Fuente: MAERSK

En la última década, el avance del big data, el internet de las cosas (IoT) y ahora la inteligencia artificial (IA) ha llevado a sistemas más optimizados en las cadenas de suministro. Tanto es así que es difícil imaginar cómo sería la logística sin estos avances tecnológicos. Según The Times of India, el 41% de los profesionales de la cadena de suministro dan prioridad al análisis de datos en las tecnologías de la cadena de suministro. Con la IA y el potencial del análisis rápido, el crecimiento específico de los datos y sus usos significativos, las oportunidades para las cadenas de suministro son infinitas.

Big data y optimización de la cadena de suministro

El papel del big data en la cadena de suministro ha crecido constantemente, y se descubren cada vez más oportunidades de integración y eficiencia. En el núcleo de este crecimiento continuo dentro del campo está el objetivo de optimizar procesos y procedimientos.

El big data puede hacer que los procesos sean más simples, rápidos y adaptados a las necesidades de los consumidores. Con el rápido desarrollo de la IA, se prevé que los sistemas analíticos avanzados desempeñen un papel vital en la logística.

Según Gartner, esperan que el 50% de las empresas de comercio electrónico global inviertan en IA, una cadena de suministro en tiempo real y soluciones analíticas avanzadas, mientras que Appiven predice que para 2026, el 75% de los proveedores de la cadena de suministro ofrecerán IA y ciencia de datos.

Además, el big data puede proporcionar información sobre los deseos y necesidades de los consumidores, además de utilizarla para mantenerse al tanto de las tendencias de consumo.

Orígenes de los datos de la cadena de suministro

Hoy en día, el big data se considera esencial para las cadenas de suministro, guiando, analizando y pronosticando, pero no siempre fue así.

El término “big data” se refiere a “colecciones extremadamente grandes y diversas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que continúan creciendo exponencialmente con el tiempo” y se acuñó en 1990.

Refleja la comprensión de que los datos se pueden recopilar rápidamente y analizar para facilitar aspectos del trabajo. Como un efecto dominó, esta tecnología ha avanzado a un ritmo rápido debido al crecimiento de Internet, el mayor uso de dispositivos móviles y el desarrollo del Internet de las Cosas. Lo que comenzó como un simple seguimiento ahora se ha trasladado a las predicciones del comportamiento del cliente, el seguimiento en tiempo real, la robótica fusionada con la entrega y las herramientas de procesamiento de IA para una máxima eficiencia.

Los últimos 5 años han puesto de relieve la necesidad de resiliencia, agilidad y flexibilidad en las cadenas de suministro. Si bien hay cosas definitivas que no se pueden diseñar ni planificar, el big data puede hacer mucho para ayudar a las empresas a optimizar y fortalecer sus operaciones.

Pronóstico

La capacidad de predecir el futuro ha sido durante mucho tiempo un anhelo de las empresas. Gracias a los grandes avances del big data, como el modelado predictivo, la inteligencia artificial (IA) y la previsión de tendencias, las compañías ahora están en una mejor posición para pronosticar el comportamiento del gasto de los clientes, sus preferencias y los cambios del mercado.

Pronóstico de la demanda: el big data se utiliza para crear patrones predecibles mediante el análisis de datos históricos y tendencias del mercado para predecir el comportamiento del cliente, los picos y las temporadas bajas, la gestión del inventario e incluso cómo proporcionar una ventaja competitiva utilizando experiencias de cliente personalizadas. Según un informe realizado por McKinsey, “las empresas que utilizan el análisis de clientes reportan un retorno de la inversión (ROI) un 115% más alto y un 93% más de ganancias que las que no lo hacen”. El uso de big data para la previsión va más allá de los minoristas, ya que ha brindado la oportunidad a los fabricantes y las empresas de transporte de predecir la demanda de producción y analizar las entregas utilizando este conocimiento para fines de planificación, como en el caso de la logística de cadena de frío.

Optimización del inventario: el análisis de big data puede ayudar a pronosticar las fluctuaciones de la demanda, los plazos de entrega y los patrones de estacionalidad. Las empresas pueden utilizar datos históricos de ventas, niveles de inventario actuales y pronósticos de demanda futuros para analizar y determinar los niveles óptimos de inventario para cada unidad de almacenamiento de stock (SKU) o ubicación del producto, y reducir el exceso de inventario y los costos. Amazon es una de las empresas más grandes que ha adoptado el big data para agilizar su toma de decisiones, aprovechándolo específicamente para personalizar la experiencia del cliente, administrar su inventario e incluso para sus campañas de marketing dirigidas.

Planificación de la producción: los programas de producción se pueden optimizar examinando factores como la utilización de la maquinaria, la disponibilidad de mano de obra y la disponibilidad de materiales. Al integrar datos de los sistemas de producción, sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y otras fuentes, las empresas pueden optimizar sus procesos de producción, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia general.

Para fortalecer aún más sus movimientos en la cadena de suministro, las empresas deberían considerar asociarse con empresas de logística que puedan ofrecer modelos de resiliencia de la cadena de suministro, así como soluciones alternativas. La asociación con una empresa de logística que pueda ofrecer multimodalidad, como transporte aéreo, marítimo y ferroviario, puede ofrecer la agilidad y la capacidad de reacción necesarias para adaptarse a interrupciones y cambios inesperados. Esto puede ayudar a suavizar algunos de los impactos que los eventos geopolíticos, el clima extremo y otros elementos disruptivos pueden tener en las cadenas de suministro.

Seguimiento

El seguimiento del big data puede beneficiar significativamente a las cadenas de suministro al proporcionar visibilidad en tiempo real, análisis predictivos, capacidades de optimización y una mejor toma de decisiones.

Visibilidad en tiempo real: el seguimiento del big data permite a los gerentes de la cadena de suministro monitorear el movimiento de mercancías, los niveles de inventario y los procesos de producción en tiempo real. Esta visibilidad de la cadena de suministro juega un papel vital en la identificación de bloqueos e ineficiencias en las cadenas, permitiendo a las empresas implementar acciones correctivas rápidamente.

Optimización: el seguimiento del big data permite la supervisión, evaluación y mejora de diversos procesos de la cadena de suministro, como la planificación de rutas, la gestión de inventario y la programación de la producción. Al analizar múltiples partes de las cadenas de suministro, las organizaciones pueden identificar oportunidades para optimizar las operaciones, reducir costos y mejorar la eficiencia general.

Satisfacción del cliente: el seguimiento también permite a las empresas rastrear los cambios en el comportamiento de sus clientes, como los cambios en los hábitos de compra, los intereses y los niveles de satisfacción. A través del análisis de estos datos, las empresas pueden adaptar mejor su producción, incluidos servicios y productos, y fortalecer la satisfacción y lealtad del cliente.

Además, las empresas deben utilizar el seguimiento de big data para monitorear el desempeño de sus proveedores, evaluando aspectos como los plazos de entrega, la calidad de los productos y materiales, y el cumplimiento general con las regulaciones, etc. En estos asuntos, puede ser más conveniente que las empresas se asocien con socios logísticos que tengan una cartera variada, ofreciendo más velocidad, capacidad de reacción y flexibilidad en lo que respecta a los movimientos de la cadena de suministro.

Gestión de riesgos

Nunca antes había sido tan importante la capacidad de identificar riesgos potenciales e implementar acciones para mitigarlos. El cambio climático y los eventos geopolíticos provocan retrasos e interrupciones, por lo que las empresas buscan constantemente formas de gestionar los riesgos y mitigar sus impactos.

Los sistemas de seguimiento de big data, al analizar datos de diversas fuentes, incluidas las redes sociales, los canales de noticias y las redes de sensores, pueden identificar potenciales riesgos para la cadena de suministro, como desastres naturales, inestabilidad geopolítica o interrupciones de los proveedores. Esta alerta temprana permite a las organizaciones implementar planes de contingencia y minimizar el impacto de eventos imprevistos.

Walmart ha aprovechado el big data para predecir el comportamiento de sus clientes, así como para anticipar cómo factores como el clima pueden afectar su negocio y cómo afrontarlos.

Datos de la cadena de suministro y el futuro

El big data nunca ha sido tan valioso para las empresas en lo que respecta a sus cadenas de suministro. Siendo la “incertidumbre” la palabra que mejor describe la década de 2020 hasta ahora, las empresas pueden utilizar el big data para mejorar la visibilidad y la resiliencia de sus cadenas de suministro. Al utilizar el big data, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos, utilizando análisis para optimizar su producción, inventario, mejorar la experiencia del cliente y gestionar los riesgos de forma proactiva, reduciendo así los costes generales.

Además, las empresas que se asocian con proveedores logísticos integrales que utilizan el big data para impulsar la innovación, desde modelos de resiliencia de la cadena de suministro hasta la mejora de las opciones de carga refrigerada, pueden optimizar aún más sus cadenas de suministro. Asimismo, un socio logístico integral también puede ayudar a mitigar riesgos, optimizar rutas y prever cambios en los movimientos ascendentes y descendentes.