Un análisis en profundidad de la cadena de suministro

El mundo moderno está construido sobre cadenas de suministro: la larga serie de actividades que conectan las materias primas de los productos con la entrega final de un bien perfeccionado al consumidor. Las empresas deben analizar adecuadamente estos procesos para maximizar los beneficios, minimizar los riesgos y aumentar la producción.

En esta página explicaremos la analítica de la cadena de suministro, cómo funciona y cómo invertir en productos de datos puede ayudar a las empresas a prosperar.

¿Qué es el análisis de la cadena de suministro?

La analítica de la cadena de suministro, o analítica de la gestión de la cadena de suministro (SCM analytics), se refiere al proceso de recopilación, análisis e interpretación de datos para optimizar los procesos de la cadena de suministro. Aprovechando el análisis estadístico, el aprendizaje automático, canalización de datos en tiempo realy la inteligencia artificial (IA), las empresas pueden mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia y mitigar los riesgos.

Con unas cadenas de suministro cada vez más complejas y que a menudo abarcan todo el mundo, las empresas necesitan análisis sólidos para mantener la competitividad y la adaptabilidad. También necesitan la capacidad de predecir interrupciones e identificar posibles problemas.

5 componentes básicos del análisis de la cadena de suministro

1. Recopilación e integración de datos - La agregación y consolidación de datos procedentes de diversas fuentes, como proveedores, logística y sistemas de inventario, garantiza la precisión y una visión completa de la cadena de suministro.
2. Modelado predictivo - El empleo de modelos estadísticos y de aprendizaje automático ayuda a prever las fluctuaciones de la demanda y a anticiparse a posibles interrupciones de la cadena de suministro.
3. Técnicas de optimización - Las empresas utilizan modelos matemáticos y simulaciones para racionalizar las operaciones, minimizar los costes y mejorar la eficiencia.
4. Supervisión en tiempo real - El seguimiento de las métricas de rendimiento y la supervisión de la salud de la cadena de suministro en tiempo real permite a las empresas responder rápidamente a cualquier problema.
5. Automatización e IA - La automatización impulsada por la IA mejora la eficiencia de la cadena de suministro, reduciendo la intervención manual y aumentando la precisión en la toma de decisiones.

La importancia del análisis de la cadena de suministro para las empresas

Hay varias razones por las que muchas empresas invierten tiempo y dinero en análisis exhaustivos de la cadena de suministro. A continuación, trataremos los principales beneficios que obtienen las empresas al aprovechar eficazmente los datos de la cadena de suministro.

Mejorar la eficiencia operativa

El análisis de la cadena de suministro permite a las empresas identificar ineficiencias, racionalizar procesos y optimizar la asignación de recursos. El seguimiento en tiempo real y el análisis predictivo ayudan a las empresas a evitar cuellos de botella, reducir las roturas de stock y mejorar los índices de cumplimiento de pedidos. Al garantizar niveles óptimos de inventario, las empresas pueden minimizar los costes de almacenamiento y evitar situaciones de exceso o falta de existencias.

Impulsar la toma de decisiones estratégicas

La información basada en datos permite a las organizaciones tomar decisiones informadas sobre aprovisionamiento, producción y distribución. Las empresas pueden analizar las tendencias históricas y las fluctuaciones del mercado para optimizar las estrategias de precios, la selección de proveedores y la planificación logística. Al aprovechar los análisis, las empresas pueden aumentar la rentabilidad y mejorar la satisfacción del cliente mediante una disponibilidad fiable de los productos y entregas puntuales.

Mitigación de riesgos e incertidumbres

La capacidad de anticiparse a los riesgos y aplicar estrategias proactivas es crucial en la gestión de la cadena de suministro. El análisis de la cadena de suministro ayuda a identificar posibles interrupciones, como retrasos de los proveedores, picos de demanda o factores geopolíticos, lo que permite a las empresas desarrollar planes de contingencia. Además, las evaluaciones de riesgos basadas en análisis mejoran el cumplimiento, la adhesión a la normativa y la gestión del rendimiento de los proveedores.

Elementos clave de un análisis eficaz de la cadena de suministro

Los análisis pueden adaptarse a las necesidades específicas de cada empresa. Aun así, hay varios componentes clave del análisis de la cadena de suministro que todos los procesos eficaces deben incluir:

Integración y gestión de datos

La base de la analítica de la cadena de suministro es la integración perfecta de los datos. Las empresas deben agregar datos procedentes de diversos puntos de contacto, como el aprovisionamiento, el almacenamiento y la distribución. Las plataformas modernas basadas en la nube, soluciones de almacenamiento de datos a gran escala como los lagos de datos, y los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) permiten compartir y acceder a los datos de forma eficiente, garantizando una visión unificada de la cadena de suministro.

Técnicas analíticas avanzadas

Las empresas utilizan diversas técnicas analíticas, como el aprendizaje automático, la IA y el análisis de big data, para extraer información valiosa. El reconocimiento de patrones y el análisis predictivo ayudan a las empresas a anticiparse a los cambios en la demanda, identificar ineficiencias y optimizar las operaciones. Los modelos avanzados de simulación también ayudan a planificar escenarios y a tomar decisiones.

Control e informes en tiempo real

El seguimiento continuo de los indicadores clave de rendimiento (KPI) permite a las empresas detectar y resolver las interrupciones de la cadena de suministro antes de que se agraven. Los cuadros de mando automatizados y las herramientas de generación de informes basadas en IA proporcionan información práctica, lo que permite a los gestores de la cadena de suministro responder con prontitud a los cambios en la demanda, los retrasos logísticos o la escasez de existencias.

Tipos de análisis de la cadena de suministro

Existen tres tipos principales de análisis de la cadena de suministro, y todos ellos tienen usos diferentes. En función de las necesidades de la empresa, es posible que las organizaciones deseen realizar algunas o todas las siguientes actividades:

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo consiste en analizar datos históricos para obtener información sobre el rendimiento de la cadena de suministro en el pasado. Las empresas pueden utilizar el análisis descriptivo para realizar un seguimiento de métricas clave como la precisión de los pedidos, los plazos de entrega y la eficiencia de la producción. Este tipo de análisis ayuda a identificar tendencias, deficiencias de rendimiento y áreas de mejora.

Análisis predictivo

El análisis predictivo aprovecha los modelos estadísticos y los algoritmos de aprendizaje automático para predecir tendencias futuras y riesgos potenciales. Analizando los datos históricos y las condiciones del mercado, las empresas pueden anticiparse a las fluctuaciones de la demanda, optimizar los niveles de inventario y evitar interrupciones en la cadena de suministro. El análisis predictivo también contribuye a la planificación de escenarios, ayudando a las empresas a prepararse para la incertidumbre.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo va más allá de las predicciones al recomendar o incluso automatizar acciones específicas para optimizar las operaciones de la cadena de suministro. Las herramientas de análisis prescriptivo basadas en IA utilizan algoritmos de optimización para sugerir el mejor curso de acción para el aprovisionamiento, la gestión de inventarios y la distribución. Las empresas pueden utilizar esta información para mejorar la rentabilidad, reducir los residuos y aumentar la satisfacción del cliente.

Consejos para implantar la analítica de la cadena de suministro en las empresas

Estos consejos pueden ayudar a las organizaciones a desarrollar procesos adecuados y evitar complicaciones. Aprovechar la tecnología adecuada también puede ser beneficioso para aumentar la eficiencia y mejorar el análisis.

5 pasos para una aplicación con éxito

1. Definir objetivos claros - Establezca objetivos específicos para el análisis de la cadena de suministro, como la reducción de costes, la mejora de los plazos de entrega o la mejora del rendimiento de los proveedores.
2. Garantizar la preparación de los datos - Estandarice y limpie los datos para eliminar incoherencias y garantizar la precisión y fiabilidad de los análisis. Utilice herramientas como gobierno de datos federados para garantizar el cumplimiento y la seguridad.
3. Seleccione las herramientas adecuadas - Elija plataformas analíticas avanzadas, sistemas ERP y soluciones basadas en la nube que se ajusten a las necesidades de la empresa. Considere migrar los datos de la cadena de suministro a plataformas modernas para facilitar su uso.
4. Desarrolle una mano de obra cualificada - Forme a los empleados para que comprendan y aprovechen los análisis para una mejor toma de decisiones.
5. Supervisar y optimizar continuamente - Evalúe periódicamente la eficacia de las estrategias basadas en análisis y realice los ajustes necesarios para mejorar los resultados.

Superar los retos comunes

• Silos de datos - Los datos fragmentados en diferentes departamentos pueden obstaculizar los esfuerzos de análisis. Las empresas deben invertir en sistemas de gestión de datos integrados para garantizar un intercambio de datos sin fisuras.
• Problemas de integración - Conectar fuentes de datos dispares puede ser todo un reto. Las organizaciones deben utilizar herramientas sólidas de middleware e integración de datos para agilizar el proceso.
• Resistencia al cambio - Los empleados y las partes interesadas pueden mostrarse reticentes a adoptar la toma de decisiones basada en el análisis. Las organizaciones deben fomentar una cultura orientada a los datos mediante la formación y el apoyo de los directivos.
• Escalabilidad - A medida que las empresas crecen, las soluciones de análisis de la cadena de suministro deben ser escalables para adaptarse a los crecientes volúmenes de datos y a la evolución de las necesidades empresariales.

Aprovechar la tecnología para obtener mejores resultados

La adopción de tecnologías emergentes mejora significativamente la analítica de la cadena de suministro. La computación en la nube permite a las empresas almacenar y procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente, mientras que el Internet de las Cosas (IoT) facilita el seguimiento en tiempo real de los envíos y los niveles de inventario. Las herramientas de análisis basadas en IA mejoran la precisión de la previsión de la demanda, automatizan la toma de decisiones y optimizan la logística.

Dominar el análisis de la cadena de suministro asociándose con Actian

Actian proporciona soluciones avanzadas de análisis de datos que permiten a las empresas optimizar las operaciones de la cadena de suministro. Con las herramientas de análisis avanzado de Actian, las empresas obtienen visibilidad en tiempo real del rendimiento de la cadena de suministro, lo que les permite tomar decisiones basadas en datos que mejoran la eficiencia y la rentabilidad, y gestionar los datos de los proveedores de forma segura y eficaz.

Al aprovechar las soluciones de datos basadas en la nube de Actian, las empresas pueden integrar datos de múltiples fuentes, mejorar la precisión de las previsiones y aumentar la agilidad operativa. Asociarse con Actian garantiza el acceso a potentes capacidades analíticas que impulsan una toma de decisiones más inteligente, reducen los riesgos y mejoran el rendimiento general de la cadena de suministro.

Tanto si las empresas pretenden agilizar la logística, mejorar las relaciones con los proveedores o reducir los costes operativos, la Plataforma de Inteligencia de Datos Actian ayuda a transformar las cadenas de suministro en una ventaja competitiva.