Análisis de la cadena de suministro: ejemplos, aplicaciones y casos de uso

Las cadenas de suministro generan cantidades ingentes de datos. Al reunirlo todo, las organizaciones obtienen una visión más clara de sus operaciones y de los aspectos en los que podría ser necesario introducir cambios.

En la práctica, el análisis de la cadena de suministro ayuda a los equipos a comprender qué está sucediendo en toda la cadena de suministro, por qué y qué podría suceder a continuación. Este enfoque permite planificar con antelación, en lugar de reaccionar ante los problemas después de que se produzcan. Por ejemplo, los análisis pueden revelar patrones en la demanda, poner de relieve retrasos en los plazos de entrega, identificar riesgos en los proveedores o mostrar dónde los niveles de inventario son demasiado altos o demasiado bajos.

El mismo enfoque básico se aplica a la mayoría de las decisiones de la cadena de suministro: utilizar el análisis de datos para medir el rendimiento, analizar las causas de los problemas o ineficiencias, prever las condiciones futuras y determinar el mejor curso de acción.

Los datos pueden provenir de diversas fuentes, incluidos los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), los sistemas de almacenamiento y transporte, los sensores del Internet de las cosas (IoT) , los registros de ventas, los informes de proveedores y los datos del mercado externo. Reunir todos los datos permite a las organizaciones mejorar las operaciones diarias y, al mismo tiempo, prepararse para los cambios a largo plazo en la red de la cadena de suministro.

Los casos de uso comunes para el análisis de la cadena de suministro incluyen:

• Previsión de la demanda y gestión de inventarios
• Monitorización del rendimiento de los proveedores y gestión de riesgos
• Optimización del transporte y la logística
• Gestión de almacenes
• Visibilidad integral de la cadena de suministro
• Compras y abastecimiento
• Seguimiento de sostenibilidad e informes de emisiones

La gestión moderna de la cadena de suministro es increíblemente compleja. Las cadenas de suministro globales suelen abarcar muchos países, implican a docenas (o cientos) de proveedores y se ven afectadas por las fluctuaciones de la demanda, la capacidad, los precios y las condiciones geopolíticas.

Gestionar estos sistemas sin capacidades avanzadas de análisis es complicado. Las investigaciones demuestran que los líderes de la cadena de suministro confían cada vez más en las perspectivas basadas en datos para tomar mejores decisiones.

Según un estudio de IBM (PDF), los CEO consideran ahora el rendimiento de la cadena de suministro, incluida la resiliencia y la eficiencia de las operaciones, como su principal desafío. Otras investigaciones sugieren que las interrupciones significativas de la cadena de suministro pueden costar a las empresas hasta un 45 % de los beneficios de un año en el transcurso de una década.

Como resultado, muchas organizaciones están invirtiendo en mejores análisis de datos de la cadena de suministro, incluyendo tecnología y herramientas que ofrecen visualizaciones en tiempo real, bajo demanda, y capacidades de forecasting predictivo. Un estudio muestra que las organizaciones que implementan herramientas de análisis y visibilidad de extremo a extremo de la cadena de suministro con IA pueden mejorar significativamente su capacidad de anticipar y responder a las interrupciones.

A medida que las cadenas de suministro siguen haciéndose más complejas e implican a más partes interesadas, el análisis de la cadena de suministro se convierte tanto en una herramienta de información como en una forma clave de gestionar el riesgo y mejorar la eficacia operativa.

El análisis de la cadena de suministro suele agruparse en cuatro tipos principales. Cada una de ellas responde a una pregunta diferente sobre cómo está funcionando la cadena de suministro y qué medidas deben tomarse:

1. Análisis descriptivo: el análisis descriptivo analiza lo que ya ha sucedido. Utiliza datos históricos para realizar un seguimiento de métricas como los niveles de inventario, la asignación de mano de obra y los plazos de entrega, proporcionando una visión de referencia de las operaciones.
2. Análisis de diagnóstico: el análisis de diagnóstico compara datos de múltiples fuentes para comprender por qué se produjeron retrasos o escasez. Este paso es importante para solucionar problemas en lugar de limitarse a reaccionar ante ellos.
3. Análisis predictivo: el análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y machine learning para prever la demanda, los plazos de entrega y las posibles interrupciones, de modo que los equipos puedan planificar con antelación.
4. Analítica prescriptiva: la analítica prescriptiva combina previsiones con modelos de optimización para recomendar qué acciones deben emprenderse. Suele contar con el apoyo de la inteligencia artificial y se utiliza para mejorar la eficiencia y ajustar los costes.

Los avances en inteligencia artificial, machine learning y automatización están ampliando lo que las organizaciones pueden hacer con el análisis de cadena de suministro. Las plataformas de análisis modernas pueden procesar conjuntos de datos más grandes, generar previsiones más precisas y apoyar una toma de decisiones más rápida en todas las operaciones de la cadena de suministro. Un estudio de IBM reveló que las organizaciones con una mayor inversión en IA en las operaciones de la cadena de suministro informan de un crecimiento de los ingresos un 61 % superior al de sus homólogas.

• Previsión y detección de la demanda con IA: la previsión tradicional de la demanda se basaba en datos históricos y en la planificación manual. Los modelos de previsión con IA utilizan una gama más amplia de entradas, incluidos los datos de ventas en tiempo real, la actividad de comercio electrónico, las señales del mercado, los datos meteorológicos y los indicadores económicos. Estos modelos se actualizan continuamente para que las organizaciones puedan pronosticar la demanda con más detalle.

• IoT y visibilidad de la cadena de suministro en tiempo real: el crecimiento de los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) ha hecho posible recopilar datos en tiempo real de los envíos, los equipos de almacén, los sistemas de producción y los vehículos de reparto. Con una adecuada integración de los datos en una plataforma de análisis de la cadena de suministro, las organizaciones pueden monitorizar los niveles de inventario, realizar un seguimiento de los envíos y detectar los retrasos en el momento en que se producen.

• Gemelos digitales y simulación: algunas plataformas de análisis ahora admiten gemelos digitales, que son modelos virtuales de una cadena de suministro. Estos modelos y visualizaciones de datos permiten a las organizaciones simular cambios (como añadir un centro de distribución o cambiar de proveedor) antes de tomar decisiones en el mundo real. Este enfoque ayuda a los responsables de la cadena de suministro a evaluar las compensaciones entre rentabilidad, velocidad y niveles de servicio con un menor riesgo operativo.

• Análisis del lenguaje natural e IA generativa: la IA generativa está facilitando el uso de los datos de la cadena de suministro. Las interfaces en lenguaje natural permiten a los usuarios hacer preguntas sobre el rendimiento de la cadena de suministro sin necesidad de enviar consultas complejas, y los asistentes de IA pueden resaltar automáticamente anomalías o tendencias en paneles de control e informes. Este proceso reduce el tiempo necesario para pasar de los datos a las perspectivas accionables.

• Automatización de decisiones rutinarias: los modelos de machine learning también se utilizan para automatizar decisiones de alto volumen. La automatización permite a las organizaciones responder con mayor rapidez a las condiciones cambiantes, al tiempo que reduce el esfuerzo manual y los errores. Muchas plataformas de análisis empresarial, incluidas las soluciones de cadena de suministro de IBM, integran la IA y el análisis predictivo directamente en los flujos de trabajo de la cadena de suministro para respaldar la toma de decisiones en tiempo real y basada en datos en toda la cadena de suministro.

Las análisis son esenciales para optimizar y agilizar los procesos de la cadena de suministro. Confían en que las organizaciones mantengan una buena calidad de los datos y prácticas de gestión de datos.

Estos son ejemplos clave y casos de éxito de cómo se puede aplicar el análisis de la cadena de suministro.

La previsión de la demanda es uno de los usos más comunes de la cadena de suministro de análisis. Combinando los datos históricos de ventas con señales en tiempo real como las promociones, la estacionalidad y las tendencias del mercado, las organizaciones pueden mantener mejores niveles de inventario y evitar las rupturas de existencias o los excedentes de mercancías.

Para los minoristas que gestionan un gran número de referencias de productos (SKU, por sus siglas en inglés) en tiendas físicas y canales de comercio electrónico, los modelos de previsión con IA permiten realizar predicciones a un nivel detallado y ayudan a los planificadores a responder con mayor rapidez a los cambios en la demanda.

Por ejemplo, el fabricante de artículos deportivos ANTA Group trabajó con IBM para mejorar la previsión de la demanda y la planificación del inventario, ya que el rápido crecimiento dificultaba la gestión de los métodos de planificación manual. Al integrar los datos de la cadena de suministro, la comercialización y las ventas en un entorno unificado de análisis y planificación, la empresa obtuvo una mejor visibilidad de los patrones de demanda estacionales. Además, podrían ajustar los niveles de producción e inventario antes en el ciclo de planificación.

El análisis de la cadena de suministro ayuda a las organizaciones a realizar un seguimiento del rendimiento de los proveedores con métricas como la entrega a tiempo, los plazos de entrega, los índices de defectos y el cumplimiento de los contratos. Combinando los datos internos de la cadena de suministro con fuentes de datos externas (como las alertas meteorológicas), las empresas pueden identificar y responder antes a posibles interrupciones antes de que afecten a las operaciones.

Por ejemplo, Dun & Bradstreet trabajó con IBM para desarrollar D&B Ask Procurement, una herramienta de análisis con IA diseñada para ofrecer a los equipos de compras una visión más completa del riesgo de los proveedores. La solución combina los datos empresariales globales de Dun & Bradstreet con las herramientas de IA y automatización de IBM watsonx para generar perspectivas en tiempo real sobre el estado financiero de los proveedores, la estructura de propiedad y otros factores de riesgo.

La analítica del transporte utiliza datos en tiempo real de las compañías de transporte, los sistemas GPS y las redes de tráfico para mejorar las rutas, la programación y la planificación de la carga. Este enfoque permite a las organizaciones equilibrar el ahorro de costes, la velocidad de entrega y los niveles de servicio, reduciendo al mismo tiempo la ineficacia de las operaciones logísticas.

Por ejemplo, UPS utiliza algoritmos avanzados de analítica y optimización en su sistema de enrutamiento ORION y la herramienta UPSNav para analizar rutas de entrega y patrones de tráfico, ayudando a los conductores a recorrer menos millas. La empresa ha informado de importantes ahorros de combustible y mejoras en la eficiencia gracias al uso de analítica para guiar las decisiones de enrutamiento.

Las organizaciones utilizan cada vez más el análisis de la cadena de suministro para realizar un seguimiento de las emisiones, el uso de la energía, los residuos y otras métricas de sostenibilidad. Al analizar estos datos junto con las métricas de costes y servicios, las empresas pueden evaluar formas de reducir el impacto ambiental.

Por ejemplo, el programa SmartWay de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos ³ permite a los usuarios rastrear y compartir información sobre combustible y emisiones. Esta acción ayuda a las empresas a encontrar opciones de transporte más eficientes.

El análisis de la cadena de suministro se utiliza a menudo para mejorar las operaciones de almacén. Mediante el análisis de los datos de los sistemas de almacén, los dispositivos IoT y las herramientas de seguimiento del inventario, los almacenes pueden reducir los errores y mejorar el cumplimiento. Los datos en tiempo real son especialmente importantes en entornos de gran distribución, donde pequeños retrasos o imprecisiones pueden afectar a los plazos de entrega y a la satisfacción del cliente.

Por ejemplo, las soluciones digitales de gestión de almacenes desarrolladas con IBM Maximo Application Suite y herramientas de socios utilizan códigos de barras, captura automatizada de datos y seguimiento de inventario en tiempo real para mejorar la precisión y la eficiencia en las operaciones de almacén.

En muchas cadenas de suministro, los datos están repartidos entre distintos sistemas, lo que dificulta ver lo que ocurre más allá de los proveedores o almacenes inmediatos. El análisis de la cadena de suministro ayuda a reunir esta información, combinando datos de sistemas ERP, proveedores de transporte, sistemas de inventario y portales de proveedores para crear una visión única y completa de la cadena de suministro. Con una mejor visibilidad, los equipos pueden detectar problemas antes.

Por ejemplo, IBM modernizó su propia cadena de suministro conectando datos de sistemas de planificación, compras, fabricación y logística en una plataforma de análisis compartida. Con una visión más clara del inventario, pedidos y actividad de proveedores en toda su red global, la solución de análisis de la cadena de suministro de IBM redujo los costes de la cadena de suministro en 160 millones de dólares y añadió más resiliencia y agilidad.

Los análisis de compras y aprovisionamiento ayudan a las organizaciones a evaluar los precios de los proveedores, los patrones de gasto y el riesgo de aprovisionamiento en todas las categorías de materias primas y componentes. Al combinar los datos de compras con otros conjuntos de datos, las empresas pueden identificar tendencias de costes y monitorizar el rendimiento de los proveedores. Este proceso permite a los equipos de compras tomar mejores decisiones sobre los contratos y la selección de proveedores.

Una encuesta reveló que las empresas con mejores resultados colocan a alrededor de una cuarta parte de sus empleados de compras en equipos de analítica, lo que sugiere el beneficio de las habilidades de análisis de datos para esta área del negocio.

El lanzamiento de nuevos productos conlleva incertidumbre. El análisis predictivo y las herramientas de simulación permiten a los equipos de la cadena de suministro modelar escenarios de demanda, planificar los niveles de inventario e identificar posibles cuellos de botella antes de que comience la producción. Al probar diferentes escenarios con antelación, las organizaciones pueden alinear los planes de fabricación, abastecimiento y distribución con la demanda prevista y reducir el riesgo de escasez o exceso de inventario.

Por ejemplo, Colgate-Palmolive afirmó que está utilizando simulaciones de gemelos digitales y análisis impulsado por IA para probar nuevas ideas de productos y evaluar cómo los cambios en la demanda podrían afectar la producción y las operaciones de la cadena de suministro antes de su lanzamiento.