La analítica siempre se ha centrado en obtener información sobre procesos que permitan a sus partidarios tomar decisiones basadas en datos y comprender sistemas complejos. Un ejemplo de sistema complejo que genera grandes conjuntos de datos es la cadena de suministro. Sin embargo, muchas empresas luchan por aprovechar los datos de su cadena de suministro para transformar y optimizar con éxito su funcionamiento por dos razones principales: la falta de capacidad técnica y de tecnología para capturar y evaluar los datos.
La falta de capacidades técnicas se refiere a la escasa experiencia que el gestor medio de la cadena de suministro tiene con la gestión de datos, mientras que la segunda implica dificultades para recopilar datos de fuentes productoras de datos. A pesar de estos retos, gestionar la cadena de suministro y los requisitos logísticos en el dinámico mundo actual sin asistencia digital es similar a conducir un coche sin velocímetro ni espejo retrovisor o retrovisor lateral. El gestor de la cadena de suministro puede utilizar con éxito experiencias pasadas para navegar por los retos recurrentes de la cadena de suministro, pero a medida que surgen problemas más complejos, más imprecisa se vuelve la aplicación de la regla empírica.
Aprovechar las soluciones de transformación digital para capturar los datos de la cadena de suministro
Gestionar la cadena de suministro y las operaciones logísticas de una empresa implica controlar múltiples actividades interrelacionadas. Estas actividades o áreas interrelacionadas incluyen:
- Demanda de los clientes – Es necesario conocer la demanda de productos o materias primas para diseñar un plan de suministro funcional que satisfaga las peticiones de los clientes. Las herramientas de transformación digital, como el software de previsión de la demanda, toman los datos históricos de la demanda y los comparan con las fluctuaciones específicas de la fecha para producir previsiones precisas de la demanda. En este ejemplo, la herramienta de previsión aplica un análisis predictivo para determinar la demanda y planificar con precisión la cadena de suministro.
- Inventario de aprovisionamiento – Los recientes acontecimientos mundiales, como la pandemia y el tráfico en el Canal de Suez, han puesto de relieve la importancia de desarrollar un proceso de aprovisionamiento ágil para optimizar el rendimiento de la cadena de suministro. Estos acontecimientos también ponen de relieve la importancia de desarrollar un proceso más sólido para determinar las necesidades de aprovisionamiento que no se base en los datos tradicionales de volúmenes de aprovisionamiento y revisión del rendimiento de los proveedores. Para optimizar la cadena de suministro, las empresas deben desarrollar capacidades predictivas de gestión de riesgos que hagan frente a las fuerzas disruptivas, junto con la capacidad de evaluar los modelos de costes y la capacidad de los almacenes para garantizar que los artículos adquiridos se almacenan adecuadamente.
- Capacidad de almacenamiento – La manipulación de existencias y el transporte de materiales o artículos acabados desde los almacenes o zonas de almacenamiento hasta la planta de fabricación o los minoristas requieren una gestión adecuada. Almacenar las mercancías con éxito y minimizar las distancias de viaje mejora el rendimiento de la cadena de suministro para mercancías con una vida útil corta y equipos de gran resistencia. Por lo tanto, obtener información sobre la capacidad de almacenamiento y la logística necesaria para transportar artículos es crucial para desarrollar planes optimizados de la cadena de suministro. Las soluciones de transformación digital, como el software de gestión de inventarios y el software de planificación de recursos empresariales (ERP), pueden utilizarse para capturar y gestionar los datos relacionados con los almacenes.
- Transporte – Por último, el transporte de artículos es un área interrelacionada que desempeña un papel importante a la hora de determinar la eficacia de un plan de cadena de suministro. Hoy en día, las empresas de transporte por camión y mensajería utilizan soluciones de gestión de flotas para hacer un seguimiento de los datos del transporte por camión, como la tasa de consumo de combustible, la distancia recorrida, la geolocalización de los camiones y el entorno dentro de los camiones. El análisis de los datos obtenidos del proceso de mensajería ayuda a reducir los tiempos de espera en la entrega de materiales o productos acabados a lo largo de la cadena de suministro. En este caso, los dispositivos IoT, las etiquetas RFID y las plataformas integradas de optimización y navegación ayudan a capturar y analizar los datos de transporte.
Confiar en el software para el análisis de la cadena de suministro
Las áreas interrelacionadas asociadas a la gestión de la cadena de suministro permiten comprender por qué la analítica se ha convertido en un proceso complicado. Confiar en los cálculos en papel y en los registros de Excel ya no proporciona el dinamismo necesario para optimizar las complejas cadenas de suministro de la era moderna: aquí es donde entra en juego el software de transformación digital.
El software de modelado de simulación, ERP y el Gemelo Digital proporcionan a los fabricantes, proveedores y gestores de almacenes potentes herramientas para evaluar los datos de la cadena de suministro con la optimización como objetivo. El ejemplo de Cosan, líder mundial en el sector de la fabricación agrícola, pone de relieve la importancia de la planificación de la cadena de suministro con software analítico. La compleja cadena de suministro de Cosan consta de 18 plantas de producción, 2 refinerías, dos terminales de potabilización y una red de suministro en todo Brasil. La empresa se esforzaba por reducir el capital invertido en la entrega de residuos de caña de azúcar a sus plantas de producción.
Para reducir los costes operativos de su cadena de suministro, Cosan desarrolló un modelo de simulación de eventos discretos para analizar la dinámica y los cuellos de botella relacionados con el transporte de materias primas y el aumento de la capacidad de las materias primas entregadas a sus plantas de producción. El modelo de simulación desarrollado ayudó a la empresa a realizar un análisis de riesgo predictivo preciso para una temporada de 32 semanas. Los resultados ayudaron a la dirección a descubrir cuellos de botella en su proceso de colas y a desarrollar planes optimizados para sus procesos de gestión de flotas y asignación de recursos.
Como ya se ha dicho, la planificación de la capacidad en almacenes o centros de distribución es un área interrelacionada que afecta significativamente al rendimiento de las operaciones de la cadena de suministro de una empresa. Los programas informáticos de modelización por simulación analizan la capacidad y los datos relacionados con la mano de obra para mejorar las operaciones de los almacenes y optimizar el rendimiento de la cadena de suministro.
Un ejemplo es el uso de modelos de simulación de eventos discretos por parte de un centro de distribución de bebidas para mejorar sus operaciones de almacén. La empresa modeló con éxito los complejos parámetros de su almacén, como su amplia gama de materiales compuesta por 324 SKU, la fluctuación de la demanda, las horas de turno por trabajador, el espacio de almacenamiento, etc. El análisis de su proceso de almacenamiento demostró que una dotación de personal adecuada y una capacidad mejorada reducirían el tiempo de preparación de la carga en aproximadamente un 15%.
Estos ejemplos ponen de relieve la importancia de captar conjuntos de datos interrelacionados de la cadena de suministro de una organización y la aplicación de tecnologías analíticas para desarrollar planes de gestión optimizados. El aprovechamiento de las tecnologías de modelos de simulación proporciona la solución tecnológica para analizar los datos de la cadena de suministro y optimizar los resultados. Así pues, las empresas deben desarrollar la capacidad de capturar y analizar los datos de la cadena de suministro para seguir siendo competitivas y sortear las fluctuaciones en tiempo real que provocan tiempos de inactividad y despilfarro.