Ahorrar costes, mejorar plazos de entrega… Las industrias que gestionan una cadena de suministro buscan mejorar la eficiencia operativa de sus redes continuamente. Para ello, el aprovechamiento de los datos puede mejorar significativamente esta eficiencia, ya que utiliza un conjunto de tecnologías, procesos y herramientas que permiten a las empresas recopilarlos, analizarlos y transformarlos en información interpretable y relevante para la toma de decisiones estratégicas.
Con el uso de los datos que alimentan los cuadros de mando y de la Inteligencia Artificial, se pueden mejorar procesos como la optimización del stock, la previsión de la demanda y las redes de distribución. Tradicionalmente, para mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, se han empleado herramientas tradicionales de 'Business Intelligence' (BI) y bases de datos relacionales. Sin embargo, cuando se tienen que utilizar datos más sofisticados, surgen dificultades para generar información valiosa.
Las compañías necesitan tener una visión global de su cadena de suministro, que implica la utilización de datos procedentes de fuentes internas y externas, a los que el BI por sí solo no llega. En un mercado tan dinámico como el actual, las empresas de fabricación y distribución deben sacar el máximo partido a sus datos para dinamizar y flexibilizar sus procesos, y aquí entra en escena la analítica de datos avanzada, en conjunto con el 'business intelligence', para examinar, limpiar, analizar y transformar datos con el objetivo de obtener información relevante para la optimización de la cadena. [sumario]Los fabricantes necesitan tener información detallada y en tiempo real para gestionar eficazmente sus cadenas de suministro, cada vez más complejas y optimizadas[/sumario]
Los datos frente a la demanda
Hoy en día, los fabricantes necesitan tener información detallada y en tiempo real para gestionar eficazmente sus cadenas de suministro, cada vez más complejas y optimizadas, que ahora cuentan con información proveniente de una amplia variedad de fuentes de datos. Desde nuevos proveedores hasta la geolocalización de la producción y la distribución o la información sobre materias primas y activos industriales. Por no hablar del impacto de las fluctuaciones de la demanda, con el coste añadido que esto supone.
En los últimos años hemos podido comprobar cómo la demanda mundial puede cambiar de manera repentina. Por este motivo, es necesario que las cadenas de suministro tengan la capacidad de analizar y procesar datos con rapidez, para que puedan continuar con su actividad normal y se adapten a estas influencias externas. Sin embargo, con tantas fuentes de información diferentes, que pueden hallarse en ubicaciones distintas, la toma de decisiones puede ralentizarse, con el impacto que eso supone en el negocio.
Los fabricantes necesitan soluciones que puedan capturar y analizar continuamente y en tiempo real esos datos que provienen de una amplia variedad de fuentes para generar valor e impacto. Esto les permitirá actuar con mayor rapidez y ajustar los niveles de producción, mejorar el stock y realizar cambios en los procesos de distribución, lo que se reflejará en la optimización de la cuenta de resultados, liberando recursos para otras actividades.
Afrontar las dificultades con análisis en tiempo real
La analítica avanzada ofrece muchas ventajas, sobre todo en este sector en el que los datos tienen que estar actualizados constantemente. Pero las organizaciones deben ser conscientes de que necesitan tener esta capacidad de análisis ágil, en tiempo real y accesible para sacar el mayor partido de ellos y que no pierdan valor.
Para que las organizaciones mejoren la eficiencia de la cadena de suministro y mejoren los costes, deben eliminar los silos de datos y permitir a los equipos obtener valor de ellos en tiempo real.
Además, la innovación tecnológica está ayudando a las organizaciones a obtener datos más precisos para tomar decisiones más rápidas. Por ejemplo, el IoT permite a los fabricantes aprovechar los datos de forma remota y tener una perspectiva fidedigna de cualquier punto de la cadena de suministro.
Un claro ejemplo de la analítica avanzada de datos aplicada a este ámbito es la optimización de la logística en tiempo real, que tiene información actualizada del estado de los stocks, de la oferta y la demanda o del tráfico, lo que permite optimizar las rutas, la disponibilidad de vehículos y su carga. Esto beneficia enormemente en la capacidad de las cadenas de suministro, ya que las empresas no sólo pueden reaccionar a los cambios con mayor rapidez, sino planificar proactivamente las variaciones, contribuyendo a reducir los plazos de entrega.
En definitiva, para que las organizaciones mejoren la eficiencia de la cadena de suministro y mejoren los costes, deben eliminar los silos de datos y permitir a los equipos obtener valor de ellos en tiempo real, independientemente de dónde los tengan ubicados. En un momento en el que aumentan las expectativas de los clientes, las empresas capaces de utilizar los datos de su cadena de suministro de forma inteligente y rápida, obtendrán una ventaja competitiva significativa.