Supply chain | Big data en la cadena de suministro

Te explicamos cómo el supply chain big data ayuda a anticipar demanda, optimizar inventarios, mejorar logística y tomar decisiones más precisas en tu empresa

La cadena de suministro se ha transformado de manera positiva al dejar de funcionar únicamente con experiencia, intuición o reportes aislados. Afortunadamente al día de hoy, cada movimiento que hay dentro de la empresa genera información, misma que puede analizarse de forma continua para tomar decisiones mucho más precisas de frente a la competencia.

En todo lo que se refiere a compras, inventarios, entregas, tiempos de tránsito, comportamiento de clientes, variaciones de demanda y desempeño de proveedores, se arroja información que marca cierta tendencia futura a nivel empresarial pero también da información para operar mejor, reducir errores y responder más rápido ante cualquier cambio del mercado.

Si tienes una empresa ya no puedes permitirte los retrasos, ni tener presión sobre inventarios; el big data te va a ayudar a entender qué está pasando en cada punto de la operación y qué puede ocurrir después así que debes poner atención a sus beneficios y aplicar big data en supply chain.

¿Qué significa aplicar big data en supply chain?

Hablar de big data en una cadena de suministro moderna, es hablar de una serie de datos que llegan desde diferentes fuentes como son: sistemas ERP, órdenes de compra, sensores de transporte, plataformas de ventas, historial de inventarios, entregas, devoluciones e incluso factores externos como clima, tráfico o cambios de consumo.

La diferencia entre solo almacenar información y realmente aprovecharla al máximo está en hacer un correcto análisis y, es precisamente en este punto dónde entra el concepto de supply chain management: al administrar una cadena de suministro ya no implica únicamente coordinar compras, producción y distribución, sino entender cómo se comporta toda esa red en tiempo real.

Teniendo datos suficientes, una empresa puede responder preguntas muy concretas que le ayudarán a saber qué proveedor está entregando con más retraso, qué producto tendrá mayor demanda en cierto periodo, dónde se generan cuellos de botella, qué inventario está inmovilizado, qué rutas generan más costo operativo, entre otras cosas y, en definitiva, eso cambia por completo la forma de operar.

Por qué el big data se volvió tan importante en la cadena de suministro

La razón principal por la que el big data se volvió tan valioso es porque permite anticiparse, en la actualidad, donde toda la información viaja a mil por hora, un pequeño retraso puede afectar producción, distribución, atención al cliente y flujo financiero.

En definitiva no se trata solo de saber qué pasó ayer, sino de identificar señales que puedan ayudar a ir previendo futuros escenarios. Pongamos un ejemplo para un mejor entendimiento de la importancia del big data en la cadena de suministro: si durante tres semanas consecutivas una categoría aumenta ventas en determinadas zonas geográficas, el sistema puede advertir que habrá presión sobre inventarios antes de que el faltante ocurra.

Ese tipo de lectura temprana es justamente lo que vuelve tan importante al análisis de datos dentro de la logística.

Supply chain analytics y su facilidad de convertir datos en decisiones

Supply chain analytics es uno de los conceptos más relevantes de los que se sabe en la actualidad porque mientras el big data representa el gran volumen de información disponible, el analytics es el proceso que convierte esos datos en decisiones útiles para los dueños de las empresas.

La información es poder y hay que saber leerla; es precisamente el supply chain analytics el que ayuda a responder tres niveles de análisis:

1. ¿Qué está pasando?

En este nivel se va a analizar el inventario disponible, cumplimiento de entregas, retrasos, rotación, órdenes abiertas.

2. ¿Por qué está pasando?

Aquí se identifican causas de lo que está pasando y que puede tener alguna repercusión en el negocio como lo son fallas de proveedor, saturación de almacén, cambios de demanda o errores de planeación.

3. ¿Qué puede pasar después?

Justo en este punto aparece el análisis predictivo y se hace una valoración de qué productos podrían agotarse, qué zonas tendrán mayor demanda o dónde habrá presión operativa. Es en este tercer nivel en dónde hay más valor para el negocio.

El papel de data analytics en inventarios

Sin duda, uno de los puntos donde más impacto tiene el data analytics es el inventario y es que muchas empresas todavía enfrentan dos problemas importantes: tener demasiado producto detenido o quedarse sin mercancía en momentos importantes.

Los dos escenarios no son buenos y generan pérdidas, por lo que es importante hacer uso del data analytics en este caso. Con esta herramienta, el inventario deja de administrarse por promedio histórico y comienza a ajustarse según comportamiento real.

Vamos a poner un ejemplo:

Si un producto tiene picos de demanda cuando va a existir un evento comercial, el sistema puede detectarlo antes de que el equipo operativo lo perciba manualmente; además también es posible observar referencias con baja rotación, identificar inventario obsoleto y ajustar niveles de compra con mayor precisión. En lugar de reaccionar tarde, la empresa puede anticiparse.

Machine learning dentro del supply chain

Uno de los avances más importantes en logística es el uso de machine learning porque a diferencia de un análisis tradicional, aquí los sistemas aprenden del comportamiento que se tiene día a día para mejorar predicciones. Eso significa que el modelo no solo muestra datos, también ayuda a detectar relaciones complejas entre variables, puede encontrar que ciertos retrasos ocurren cuando coinciden tres factores:

• Älta demanda
• Proveedor específico
• Determinada temporada del año

Ese tipo de patrón sería difícil de detectar manualmente pero con machine learning, las empresas pueden mejorar en varios aspectos como lo es la predicción de demanda, estimación de tiempos de entrega, asignación de inventarios y planificación de rutas.

Software especializado para análisis de cadena de suministro

Todo esto requiere plataformas capaces de procesar información de manera ordenada y es vital contar con un software es central. Hoy existen soluciones que integran datos logísticos, comerciales y financieros en una sola lectura operativa.

Un buen software de supply chain permite visualizar:

• inventario en tiempo real
• Órdenes pendientes
• Desempeño de proveedores
• Tiempos de surtido
• Costos logísticos
• Cumplimiento de entregas

Ahí es donde plataformas como SAP Supply Chain Management (SCM) resultan ideales para centralizar información de compras, inventarios, producción, transporte y demanda en un mismo entorno de análisis.

A través de este tipo de soluciones, el equipo operativo puede consultar indicadores en tiempo real, anticipar faltantes, evaluar desempeño de proveedores y ajustar decisiones con base en información actualizada. Esto permite que el análisis deje de ser un ejercicio aislado y se convierta en parte cotidiana del supply chain management.

Además, cuando estos sistemas se conectan con herramientas de analytics, la empresa puede trabajar con escenarios predictivos, identificar riesgos logísticos y mejorar la planeación de abastecimiento.

Supply chain management basado en decisiones predictivas

La evolución del supply chain management hoy está muy ligada a la predicción, pero antes su administración se enfocaba en mantener una operación estable. Sin duda las cosas cambian y también lo hacen para escenarios cambiantes.

No debemos cegarnos que en la actualidad existen muchos cambios de consumo, interrupciones globales, problemas de abastecimiento o movimientos bruscos en costos.

Con modelos predictivos, las empresas pueden construir escenarios antes de que el problema ocurra todo ello con la finalidad de reducir la vulnerabilidad operativa.

Integración con otras plataformas empresariales

El verdadero valor del análisis aparece cuando el supply chain se conecta con otras áreas porque todos sabemos que la logística no funciona aislada y depende de compras, ventas, finanzas y planeación.

Por eso muchas empresas integran estos análisis con plataformas empresariales más amplias y es justamente aquí como herramientas como Smart Retail pueden trabajar junto con SAP ERP para que la información del punto de venta también se convierta en inteligencia comercial útil para toda la operación lo que permite que una decisión comercial impacte inmediatamente en compras, inventario y distribución.

Retos al implementar supply chain big data

Aunque el potencial es alto, también existen desafíos que se deben reconocer y atacar ya que no todo depende de tener tecnología; muchas veces el reto principal es la calidad de los datos que se utilizan y también si la información llega incompleta, duplicada o mal capturada, el análisis pierde valor.

Se suelen encontrar desafíos en áreas que generan información por separado y no la comparten correctamente, así que no todo es perfección. Antes de hablar de algoritmos avanzados, muchas empresas primero necesitan ordenar procesos internos y así lograr que los procesos funcionen de manera correcta adquiriendo una madurez digital.

¿Cuál es el futuro del supply chain?

Todo apunta a que la gestión logística seguirá avanzando hacia modelos más predictivos porque hay una gran presión por entregas rápidas y eficiencia operativa que hacen que los datos sean cada vez más importantes.

En este escenario, supply chain analytics, machine learning, data analytics y plataformas de software dejarán de ser herramientas opcionales para convertirse en parte natural de la operación. La diferencia estará en qué empresas usan esos datos solo para mirar reportes y cuáles realmente los convierten en decisiones estratégicas, porque al final, el dato por sí solo no resuelve nada; como ya vimos, lo que transforma una cadena de suministro es la capacidad de interpretar esa información y actuar a tiempo.