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

Las cadenas de suministro generan cantidades masivas de datos. Al reunir toda esta información, las organizaciones obtienen una visión más clara de sus operaciones y de dónde podrían ser necesarios cambios.

En la práctica, el analytics 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 anticipación, en lugar de reaccionar a los problemas después de que ocurren. Por ejemplo, los analytics pueden revelar patrones en la demanda, resaltar retrasos en los tiempos de entrega, identificar riesgos de 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, pronosticar las condiciones futuras y determinar el mejor curso de acción.

Los datos pueden proceder de numerosas fuentes, entre las que se incluyen los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), los sistemas de almacén y transporte, los sensores del Internet de las cosas (IoT), los registros de ventas, los informes de proveedores y los datos de mercado externos. Reunir todos los datos permite a las organizaciones mejorar las operaciones diarias mientras se preparan para cambios a largo plazo en la red de la cadena de suministro.

Los casos de uso comunes para analytics de la cadena de suministro incluyen:

• Forecasting de la demanda y gestión de inventario
• Monitoreo 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
• Adquisiciones y abastecimiento
• Seguimiento de la sustentabilidad e informes de emisiones

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

Gestionar estos sistemas sin capacidades avanzadas de analytics es complicado. Las investigaciones muestran que los líderes de la cadena de suministro confían cada vez más en insights basados en datos para guiar mejores decisiones.

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

Como resultado, muchas organizaciones están invirtiendo en mejores analytics de datos de la cadena de suministro, incluyendo tecnología y herramientas que ofrecen vistas en tiempo real bajo demanda y capacidades de pronóstico predictivo. Un estudio muestra que las organizaciones que despliegan analytics impulsados por IA y herramientas de visibilidad de la cadena de suministro de extremo a extremo pueden mejorar significativamente su capacidad para anticipar las interrupciones y responder a ellas.

A medida que las cadenas de suministro continúan siendo más complejas e involucran a más stakeholders, el analytics de la cadena de suministro se convierte tanto en una herramienta de informes como en una forma clave de gestionar el riesgo y mejorar la eficiencia operativa.

El analytics de la cadena de suministro suele clasificarse en cuatro tipos principales. Cada uno responde a una pregunta diferente sobre cómo está funcionando la cadena de suministro y qué acciones se deben tomar:

1. Analytics descriptivo: el analytics descriptivo examina lo que ya ha sucedido. Utiliza datos históricos para rastrear métricas como niveles de inventario, asignación de mano de obra y tiempos de entrega, proporcionando una vista de referencia de las operaciones.
2. Analytics diagnóstico: el analytics diagnóstico compara datos de múltiples fuentes para comprender por qué ocurrieron retrasos o escasez. Este paso es importante para solucionar problemas en lugar de simplemente reaccionar ante ellos.
3. Análisis predictivos: los análisis predictivos utilizan modelos estadísticos y machine learning para pronosticar la demanda, los plazos de entrega y posibles interrupciones, de modo que los equipos puedan planificar con antelación.
4. Analítica preventiva: la analítica preventiva combina pronósticos con modelos de optimización para recomendar qué acciones se deben tomar. A menudo se apoya en inteligencia artificial y se utiliza para mejorar la eficiencia y ajustar los costos.

Los avances en inteligencia artificial, machine learning y automatización están ampliando las posibilidades que tienen las organizaciones gracias al analytics de la cadena de suministro. Las plataformas de analytics modernas pueden procesar conjuntos de datos más grandes, generar pronósticos más precisos 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 un crecimiento de los ingresos un 61 % mayor que el de sus pares.

• Forecasting y detección de la demanda impulsadas por IA: el forecasting de la demanda tradicional se basaba en datos históricos y en la planificación manual. Los modelos de impulsados por IA forecasting utilizan una gama más amplia de entradas, incluyendo datos de ventas en tiempo real, actividad de comercio electrónico, señales de mercado, datos meteorológicos e indicadores económicos. Estos modelos se actualizan continuamente, por lo que las organizaciones pueden pronosticar la demanda a un nivel más detallado.

• IoT y visibilidad en tiempo real de la cadena de suministro: el crecimiento de los dispositivos del Internet de las cosas (IoT) ha permitido recopilar datos en tiempo real de los envíos, el equipamiento de almacén, los sistemas de producción y los vehículos de reparto. Con una integración de datos adecuada en una plataforma de analytics de la cadena de suministro, las organizaciones pueden monitorear los niveles de inventario, rastrear los envíos y detectar retrasos a medida que ocurren.

• Gemelos digitales y simulación: algunas plataformas de analytics ya admiten gemelos digitales, que son modelos virtuales de una red de cadena de suministro. Estos modelos y visualizaciones de datos permiten a las organizaciones simular cambios (como agregar 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 relaciones entre rentabilidad, rapidez y niveles de servicio con un menor riesgo operativo.

• Analytics de lenguaje natural e IA generativa: la IA generativa está haciendo que los datos de la cadena de suministro sean más fáciles de usar. Las interfaces de lenguaje natural permiten a los usuarios hacer preguntas sobre el rendimiento de la cadena de suministro sin escribir consultas complejas, y los asistentes de IA pueden resaltar automáticamente anomalías o tendencias en paneles e informes. Este proceso reduce el tiempo requerido para pasar de los datos a los insights aplicables en la práctica.

• 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 más rápidamente a las condiciones cambiantes, además de que reduce el trabajo manual y los errores. Muchas plataformas de analytics empresariales, incluidas las soluciones de cadena de suministro de IBM, incorporan IA y los análisis predictivos 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.

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

Estos son ejemplos clave y estudios de casos de cómo se pueden aplicar los analytics de la cadena de suministro.

El forecasting de la demanda es uno de los usos más comunes de los analytics de la cadena de suministro. Al combinar datos históricos de ventas con señales en tiempo real, como promociones, estacionalidad y tendencias del mercado, las organizaciones pueden mantener mejores niveles de inventario y evitar desabastecimientos o excedentes.

Para los minoristas que gestionan un gran número de unidades de stock (SKU) en tiendas físicas y canales de comercio electrónico, los modelos de forecasting impulsados por IA permiten realizar predicciones a un nivel detallado y ayudan a los planificadores a responder más rápidamente a los cambios en la demanda.

Por ejemplo, el fabricante de artículos deportivos ANTA Group trabajó con IBM para mejorar el forecasting 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 analytics y planificación, la empresa obtuvo una mejor visibilidad de los patrones de demanda estacional. Además, podrían ajustar los niveles de producción e inventario antes en el ciclo de planificación.

Los analytics de la cadena de suministro ayudan a las organizaciones a realizar un seguimiento del rendimiento de los proveedores con métricas como entregas a tiempo, plazos de entrega, tasas de defectos y cumplimiento de contratos. Al combinar los datos internos de la cadena de suministro con fuentes de datos externas (como las alertas meteorológicas), las empresas pueden identificar posibles interrupciones y responder a ellas con mayor antelación, antes de que afecten las operaciones.

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

Los analytics de transporte usan datos en tiempo real de los transportistas, sistemas GPS y redes de tráfico para mejorar el enrutamiento, la programación y la planificación de cargas. Este enfoque permite a las organizaciones equilibrar el ahorro de costos, la velocidad de entrega y los niveles de servicio, al tiempo que reduce las ineficiencias en las operaciones logísticas.

Por ejemplo, UPS usa algoritmos avanzados de analytics 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 reportado importantes ahorros de combustible y mejoras de eficiencia como resultado del uso de analytics para guiar las decisiones de enrutamiento.

Las organizaciones recurren cada vez más al analytics de la cadena de suministro para hacer un seguimiento de las emisiones, el consumo energético, los residuos y otras métricas de sustentabilidad. Al analizar estos datos junto con las métricas de costos y servicios, las empresas pueden evaluar formas de reducir el impacto ambiental.

Por ejemplo, el programa SmartWay de la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos³ 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 analytics de la cadena de suministro se utiliza a menudo para mejorar las operaciones del almacén. Al analizar los datos procedentes de los sistemas de los almacenes, los dispositivos IoT y las herramientas de seguimiento de inventario, los almacenes pueden reducir los errores y mejorar el cumplimiento. Los datos en tiempo real son especialmente importantes en grandes entornos de distribución, donde pequeños retrasos o imprecisiones pueden afectar los tiempos de entrega y la satisfacción del cliente.

Por ejemplo, las soluciones de gestión de almacenes digitales creadas 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 se encuentran dispersos en diferentes sistemas, lo que dificulta saber qué está sucediendo más allá de los proveedores o almacenes inmediatos. Los analytics de la cadena de suministro ayudan 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. Gracias a una mayor visibilidad, los equipos pueden detectar los problemas antes.

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

Los análisis de adquisiciones y abastecimiento ayudan a las organizaciones a evaluar precios de proveedores, patrones de gasto y riesgos de abastecimiento en diferentes categorías de materias primas y componentes. Al combinar los datos de adquisiciones con otros conjuntos de datos, las empresas pueden identificar tendencias en los costos y supervisar el rendimiento de los proveedores. Este proceso permite a los equipos de adquisiciones tomar mejores decisiones sobre contratos y selección de proveedores.

Una encuesta reveló que las empresas con mejor rendimiento destinan aproximadamente una cuarta parte de su personal de adquisiciones a equipos de analytics, lo que sugiere el beneficio de las habilidades en analytics de datos para esta área del negocio.

El lanzamiento de nuevos productos conlleva incertidumbre. Las herramientas de análisis predictivos y 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 anticipación, las organizaciones pueden alinear los planes de fabricación, abastecimiento y distribución con la demanda esperada y reducir el riesgo de escasez o exceso de inventario.

Por ejemplo, Colgate-Palmolive ha afirmado que está utilizando simulaciones de gemelo digital y analytics 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 del lanzamiento.