¿Qué es el análisis de la cadena de suministro?

El análisis representa la capacidad de tomar decisiones basadas en datos, a partir de un resumen de datos relevantes y fiables, a menudo utilizando la visualización en forma de gráficos, cuadros y otros medios.

Los distintos tipos de análisis de la cadena de suministro incluyen:

Proporciona visibilidad y una única fuente fiable en toda la cadena de suministro, tanto para sistemas como para datos internos y externos.

Ayuda a una organización a comprender el resultado o escenario futuro más probable y sus implicaciones empresariales. Por ejemplo, mediante el uso de análisis predictivos, puede proyectar y mitigar las interrupciones y los riesgos.

Ayuda a las organizaciones a resolver problemas y a colaborar para maximizar el valor comercial. Ayuda a las empresas a colaborar con sus socios logísticos para reducir el tiempo y el esfuerzo en la mitigación de interrupciones.

Ayuda a una organización a responder preguntas complejas en lenguaje natural, de la misma manera que una persona o un equipo de personas podría responder a una pregunta. Ayuda a las empresas a pensar en un problema o asunto complejo, como "¿Cómo podríamos mejorar u optimizar X?"

El análisis de cadena de suministro también es la base para aplicar tecnologías cognitivas, como la IA, al proceso de cadena de suministro. Las tecnologías cognitivas entienden, razonan, aprenden e interactúan como un ser humano, pero a una capacidad y velocidad enormes.

Esta forma avanzada de análisis de la cadena de suministro está marcando el comienzo de una nueva era en la optimización de la cadena de suministro. Puede examinar automáticamente 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 perseguir ideas innovadoras.

El análisis de cadena de suministro puede ayudar a una organización a tomar decisiones más inteligentes, rápidas y eficientes. Los beneficios incluyen la capacidad de:

Acceda a datos exhaustivos para obtener un enfoque de planificación integrada continua y visibilidad en tiempo real de los datos dispares que impulsan la eficiencia operativa y los conocimientos que se pueden ejecutar.

El análisis de cadena de suministro puede identificar riesgos conocidos y ayudar a predecir riesgos futuros al detectar patrones y tendencias a lo largo de la cadena de suministro.

Al analizar los datos de los clientes, el análisis de la cadena de suministro puede ayudar a una empresa a predecir mejor la demanda futura. Ayuda a una organización a decidir qué productos pueden minimizarse cuando se vuelven menos rentables o a comprender cuáles serán las necesidades de los clientes después del pedido inicial.

Las empresas pueden utilizar el análisis 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 ahora análisis avanzados para la cadena de suministro. Los análisis avanzados pueden procesar tanto datos estructurados como no estructurados, para dar a las organizaciones una ventaja asegurándose de que las alertas llegan a tiempo, para que puedan tomar decisiones óptimas. El análisis avanzado también puede crear correlaciones y patrones entre distintas fuentes para proporcionar alertas que minimicen los riesgos a bajo coste y con menor impacto en la sostenibilidad.

A medida que tecnologías como la IA se generalizan en el análisis de la cadena de suministro, las empresas podrían experimentar una explosión de beneficios adicionales. La información que antes no se procesaba debido a las limitaciones del análisis de datos en lenguaje natural ahora puede analizarse en tiempo real. La IA puede leer, comprender y correlacionar datos de fuentes dispares, silos y sistemas de forma rápida y completa.

Puede proporcionar análisis en tiempo real basado en la interpretación de los datos. Las empresas contarán con una inteligencia de la cadena de suministro mucho más amplia. Podrán ser más eficientes y evitar interrupciones, a la vez que impulsan nuevos modelos de negocio.

La cadena de suministro es la cara más obvia del negocio para los clientes y consumidores. Cuanto mejor pueda una empresa realizar análisis de cadena de suministro, mejor protegerá su reputación empresarial y su sostenibilidad a largo plazo.

En The Thinking Supply Chain, Simon Ellis de IDC identifica las cinco "C" del análisis eficaz de la cadena de suministro del futuro:

Entre las características clave de una optimización eficaz de la cadena de suministro figuran:

En el pasado, el análisis de cadena de suministro se limitaba principalmente al análisis estadístico y a los indicadores de rendimiento cuantificables para la planificación de demanda y previsión. Los datos se almacenaban en hojas de cálculo que provenían de diferentes participantes dentro de la cadena de suministro.

En la década de 1990, las empresas estaban adoptando sistemas de intercambio electrónico de datos (EDI) y 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, además de ayudar a las empresas en su diseño, planificación y previsión.

En la década de 2000, las empresas comenzaron a recurrir a soluciones de inteligencia empresarial y software de análisis predictivo. Estas soluciones ayudaron a las empresas 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 actual es cómo pueden las empresas utilizar mejor las enormes cantidades de datos generados en sus redes de cadena de suministro. En 2017, una cadena de suministro típica accedía a 50 veces más datos que cinco años antes¹. Sin embargo, se analizaba menos de una cuarta parte de estos datos. Además, mientras que aproximadamente el 20 % de todos los datos de la cadena de suministro están estructurados y pueden analizarse fácilmente, el 80 % de los datos de la cadena de suministro son datos no estructurados u oscuros². Las organizaciones actuales buscan formas de analizar mejor estos datos oscuros.

Los estudios apuntan a las tecnologías cognitivas o la inteligencia artificial como la próxima frontera en el análisis de la cadena de suministro. Las soluciones de IA van más allá de la retención de información y la automatización. El software de IA puede pensar, razonar y aprender de forma similar a la humana. La IA también puede procesar enormes cantidades de datos y información, tanto estructurados como datos no estructurados, y proporcionar resúmenes y análisis de dicha información al instante.

IDC estimó que para 2020, el 50 % de todo el software empresarial incorporaría algunas funciones de informática cognitiva³. 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 nuevas tecnologías blockchain, las empresas del futuro podrán prever y predecir acontecimientos de forma proactiva.

Con la complejidad de los análisis de la cadena de suministro, muchos tipos de productos de software han sido desarrollados para optimizar el rendimiento de la cadena de suministro. Los productos de software abarcan todo el rango, desde el suministro de información puntual y precisa sobre la cadena de suministro hasta la supervisión de las ventas.

Por ejemplo, IBM ha desarrollado muchos productos de software para aumentar la eficacia de los análisis de la cadena de suministro, y algunos de los programas incluso utilizan tecnologías de IA. Con las capacidades de IA, el software de la cadena de suministro puede aprender un flujo de producción en constante fluctuación e incluso puede anticipar la necesidad de cambios.

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FleetPride se asoció con Cresco International para implementar soluciones analíticas descriptivas, predictivas y prescriptivas de IBM, brindando a los gestores de la cadena de suministro información innovadora sobre las operaciones.