crear planes puntuales y fiables.

Casos de éxito y blogs sobre la analítica de la cadena de suministro

Lenovo utiliza IBM Sterling Supply Chain Insights with Watson

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Reduce su tiempo medio de respuesta a las interrupciones de la cadena de suministro de días a minutos -hasta un 90 por ciento más rápido que antes.

Analítica de datos para una cadena de suministro más inteligente

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¿Cómo puede aplicar la analítica de datos para mejorar sus operaciones y resultados?

Recursos

Referencia

1. “The path to a thinking supply chain,” Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, agosto de 2018 (PDF, 1,2 MB)

2. “The AI journey: Artificial intelligence and the supply chain,” IBM Watson Supply Chain

3. “Creating a thinking supply chain for the cognitive era,” Matt McGovern, Watson Customer Engagement, 27 de marzo de 2017

4. “Why supply chain analytics is a must have,” Christy Pettey, Gartner, 14 de mayo de 2015