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A medida que el análisis de datos se vuelve más sofisticado entre las empresas, deberían ser capaces de implementar planes más precisos de desarrollo.
Una de las grandes ventajas de la digitalización de los procesos operativos, incluyendo la gestión de las cadenas de suministro, es el acceso a datos. Con adecuados sistemas automáticos que puedan ordenar y procesar esta información, las empresas pueden obtener inisghts precisos sobre cómo funcionan sus compañías y cómo pueden mejorarlas en el largo plazo.
Para el caso específico del sector supply chain, el análisis de datos está (de acuerdo con la plataforma Consultancy) dividido en cuatro etapas, cada una más sofisticada que la anterior. El primer escalón es el análisis descriptivo, que permite tener una visibilidad de todos los elementos en la cadena de suministro, y específicamente del inventario.
El segundo escalón es el análisis diagnóstico, que permite identificar problemas y encontrar las causas, especialmente útil para lidiar con retos como la escasez o el sobre-inventario. El tercero es el análisis predictivo, que ayuda a las empresas a ver hacia el futuro e identificar, con tiempo, posibles desafíos en su operación, con el fin que puedan prepararse para ellos.
Al final está el análisis prescriptivo, que está centrado en ayudar a las empresas a tomar la mejor decisión posible en el futuro. Básicamente, los sistemas automáticos se encargan de crear simulaciones de cómo podrían las compañías resolver sus problemas en el futuro y analiza los resultados probables.
Este enfoque permite a las empresas no solo estar preparadas para lo que se avecine. También les ayuda a tener la seguridad de que la decisión tomada es la más óptima para sus objetivos de negocio.
Si bien esta tecnología puede sonar muy atractiva en la teoría, podría ser difícil de imaginar en la práctica. Lo cierto es que hay varias tareas en donde el análisis prescriptivo ha probado ser crucial en las tareas de las compañías de logística. Uno de los casos más emblemáticos es la prevención de robo y otros incidentes similares.
Sin ayuda de esta tecnología, empleados en instalaciones de almacenamiento pueden fácilmente extraer mercancía y reportarla como dañada o faltante. Pero un sistema de análisis prescriptivo puede recolectar reportes, registros de entradas y salidas, inventarios y otros datos, identificando patrones que permitan encontrar actividades inusuales o delictivas. No solo eso, sino que ayudará a diseñar programas para reducir su incidencia sin afectar la operación diaria.
Otro ejemplo poderoso, que puede ser difícil de identificar sin análisis predictivo, son los sobornos. Para cualquier compañía con una cadena de suministro larga y compleja, cualquier ineficiencia en algún punto de su estructura de valor puede resultar en costos adicionales para la organización o el cliente final.
El análisis prescriptivo permite comparar órdenes, pagos, rendimientos y la interacción entre la empresa y sus proveedores. Igual que en el caso del robo en almacenes, las irregularidades en la velocidad de pago o la calidad de los productos y servicios pueden ayudar a identificar agentes maliciosos. Y, con esos datos recabados, crear sistemas más sólidos que aseguren la honestidad de todos los involucrados.
Pero no solo sirve para identificar problemas. El análisis prescriptivo puede correr simulaciones constantemente a lo largo de toda la cadena de suministro, tomando en cuenta factores como precios, dinámicas del mercado, disposición de proveedores y disrupciones en entregas para constantemente elegir el método más eficiente de trabajo.
Este proceso de decisión se puede transparentar a clientes, colaboradores y proveedores para que puedan aprender la lógica detrás de los escenarios óptimos para el servicio. Con el tiempo, esto hará que los cambios que sugiera el análisis prescriptivo sean mejor recibidos, más fáciles de implementar, o hasta se puedan ejecutar espontáneamente.
Ya no es válido decir que la digitalización de la cadena de suministro (o realmente cualquier otra área) es el futuro de las empresas. El futuro, ahora, está en que las compañías sepan darle el mejor uso a sus datos para optimizar la operación lo más posible con los recursos que tienen a su alcance.
A medida que el análisis de datos se vuelve más sofisticado entre las empresas, deberían ser capaces de implementar planes más precisos de desarrollo.
Una de las grandes ventajas de la digitalización de los procesos operativos, incluyendo la gestión de las cadenas de suministro, es el acceso a datos. Con adecuados sistemas automáticos que puedan ordenar y procesar esta información, las empresas pueden obtener inisghts precisos sobre cómo funcionan sus compañías y cómo pueden mejorarlas en el largo plazo.
Para el caso específico del sector supply chain, el análisis de datos está (de acuerdo con la plataforma Consultancy) dividido en cuatro etapas, cada una más sofisticada que la anterior. El primer escalón es el análisis descriptivo, que permite tener una visibilidad de todos los elementos en la cadena de suministro, y específicamente del inventario.
El segundo escalón es el análisis diagnóstico, que permite identificar problemas y encontrar las causas, especialmente útil para lidiar con retos como la escasez o el sobre-inventario. El tercero es el análisis predictivo, que ayuda a las empresas a ver hacia el futuro e identificar, con tiempo, posibles desafíos en su operación, con el fin que puedan prepararse para ellos.
Al final está el análisis prescriptivo, que está centrado en ayudar a las empresas a tomar la mejor decisión posible en el futuro. Básicamente, los sistemas automáticos se encargan de crear simulaciones de cómo podrían las compañías resolver sus problemas en el futuro y analiza los resultados probables.
Este enfoque permite a las empresas no solo estar preparadas para lo que se avecine. También les ayuda a tener la seguridad de que la decisión tomada es la más óptima para sus objetivos de negocio.
Si bien esta tecnología puede sonar muy atractiva en la teoría, podría ser difícil de imaginar en la práctica. Lo cierto es que hay varias tareas en donde el análisis prescriptivo ha probado ser crucial en las tareas de las compañías de logística. Uno de los casos más emblemáticos es la prevención de robo y otros incidentes similares.
Sin ayuda de esta tecnología, empleados en instalaciones de almacenamiento pueden fácilmente extraer mercancía y reportarla como dañada o faltante. Pero un sistema de análisis prescriptivo puede recolectar reportes, registros de entradas y salidas, inventarios y otros datos, identificando patrones que permitan encontrar actividades inusuales o delictivas. No solo eso, sino que ayudará a diseñar programas para reducir su incidencia sin afectar la operación diaria.
Otro ejemplo poderoso, que puede ser difícil de identificar sin análisis predictivo, son los sobornos. Para cualquier compañía con una cadena de suministro larga y compleja, cualquier ineficiencia en algún punto de su estructura de valor puede resultar en costos adicionales para la organización o el cliente final.
El análisis prescriptivo permite comparar órdenes, pagos, rendimientos y la interacción entre la empresa y sus proveedores. Igual que en el caso del robo en almacenes, las irregularidades en la velocidad de pago o la calidad de los productos y servicios pueden ayudar a identificar agentes maliciosos. Y, con esos datos recabados, crear sistemas más sólidos que aseguren la honestidad de todos los involucrados.
Pero no solo sirve para identificar problemas. El análisis prescriptivo puede correr simulaciones constantemente a lo largo de toda la cadena de suministro, tomando en cuenta factores como precios, dinámicas del mercado, disposición de proveedores y disrupciones en entregas para constantemente elegir el método más eficiente de trabajo.
Este proceso de decisión se puede transparentar a clientes, colaboradores y proveedores para que puedan aprender la lógica detrás de los escenarios óptimos para el servicio. Con el tiempo, esto hará que los cambios que sugiera el análisis prescriptivo sean mejor recibidos, más fáciles de implementar, o hasta se puedan ejecutar espontáneamente.
Ya no es válido decir que la digitalización de la cadena de suministro (o realmente cualquier otra área) es el futuro de las empresas. El futuro, ahora, está en que las compañías sepan darle el mejor uso a sus datos para optimizar la operación lo más posible con los recursos que tienen a su alcance.
