¿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 insights.

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

  • Analítica descriptiva. Proporciona visibilidad y una fuente única de información en toda la cadena de suministro, tanto para sistemas y datos internos como externos.
  • Analítica predictiva. 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.
  • Analítica prescriptiva. 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.
  • Analítica cognitiva. Ayuda a una organización a responder preguntas complejas en lenguaje natural, en la forma en que una persona o un equipo de personas pueden 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, tales como la inteligencia artificial (IA) y el 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.

¿Por qué es importante utilizar 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 eficientes. Los beneficios incluyen la capacidad de:

  • Obtener un retorno significativo de la inversión. Una reciente encuesta de Gartner reveló que 29 por ciento de las organizaciones encuestadas dijeron que han logrado altos niveles de ROI utilizando la analítica, en comparación con solo el cuatro por ciento que no logró ningún ROI.
  • Comprender mejor los riesgos. La analítica de la cadena de suministro puede identificar los riesgos conocidos y ayudar a predecir los riesgos futuros mediante detección de patrones y tendencias en toda la cadena de suministro.
  • Aumentar la precisión de la planificación. Al analizar los datos de los clientes, la analítica 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 ser minimizados cuando se vuelven menos rentables o a entender lo que el cliente necesita después del pedido inicial.
  • Lograr una cadena de suministro austera. 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.
  • Prepararse para el futuro. Las empresas ofrecen actualmente analítica avanzada para gestión de la cadena de suministro. La analítica avanzada puede procesar tanto datos estructurados como no estructurados para brindar a las organizaciones una ventaja y así obtener alertas oportunas para tomar decisiones óptimas. Puede crear correlaciones y patrones entre diferentes fuentes para proporcionar alertas que minimizan los riesgos a un costo reducido y con un impacto de menor a la sostenibilidad.

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. A así, puede proporcionar análisis en tiempo real basados en interpretación de datos. Las compañías tendrán una inteligencia mucho más amplia de la cadena de suministro. Pueden volverse más eficientes y evitar disrupciones, al mismo tiempo que dan soporte a nuevos modelos de negocios.

Evolución de la analítica de la cadena de suministro

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 la inteligencia de negocios y a las soluciones de software analítico predictivo. 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. Hace apenas unos años, en 2017, una cadena de suministro típica tenía acceso a 50 veces más datos que hace solo cinco años.¹ Sin embargo, se analizaban menos de una cuarta parte de estos datos. Además, aunque aproximadamente el 20 por ciento de todos los datos de la cadena de suministro son estructurados y se pueden analizar fácilmente, el 80 por ciento de los datos de la cadena de suministro son desestructurado o son datos oscuros.² Las organizaciones de hoy en día buscan 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 y como no estructurados, y proporcionar resúmenes y análisis de dicha información en un instante.

IDC estima que para el año 2020, el 50 por ciento de todo el software de negocios incorporará algunas funcionalidades de computación cognitiva.³ La IA no solo proporciona una plataforma para la correlación e interpretación de datos de todos los sistemas y fuentes, sino que también permite a las organizaciones analizar datos e inteligencia de la cadena de suministro en tiempo real. Junto con las tecnologías emergentes de blockchain, las empresas en el futuro podrán predecir y pronosticar eventos de forma proactiva.

Características principales de una analítica de la cadena de suministro eficaz

La cadena de suministro es la cara más evidente 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 IDS, en Thinking the Supply Chain identifica las cinco "Cs" de la analítica de la cadena de suministro efectiva del futuro:

  • Conectada. Ser capaz de acceder a datos no estructurados desde redes sociales, datos estructurados de Internet de las Cosas (IoT) y conjuntos de datos más tradicionales disponibles a través de herramientas de integración ERP y B2B tradicionales.
  • Colaborativa. 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.
  • Ciber-consciente. La cadena de suministro debe endurecer sus sistemas contra intrusiones cibernéticas y hacks, lo que debería ser una preocupación de toda la empresa.
  • Cognitivamente habilitada. 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 es automatizada y de autoaprendizaje.
  • Completa. Las capacidades 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 las redes de la cadena de suministro de hoy, una analítica eficaz requiere la capacidad de centrarse más en el cliente, respondiendo rápidamente, al mismo tiempo que mantiene la precisión y la integridad. Las empresas buscan soluciones analíticas de la cadena de suministro que puedan analizar rápidamente grandes cantidades de datos procedentes de fuentes de datos dispares, incluyendo datos no estructurados y basados en lenguaje natural. Por último, se le pide a la analítica de la cadena de suministro que prediga un número cada vez mayor de variables de la cadena de suministro, incluyendo fuerzas externas, como la meteorología, la guerra, los trabajadores y reglamentos.

Uso de software para analítica de la cadena de suministro

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 ha desarrollado muchos productos de software para aumentar la eficacia de la analítica de la cadena de suministro, algunos de los programas incluso utilizan tecnologías de IA. Con los recursos de IA, el software de la cadena de suministro puede realmente predecir un flujo de producción fluctuante y anticipar la necesidad de cambios. Los productos de IBM incluyen:

Uso de software para analítica de la cadena de suministro

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 ha desarrollado muchos productos de software para aumentar la eficacia de la analítica de la cadena de suministro, algunos de los programas incluso utilizan tecnologías de IA. Con las capacidades de IA, el software de la cadena de suministro puede realmente aprender de un flujo de producción siempre fluctuante y puede anticipar la necesidad de cambios. Los productos de IBM incluyen:

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

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Recursos

Fuente

1. “The path to a thinking supply chain”, Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, agosto de 2018 (PDF, 1,0 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 2015