La empresa predictiva: donde la ciencia de los datos se encuentra con la cadena de suministro

El análisis de los datos generados por la cadena de suministro aún no ha sido explotado plenamente, según el último estudio de DHL.

14/04/2016 a las 0:23 h

DHL Los directivos coinciden en las poisibilidades del analisis de datos para la cadena de suministro Los directivos coinciden en las posibilidades del análisis de datos para la cadena de suministro.

La empresa predictiva: donde la ciencia de los datos se encuentra con la cadena de suministroinforme elaborado por DHL, que se puede descargar en este enlace (disponible en formato pdf, en inglés, de 12 páginas y 1,7 Mb).

La mayor parte de las empresas no aprovechan actualmente los datos extraídos de la operativa de su cadena de suministro, aunque estos tienen un enorme potencial para proporcionarles una gran ventaja competitiva.

Así se pone de manifiesto en el informe 'La empresa predictiva: donde la ciencia de los datos se encuentra con la cadena de suministro', que el operador logístico DHL ha publicado recientemente.

Según arroja el documento, aunque el análisis de los datos generados por la cadena de suministro aporta información muy valiosa del flujo diario de mercancías en todo el mundo, su capacidad está aún por explotar. Sólo un grupo reducido de empresas pioneras utilizan estos datos como herramienta predictiva para planificar su negocio de forma más precisa.

A modo de ejemplo, a través de una mejor predicción de la demanda, DHL ha observado cómo algunos de sus clientes han reducido entre el 20% y el 30% del inventario, dependiendo del sector en el que operen, al tiempo que la tasa media de utilización de la cadena de suministro aumentaba de 3 a 7 puntos porcentuales.

[sumario]Las nuevas capacidades de analítica inteligente están haciendo evolucionar a la cadena de suministro desde un formato  reactivo hacia un modelo proactivo [/sumario]

El trabajo de investigación que el operador acaba de publicar identifica grandes oportunidades para aquellas compañías capaces de anticiparse al futuro mediante el correcto análisis de los datos procedentes de sus cadenas de suministro, e insta a las empresas a impulsar su negocio y dirigir sus operaciones globales mediante ese análisis.

Soluciones a disposición de las empresas

Las herramientas de 'data mining', de reconocimiento de patrones, de analítica de negocio y de inteligencia de negocio, entre otras, se están integrando en el emergente campo de la ciencia de datos de la cadena de suministro.

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Estas nuevas capacidades de analítica inteligente están haciendo evolucionar a la cadena de suministro desde un formato  reactivo hacia un modelo proactivo y, en última instancia, predictivo. Las consecuencias van mucho más allá de reinventar el modelo de cadena de suministro, ya que ayudarán a redefinir la nueva empresa global, impulsada por el conocimiento extraído de los datos.  

La cadena de suministro descriptiva utiliza sistemas de información y de análisis para capturar y presentar los datos de una manera que ayude a los gestores del negocio a entender fácilmente lo que está sucediendo, especialmente en áreas como la reducción de costes o la eliminación de residuos en sus cadenas de suministro.

No obstante, ahora "hay que ir más allá", según se desprende del informe, al recoger que las organizaciones líderes están evolucionando hacia una cadena de suministro predictiva, lo que les permite dar sentido y forma a la demanda, optimizar las redes, mejorar la agilidad e incrementar capacidad de respuesta.

Pese a la evolución de las tecnologías y herramientas de análisis de la cadena de suministro en los últimos años, su integración en la empresa aún está lejos de ser fácil. Las compañías suelen progresar a través de varias etapas de madurez a medida que adoptan estas tecnologías.

Según señalan desde el operador, en cualquier empresa global, la cadena de suministro es una de las mayores fuentes de datos, ya que contiene y genera información que afecta a casi todas las áreas de la compañía. Sin embargo, y a pesar de reconocer el gran valor que esto supone, muy pocas aprovechan eficazmente el potencial de este tesoro.

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