¿Qué es el análisis de la cadena de suministro?

La integración de la analítica avanzada ayuda a las organizaciones a gestionar las previsiones, la optimización y la toma de decisiones en toda la cadena de suministro, desde las compras hasta la entrega.

Las cadenas de suministro generan grandes volúmenes de datos procedentes de muchas fuentes: sistemas de compras, plataformas de gestión de inventario, redes de transporte, softwares de planificación de recursos empresariales (ERP) y fuentes de datos externas. El análisis de la cadena de suministro utiliza herramientas de análisis de datos, business intelligence, machine learning (ML) y visualización de datos para convertir esa información en perspectivas útiles.

Este enfoque aleja a las organizaciones de los informes históricos y la planificación manual. En su lugar, los analistas de la cadena de suministro pueden observar las condiciones del mundo real, prever la demanda futura y probar diferentes escenarios. Estas perspectivas permiten tener una visión más clara de lo que está ocurriendo en toda la cadena de suministro y de lo que podría mejorar el rendimiento en el futuro.

Para las organizaciones que gestionan las redes de cadenas de suministro (en las que hay que coordinar miles de proveedores, clientes y socios logísticos), el análisis de la cadena de suministro se ha convertido en una parte clave de la gestión moderna de la cadena de suministro (SCM).

El análisis continuo de la cadena de suministro ayuda a las organizaciones a mantener el buen funcionamiento de sus operaciones y les permite responder con mayor eficacia cuando cambian las condiciones.

La cadena de suministro global es un entorno altamente complejo. Es vulnerable a muchos cambios geográficos, económicos y políticos. Esta dinámica puede provocar problemas que abarcan desde escasez de materiales hasta cuellos de botella logísticos que ralentizan la producción o la entrega. El análisis de la cadena de suministro proporciona la visibilidad necesaria para gestionar estas complejidades.

Gracias al uso de la analítica, las empresas pueden adoptar un enfoque más proactivo a la hora de tomar decisiones sobre su cadena de suministro. Monitorizar las operaciones de la cadena de suministro en tiempo real ayuda a las organizaciones a evaluar el rendimiento de los proveedores y a ajustar las estrategias de fijación de precios en función de la evolución de los mercados. Un análisis sólido también puede apoyar los objetivos de sostenibilidad al identificar los residuos y las ineficiencias en áreas como el transporte y el abastecimiento.

El uso estratégico del análisis de la cadena de suministro puede repercutir en los resultados de una empresa. Sin datos precisos, las organizaciones deben confiar en conjeturas o promedios históricos obsoletos, lo que puede provocar desabastecimientos, exceso de inventario y otros errores costosos.

Las investigaciones demuestran que la analítica avanzada de la cadena de suministro puede mejorar significativamente la eficiencia, la capacidad de respuesta y el uso de recursos.¹ Y otro estudio encontró que las empresas con cadenas de suministro más avanzadas eran un 23 % más rentables que sus homólogas.²

Los avances en inteligencia artificial, machine learning y proceso de datos están transformando la forma en que se realizan los análisis de la cadena de suministro. En el pasado, la mayoría de los análisis se basaban en informes históricos y hojas de cálculo de Excel, a menudo elaborados a posteriori. Las plataformas modernas pueden manejar ahora grandes conjuntos de datos de forma continua. Como resultado, permiten realizar análisis en tiempo real y generar previsiones automáticamente.

El paso del análisis retrospectivo al análisis en tiempo real es fundamental para la evolución de esta disciplina. Los datos en tiempo real tienen un impacto significativo en las capacidades predictivas y prescriptivas. Los modelos de machine learning pueden incorporar información actualizada para mejorar las previsiones de la demanda futura, los plazos de entrega y las posibles interrupciones. Otras herramientas utilizan estas perspectivas para recomendar medidas, como ajustar los niveles de inventario o redirigir los envíos, con el fin de reducir costes o evitar retrasos.

Al mismo tiempo, el panorama de los datos está creciendo. Las organizaciones ya no se limitan a sistemas internos como la planificación de recursos empresariales (ERP). Pueden combinar datos operativos con información externa sobre patrones meteorológicos, tendencias económicas o actualizaciones de proveedores. Observar estas fuentes juntas facilita la detección de riesgos y patrones emergentes que serían difíciles de detectar manualmente.

Estas herramientas también son cada vez más fáciles de usar. La IA generativa y las interfaces de lenguaje natural permiten a los usuarios formular preguntas sin necesidad de escribir código. Por su parte, los sistemas automatizados pueden detectar anomalías, generar paneles de control y recomendar los próximos pasos a seguir. Esta eficiencia reduce el tiempo dedicado a preparar los datos para que los equipos puedan centrarse más en las decisiones.

Otro avance importante es el uso de gemelos digitales y modelos de simulación. Un gemelo digital crea una versión virtual de una red de cadena de suministro, lo que permite probar cambios, como agregar un almacén o cambiar de proveedor, antes de realizar cambios. La simulación ayuda a los equipos a comparar resultados y a tomar decisiones basadas en datos.

A medida que mejora la tecnología que impulsa el análisis de la cadena de suministro, también lo hacen los beneficios potenciales. Según investigación del IBM Institute for Business Value, las organizaciones que adoptan IA y análisis avanzados en las cadenas de suministro registran un aumento del 72 % en sus beneficios netos anuales y un crecimiento de los ingresos un 17 % superior.

Las distintas categorías de análisis de la cadena de suministro responden a diferentes preguntas sobre su rendimiento:

• Análisis descriptivo: el análisis descriptivo utiliza datos históricos para mostrar lo que ya ha ocurrido a lo largo de la cadena de suministro. Los paneles de control y los informes rastrean métricas como volúmenes de producción, niveles de inventario y rendimiento en la entrega. Esta información ayuda a los equipos a establecer una referencia fiable.

• Análisis de diagnóstico: el análisis de diagnóstico se utiliza para explicar por qué sucedió algo. Cuando se producen retrasos, variaciones en los costes o interrupciones, este tipo de análisis se utiliza para examinar los datos e identificar las causas raíz. Ayuda a determinar si un problema está relacionado con un proveedor o con un evento externo.

• Análisis predictivo: el análisis predictivo se centra en lo que es probable que ocurra a continuación y en los resultados clave futuros. Combinando patrones históricos con datos externos y en tiempo real, los modelos predictivos pueden prever la demanda, estimar los plazos de entrega e identificar riesgos potenciales antes de que se conviertan en un problema.

• Analítica prescriptiva: la analítica prescriptiva se basa en esas predicciones para recomendar acciones. Evalúa diferentes escenarios y sugiere medidas, como reasignar el inventario, ajustar las estrategias de aprovisionamiento o redirigir los envíos para minimizar los costes, los retrasos o las interrupciones.

• Análisis cognitivo: el análisis cognitivo se refiere a la ampliación de las capacidades analíticas con la ayuda de la IA para interpretar mejor los datos no estructurados e interactuar de forma más natural con los usuarios. Puede permitir a los usuarios explorar preguntas complejas con un lenguaje más natural, en lugar de necesitar conocimientos técnicos avanzados. Aunque el análisis cognitivo como área temática se superpone con el análisis predictivo y la analítica prescriptiva, refleja una capa mayor de capacidades adaptativas e impulsadas por IA.

En conjunto, este tipo de análisis transforma la práctica, pasando de la elaboración de informes básicos a una toma de decisiones más proactiva y basada en datos.

Más que hacer referencia a una sola herramienta o sistema, el análisis de cadena de suministro es un proceso que convierte los datos sin procesar en perspectivas que las organizaciones pueden aplicar a cómo operan sus cadenas de suministro. Si bien los detalles varían caso por caso, la mayoría de los enfoques siguen una serie de pasos similares.

El proceso comienza con la recopilación de datos de toda la cadena de suministro. Esta información puede incluir sistemas internos como plataformas ERP y CRM o fuentes externas (por ejemplo, proveedores, socios logísticos o datos de mercado).

Dado que esta información suele presentarse en diferentes formatos, en diferentes momentos y a diferentes velocidades, las organizaciones normalmente la recopilan en entornos centralizados, como data lakes o plataformas basadas en la nube. El objetivo es crear una visión única y clara de la actividad de la cadena de suministro.

Antes de poder comenzar con el análisis, es necesario limpiar, organizar y estandarizar los datos. Este paso implica eliminar errores, rellenar lagunas y alinear los datos de diferentes sistemas para que puedan utilizarse conjuntamente.

Los analistas de la cadena de suministro suelen utilizar herramientas como SQL para la consulta de datos y Python para el modelado y la transformación, aunque muchas plataformas modernas automatizan gran parte de este trabajo.

Cuando se preparan los datos, se utilizan modelos analíticos para identificar patrones y tendencias. Este análisis suele incluir análisis estadísticos, modelos de previsión o técnicas de machine learning.

Las herramientas de business intelligence y el software especializado en la cadena de suministro ayudan a procesar grandes volúmenes de datos y traducirlos en perspectivas que respaldan la planificación de la cadena de suministro y la toma de decisiones.

Las perspectivas analíticas solo son útiles si son accesibles para quienes los necesitan. Las herramientas de visualización de datos ayudan a los usuarios a ver información compleja en paneles de control, gráficos e informes interactivos, ayudándoles a comprender mejor lo que ocurre en toda la cadena de suministro.

Los paneles de control bien diseñados destacan indicadores clave de rendimiento en tiempo real, ayudando a los equipos a detectar problemas desde el principio, a hacer seguimiento del rendimiento y a tomar decisiones más informadas.

Si se aplica correctamente, el análisis de la cadena de suministro puede ayudar a las organizaciones a seguir los pasos:

• Mejorar el forecasting: al combinar el historial interno de ventas con los datos externos del mercado, los modelos predictivos generan previsiones de demanda más precisas. Una mayor precisión puede reducir las situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias.

• Mejorar la gestión de inventario: el análisis ayuda a las empresas a optimizar los niveles de inventario en la red, minimizando los costes de almacenamiento.

• Hacer que el abastecimiento y las compras sean más estratégicos: el rendimiento de los proveedores, las tendencias de precios, los riesgos geopolíticos y otros datos pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos que mantengan los procesos rentables y fiables.

• Planificar las rutas y la logística: los algoritmos prescriptivos evalúan aspectos como los patrones de tráfico, los costes de combustible y las ventanas de entrega para optimizar las rutas de transporte. Este tipo de optimización de la cadena de suministro puede reducir los costes de transporte y la huella de carbono.

• Mitigar los riesgos: el seguimiento continuo de los acontecimientos mundiales permite a las organizaciones prever posibles perturbaciones y tomar medidas para limitar su impacto en las operaciones de la cadena de suministro.

Los procesos y resultados de análisis de la cadena de suministro siguen evolucionando. El impacto del análisis puede ser tan bueno como la calidad de los datos desde el principio. Piense en el dicho "basura entra, basura sale" ("garbage in, garbage out"). Si la información que se analiza no es precisa, completa y totalmente actualizada, los resultados obtenidos serán erróneos.

También puede ser difícil integrar información de varias fuentes de datos dispar. Muchas partes de las cadenas de suministro mundiales dependen de proveedores externos o de empresas de logística, cada uno con sus propios sistemas. Consolidar esta información en una visión única y cohesionada puede ser técnicamente exigente.

Las organizaciones también pueden tener dificultades para cubrir los puestos clave con el talento adecuado, especialmente a medida que las habilidades analíticas necesarias evolucionan y cambian. Cerrar la brecha entre la gestión tradicional de la cadena de suministro y el análisis puede suponer un obstáculo para algunos.

El análisis de cadena de suministro puede influir en muchas partes de la cadena de suministro, desde la planificación de demanda hasta la optimización del transporte, pasando por la eficacia y la visibilidad de extremo a extremo. Aunque las herramientas subyacentes son similares, los casos de éxito varían según los sectores.

En el sector minorista y de bienes de consumo, la analítica de la cadena de suministro se utiliza a menudo para la previsión de la demanda y la optimización del inventario. Al combinar los datos históricos de ventas con información en tiempo real sobre promociones, estacionalidad y patrones de demanda regionales, las organizaciones pueden alinear el inventario con las necesidades de los clientes.

Por ejemplo, IBM ayudó al fabricante de calzado Allen Edmonds a transformar sus procesos de planificación para reducir los errores de planificación y responder más rápidamente a los cambios en la demanda.

Los fabricantes utilizan el análisis para mejorar la planificación de la producción, coordinar las cadenas de suministro y gestionar cualquier interrupción. La modelización de escenarios y la planificación integrada son especialmente importantes en entornos en los que la demanda y los costes de entrada pueden cambiar rápidamente.

El fabricante de envases Novolex aplicó análisis para actualizar las previsiones con mayor frecuencia y mantener la alineación en la producción, el abastecimiento y la demanda de los clientes durante los periodos de volatilidad.

En logística y distribución, el análisis apoya la visibilidad, el enrutamiento y el rendimiento en redes complejas. Al integrar los datos de los almacenes, los sistemas de transporte y las plataformas de inventario, las organizaciones pueden mejorar la coordinación e identificar las ineficiencias.

FleetPride, distribuidor de piezas para camiones y remolques, utilizó las herramientas de análisis de IBM para unificar datos a lo largo de su red logística, mejorando la visibilidad y permitiendo decisiones mejor informadas.

Las organizaciones del sector alimentario y de bebidas suelen utilizar análisis para apoyar una planificación compleja en precios, producción y distribución. Los factores externos, como los costes de las materias primas, los impuestos y los tipos de cambio, pueden afectar significativamente a las decisiones sobre la cadena de suministro.

Solar Coca-Cola utilizó el análisis para evaluar cómo afectarían estas variables a la demanda, el inventario y la producción, lo que ayudó a alinear la planificación en toda su cadena de suministro.