¿Qué es el análisis de la cadena de suministro?

La integración de analytics avanzados ayuda a las organizaciones a gestionar el forecasting, la optimización y la toma de decisiones en toda la cadena de suministro, desde las adquisiciones hasta la entrega.

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

El enfoque aleja a las organizaciones de los informes históricos y de la planificación manual. En cambio, los analistas de la cadena de suministro pueden observar las condiciones del mundo real, pronosticar la demanda futura y probar diferentes escenarios. Este insight produce una visión más clara de lo que está sucediendo en toda la cadena de suministro y lo que podría mejorar el rendimiento futuro.

Para las organizaciones que gestionan redes de cadena de suministro (en las que es necesario coordinar a miles de proveedores, clientes y socios logísticos), el analytics de la cadena de suministro se ha convertido en un elemento 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 circunstancias.

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 van desde escasez de materiales hasta cuellos de botella logísticos que ralentizan la producción o la entrega. El analytics de la cadena de suministro proporciona la visibilidad necesaria para manejar estas complejidades.

Al aplicar analytics, las empresas pueden ser más proactivas en las decisiones de su cadena de suministro. El monitoreo de las operaciones de la cadena de suministro en tiempo real ayuda a las organizaciones a evaluar el rendimiento de los proveedores y ajustar las estrategias de precios en función de los mercados cambiantes. Los analytics sólidos también pueden respaldar los objetivos de sustentabilidad mediante la identificación de residuos e ineficiencias en áreas como el transporte y el abastecimiento.

El uso estratégico de analytics de la cadena de suministro puede influir en los resultados financieros 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.

La investigación muestra que los analytics avanzados de la cadena de suministro pueden 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 contrapartes.²

Los avances en inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de datos están transformando la manera en que se lleva a cabo el analytics de la cadena de suministro. En el pasado, la mayoría de los análisis se basaban en informes históricos y hojas de cálculo de Excel, que a menudo se elaboraban a posteriori. Las plataformas modernas ahora pueden gestionar grandes conjuntos de datos de forma continua. Como resultado, admiten análisis en tiempo real y generan pronósticos automáticamente.

El paso del analytics retrospectivo al análisis en tiempo real es clave 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 los pronósticos sobre la demanda futura, los plazos de entrega y las posibles interrupciones. Otras herramientas se basan en estos insights al recomendar acciones, como ajustar los niveles de inventario o redirigir los envíos, para reducir los costos o evitar demoras.

Al mismo tiempo, el escenario de los datos está en constante crecimiento. Las organizaciones ya no están limitadas a sistemas internos como la planificación de recursos empresariales (ERP). Pueden combinar datos operativos con información externa sobre patrones climáticos, tendencias económicas o actualizaciones de proveedores. Al observar estas fuentes en conjunto, es más fácil detectar 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, y los sistemas automatizados pueden detectar anomalías, generar paneles y recomendar los siguientes pasos. 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 tomar decisiones basadas en datos.

A medida que mejora la tecnología que impulsa el analytics de la cadena de suministro, también lo hacen los posibles beneficios. Según una investigación del Institute for Business Value de IBM, las organizaciones que adoptan IA avanzada y analytics en las cadenas de suministro reportan un 72 % más de ganancias netas anuales y un 17 % más de ingresos.

Las diferentes categorías de analytics de la cadena de suministro responden diferentes preguntas sobre el rendimiento de la cadena de suministro:

• Analytics descriptivo: el analytics descriptivo utiliza datos históricos para mostrar lo que ya ha ocurrido a lo largo de la cadena de suministro. Los paneles y los informes permiten realizar un seguimiento de métricas como los volúmenes de producción, los niveles de inventario y el rendimiento de las entregas. Esta información ayuda a los equipos a establecer una línea de base confiable.

• Análisis de diagnóstico: el análisis de diagnóstico se utiliza para explicar por qué sucedió algo. Cuando ocurren retrasos, cambios de costo o interrupciones, este tipo de analytics se utiliza para examinar los datos e identificar las causas principales. Ayuda a determinar si un problema está vinculado a un proveedor o a un evento externo.

• Análisis predictivos: los análisis predictivos se centran en lo que es probable que suceda a continuación y en los resultados clave futuros. Al combinar patrones históricos con datos externos y en tiempo real, los modelos predictivos pueden pronosticar la demanda, estimar los plazos de entrega e identificar riesgos potenciales antes de que se conviertan en un problema.

• Analítica preventiva: la analítica preventiva se basa en esas predicciones para recomendar medidas. Evalúa diferentes escenarios y sugiere pasos, como reasignar inventario, ajustar estrategias de abastecimiento o redirigir envíos para minimizar costos, retrasos o interrupciones.

• Analytics cognitivo: el analytics cognitivo se refiere a la ampliación de las capacidades analíticas con la ayuda de IA para interpretar mejor los datos no estructurados e interactuar de forma más natural con los usuarios. Permite a los usuarios explorar cuestiones complejas utilizando un lenguaje más natural, sin necesidad de contar con conocimientos técnicos avanzados. Si bien el analytics cognitivo, como área temática, se solapa con el analytics predictivo y la analítica preventiva, refleja un nivel superior de capacidades impulsadas por IA y adaptativas.

En conjunto, este tipo de analytics permiten pasar de la simple generación de informes a una toma de decisiones más proactiva y basada en datos.

En lugar de referirse a una sola herramienta o sistema, el analytics de la cadena de suministro es un proceso que convierte los datos sin procesar en insights que las organizaciones pueden aplicar al funcionamiento de sus cadenas de suministro. Si bien los detalles varían según el caso, la mayoría de los enfoques siguen un conjunto similar de pasos.

El proceso comienza con la recopilación de datos a lo largo 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 del mercado).

Dado que esta información suele presentarse en diferentes formatos, y en distintos momentos y velocidades, las organizaciones suelen reunirla 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 que pueda comenzar el análisis, los datos deben limpiarse, organizarse y estandarizarse. Este paso consiste en corregir errores, completar la información que falta y armonizar los datos de diferentes sistemas para que puedan utilizarse de forma conjunta.

Los analistas de la cadena de suministro suelen utilizar herramientas como SQL para consultar datos y Python para la modelización 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 forecasting 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 insights utilizables que respaldan la planificación y la toma de decisiones de la cadena de suministro.

Los insights de analytics solo son útiles si son accesibles para las personas que los necesitan. Las herramientas de visualización de datos permiten a los usuarios ver información compleja en paneles, gráficos e informes interactivos, lo que les ayuda a comprender mejor lo que ocurre en toda la cadena de suministro.

Los paneles bien diseñados resaltan los indicadores clave de desempeño en tiempo real, lo que ayuda a los equipos a detectar problemas de manera temprana, realizar un seguimiento del rendimiento y tomar decisiones más informadas.

Cuando se aplica correctamente, el analytics de la cadena de suministro puede ayudar a las organizaciones a realizar los siguientes pasos:

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

• Mejorar la gestión de inventario: los analytics ayudan a las empresas a optimizar los niveles de existencias en toda la red, minimizando los costos de posesión.

• Hacer que el abastecimiento y las adquisiciones 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 confiables.

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

• Mitigar riesgos: El monitoreo continuo de eventos globales permite a las organizaciones prever posibles interrupciones y tomar medidas para limitar su impacto en las operaciones de la cadena de suministro.

Los procesos y resultados de los analytics de la cadena de suministro continúan evolucionando. El impacto de los analytics puede ser tan bueno como la calidad de los datos desde el principio. Considere el dicho “si entra basura, sale basura”. Si la información que se analiza no es precisa ni exhaustiva ni está totalmente actualizada, los resultados producidos serán defectuosos.

También puede ser difícil integrar información de varias fuentes de datos dispares. Muchas partes de las cadenas de suministro globales dependen de proveedores externos o de empresas de logística, cada uno con sus propios sistemas. La consolidación de esta información en una sola vista cohesiva puede ser técnicamente exigente.

A las organizaciones también les puede resultar difícil cubrir puestos clave con el talento adecuado, sobre todo a medida que las habilidades analíticas requeridas evolucionan y cambian. Cerrar la brecha entre la gestión tradicional de la cadena de suministro y el analytics avanzado de datos puede suponer un obstáculo para algunas empresas.

Los analytics de la cadena de suministro pueden influir en muchas partes de la cadena de suministro, desde la planificación de la demanda hasta la optimización del transporte, pasando por la eficiencia y la visibilidad de extremo a extremo. Si bien las herramientas subyacentes son similares, los estudios de caso varían según la industria.

En la venta minorista y los bienes de consumo, el analytics de la cadena de suministro se utiliza a menudo para el forecasting de la demanda y la optimización del inventario. Al combinar datos históricos de ventas con información en tiempo real sobre promociones, estacionalidad y patrones de demanda regional, 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 analytics para mejorar la planificación de la producción, coordinar las cadenas de suministro generales y gestionar cualquier interrupción. El modelado de escenarios y la planificación integrada son especialmente importantes en entornos donde la demanda y los costos de insumos pueden cambiar rápidamente.

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

En el ámbito de la logística y la distribución, los analytics facilitan la visibilidad, la planificación de rutas y el monitoreo del rendimiento en redes complejas. Al integrar datos de almacenes, sistemas de transporte y plataformas de inventario, las organizaciones pueden mejorar la coordinación e identificar ineficiencias.

FleetPride, un distribuidor de piezas para camiones y remolques, utilizó las herramientas de analytics de IBM para unificar los datos en toda su red logística, mejorando la visibilidad y permitiendo tomar decisiones mejor informadas.

Las organizaciones de la industria de alimentos y bebidas a menudo utilizan analytics para respaldar la planificación compleja en precios, producción y distribución. Los factores externos, como los costos de los productos básicos, los impuestos y los tipos de cambio, pueden afectar significativamente las decisiones de la cadena de suministro.

Solar Coca-Cola utilizó analytics 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.