Las cadenas de suministro suelen generar cantidades masivas de datos. Los analytics de la cadena de suministro ayudan a dar sentido a todos estos datos al descubrir patrones y generar insights. Estos insights pueden ayudar a las organizaciones a mejorar la calidad, la entrega, la experiencia del cliente y, en última instancia, la rentabilidad de sus productos.
¿Qué son los analytics?
Los analytics representan la capacidad de tomar decisiones basadas en datos, de acuerdo con un resumen de datos relevantes y confiables, a menudo con la visualización en forma de gráficos, tablas y otros medios.
Las últimas novedades e insights sobre IA
Descubra insights y noticias de expertos sobre IA, la nube y mucho más en el boletín semanal Think.
Los diferentes tipos de analytics de la cadena de suministro incluyen:
Analytics descriptivos
Proporciona visibilidad y una única fuente de información en toda la cadena de suministro, tanto para sistemas y datos internos como externos.
Análisis predictivo
Ayuda a una organización a comprender el resultado o escenario futuro más probable y sus participaciones empresariales. Por ejemplo, mediante análisis predictivos, puede proyectar y mitigar interrupciones y riesgos.
Analítica preventiva
Ayuda a las organizaciones a resolver problemas y colaborar para obtener el máximo valor empresarial. Ayuda a las empresas a colaborar con socios logísticos para reducir el tiempo y el esfuerzo a la hora de mitigar las interrupciones.
Analytics cognitivo
Ayuda a una organización a responder preguntas complejas en lenguaje natural, en la forma en que una persona o equipo de personas podría responder a una pregunta. Ayuda a las empresas a pensar en un problema, como “¿Cómo podríamos mejorar u optimizar X?”
Aplicación de tecnologías cognitivas
El analytics 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 analytics de cadena de suministro está marcando el comienzo de una nueva era de optimización de cadena de suministro. Puede examinar automáticamente grandes cantidades de datos para ayudar a una organización a mejorar el forecasting, identificar ineficiencias, responder mejor a las necesidades de los clientes, impulsar la innovación y perseguir ideas innovadoras.
El analytics de la cadena de suministro puede ayudar a una organización a tomar decisiones más inteligentes, rápidas y eficientes. Los beneficios incluyen la capacidad de:
Reduzca los costos y mejore los márgenes
Acceda a datos completos para obtener un enfoque de planificación integrada continuo y visibilidad en tiempo real de los datos dispares que impulsan la eficiencia operativa e insights aplicables en la práctica.
Comprenda mejor los riesgos
El analytics de la cadena de suministro puede identificar riesgos conocidos y ayudar a predecir riesgos futuros al detectar patrones y tendencias en toda la cadena de suministro.
Aumente la precisión en la planificación
Al analizar los datos de los clientes, los analytics de la cadena de suministro pueden ayudar a una empresa a predecir mejor la demanda futura. Ayuda a una organización a decidir qué productos se pueden minimizar cuando se vuelven menos rentables o a comprender cuáles serán las necesidades del cliente después del pedido inicial.
Logre una cadena de suministro eficiente
Las empresas pueden utilizar analytics de la cadena de suministro para monitorear el almacén, las respuestas de los socios y las necesidades de los clientes para tomar decisiones mejor informadas.
Prepararse para el futuro
Las empresas ahora ofrecen analytics avanzados para la cadena de suministro. Estos puede procesar datos estructurados y no estructurados, para dar a las organizaciones una ventaja al asegurarse de que las alertas lleguen a tiempo, para que puedan tomar decisiones óptimas. Los analytics avanzados también pueden crear correlación y patrones entre diferentes fuentes para proporcionar alertas que minimicen los riesgos a un costo bajo y con un menor impacto en la sustentabilidad.
A medida que tecnologías como la IA se vuelven más comunes en la cadena de suministro de analytics, las empresas pueden ver un cúmulo de beneficios adicionales. La información que antes no se procesaba debido a las limitaciones del análisis de datos en lenguaje natural ahora se puede analizar en tiempo real. La IA puede leer, comprender y correlacionar datos de fuentes, silos y sistemas dispares de forma rápida y completa.
A continuación, puede proporcionar un análisis en tiempo real basado en la interpretación de los datos. Las empresas tendrán una inteligencia de la cadena de suministro mucho más amplia. Pueden ser más eficientes y evitar interrupciones, al tiempo que admiten nuevos modelos de negocio.
La cadena de suministro es la cara más evidente del negocio para clientes y consumidores. Cuanto mejor una empresa pueda realizar analytics de la cadena de suministro, mejor protegerá su reputación comercial y su sustentabilidad a largo plazo.
En The Thinking Supply Chain, Simon Ellis de IDC identifica las cinco “C” del analytics eficaz de la cadena de suministro del futuro:
Las características clave de una optimización de la cadena de suministro eficaz incluyen:
Poder acceder a datos no estructurados de las redes sociales, datos estructurados de Internet de las cosas (IoT) y conjuntos de datos más tradicionales disponibles a través de herramientas tradicionales de integración ERP y B2B.
Mejorar la colaboración con los proveedores significa cada vez más el uso de redes de comercio basadas en la nube para permitir la colaboración y el compromiso de múltiples empresas.
La cadena de suministro debe endurecer sus sistemas frente a las intrusiones cibernéticas y los hackeos, lo que debería ser una preocupación de toda la empresa.
La plataforma de IA se convierte en la torre de control de la cadena de suministro moderna al cotejar, coordinar y dirigir las decisiones y acciones en toda la cadena. La mayor parte de la cadena de suministro está automatizada y es autodidacta.
Las capacidades de analytics 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 el pasado, los analytics de la cadena de suministro se limitaban sobre todo a análisis estadístico y a indicadores de rendimiento cuantificables para la planeación y forecasting de la demanda. Los datos se almacenaban en hojas de cálculo que procedían de distintos participantes dentro de la cadena de suministro.
En la década de 1990, las empresas estaban adoptando sistemas de intercambio electrónico de datos (EDI) y planeación 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, planeación y forecasting.
En la década de 2000, las empresas comenzaron a recurrir a soluciones de software de business intelligence y analytics predictivo. Estas soluciones ayudaron a las empresas a obtener un conocimiento más profundo de cómo funcionaban sus redes de cadena de suministro, cómo tomar mejores decisiones y cómo optimizar sus redes.
El desafío actual consiste en cómo las empresas pueden 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 solo cinco años antes.¹ Sin embargo, menos de una cuarta parte de estos datos se estaban analizando. Además, mientras que aproximadamente el 20 % de todos los datos de la cadena de suministro están estructurados y se pueden analizar fácilmente, el 80 % de los datos de la cadena de suministro son datos no estructurados u oscuros.² Las organizaciones actuales buscan formas de analizar mejor estos datos oscuros.
Los estudios apuntan a la tecnología o la IA como la próxima frontera en el analytics 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 de manera humana. La IA también puede procesar enormes cantidades de datos e información, tanto datos estructurados como no estructurados, y proporcionar resúmenes y análisis de esa información en un instante.
IDC estimó que, para 2020, el 50 % de todo el software empresarial incorporaría algunas funciones de computación cognitiva.³ 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 tecnologías emergentes de blockchain, las empresas del futuro podrán pronosticar eventos de manera proactiva.
Dado que los analytics de la cadena de suministro se han vuelto tan complicados, 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 oportuno y preciso de información de la cadena de suministro hasta el monitoreo de las ventas.
Por ejemplo, IBM ha desarrollado muchos productos de software para aumentar la eficacia de los analytics de la cadena de suministro, y algunos de los softwares 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.
Explore una experiencia de cliente del mundo real que demuestre el impacto de los analytics de la cadena de suministro
Fleetpride y Cresco International transforman la gestión de la cadena de suministro con IBM Analytics
FleetPride se asoció con Cresco International para desplegar soluciones analíticas descriptivas, predictivas y prescriptivas de IBM, lo cual brinda a los gerentes de la cadena de suministro insights innovadores sobre las operaciones.
Recursos
Involucre a sus proveedores y optimice sus cálculos de emisiones de alcance 3, categoría 1, para cumplir con los requisitos de elaboración de informes y optimizar el rendimiento.
Utilice las soluciones de cadena de suministro de IBM para mitigar las interrupciones y crear iniciativas resilientes y sustentables.
Construya cadenas de suministro sustentables y habilitadas para IA con los servicios de consultoría de cadena de suministro de IBM.
Notas de pie de página
¹ “The Path to a Thinking Supply Chain,” Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, agosto de 2018.
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.