Mejorar la planificación de la cadena de suministro mediante una gestión eficaz de datos

Chicago, ILL / Enviado - En el marco de Reuters Events: Supply Chain USA 2025, un panel liderado por expertos de Danone, Hormel Foods, AGI, West Monroe y moderado por Sheri Hinish (Supply Chain Revolution Podcast) abordó uno de los temas más críticos para la logística moderna: cómo pasar del dato fragmentado al conocimiento procesable.

La gestión eficaz de los datos no solo permite anticipar la demanda, sino que se ha convertido en un pilar para la resiliencia operativa, la colaboración con socios clave y la transformación digital de la cadena de suministro.

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Los desafíos estructurales de los datos logísticos

Uno de los grandes obstáculos que enfrentan las organizaciones es la insuficiencia y desalineación de datos entre sistemas.

• Según Brian Pacula, socio de West Monroe, muchas empresas realizan limpiezas de datos puntuales, pero no abordan las causas raíz. “Al final, si no resuelves por qué los datos se ensucian, el problema vuelve y erosiona la precisión de las previsiones”, explicó

Por su parte, Deniz Balci, gerente sénior global de AGI, puso el foco en la complejidad operativa: “Cada planta de producción tiene un ERP distinto, algunos ni siquiera tienen MRP. ¿Cómo consolidas datos útiles si no hay procesos básicos comunes?”.

La solución pasa por entender el contexto real de quienes usan los datos: sentarse con compradores, vivir su día a día, y luego diseñar herramientas adaptadas a esa realidad.

El problema no es solo técnico, es humano

La falta de formación específica en supply chain, planificación, programación o gestión de inventarios agrava el problema. Balci remarcó que muchas personas utilizan herramientas como Excel sin saber cómo aplicarlas correctamente. “No es suficiente con tener la herramienta, hay que enseñar cómo usarla para cerrar las brechas de conocimiento”.

La IA y el análisis avanzado como catalizadores

Jen Ehresmann, vicepresidenta de supply chain en Hormel Foods, dejó en claro que el enfoque de su empresa es usar la inteligencia artificial de forma específica y útil. “No es hype. Hoy usamos IA para detectar errores humanos en la demanda: errores de tipeo, datos faltantes, anomalías puntuales que afectan el forecast. No reemplaza todo, reemplaza tareas concretas”.

Hormel también emplea IA en:

• Scrubbing de datos históricos para eliminar eventos no recurrentes.
• Planificación predictiva para productos con vida útil corta.
• Automatización de despliegues en tiempo real desde planta a centro de distribución con RPA.

De la estrategia de TI al valor operativo

Ehresmann compartió que, como muchas compañías centenarias, Hormel tiene grandes brechas de datos. Parte del reto ha sido generar los datos desde cero en aquellas áreas con conocimiento institucional no documentado.

"No esperamos que todo esté perfecto. Vamos caso por caso, modernizando mientras volamos el avión”

dijo.

Gobernanza, seguridad y alineación de stakeholders

David White, vicepresidente de supply chain en Danone, coincidió en que la clave para escalar cualquier proyecto de gestión de datos es la alineación temprana de todas las partes interesadas, incluyendo los equipos de IT y seguridad.

“Esto no es solo un proyecto de supply chain, es un proyecto transversal. Hay que conseguir buy-in desde el inicio”

David White

La seguridad de los datos también es central. Los ponentes coincidieron en que cada paso en la transformación digital debe estar validado, documentado y aprobado por todos los involucrados. La confianza es un prerrequisito para la escalabilidad.

De la gestión de datos a una supply chain más inteligente

Una buena estrategia de datos no solo optimiza la operación interna: también fortalece la colaboración externa.

El panel destacó que compartir información estructurada, precisa y en tiempo real con proveedores permite reaccionar rápidamente a disrupciones, ajustar niveles de inventario y mejorar la visibilidad en toda la cadena.

Gobernanza como motor de resiliencia

La gobernanza de datos se posiciona como la base para una cadena de suministro moderna. Desde definir qué datos se recolectan, hasta estandarizar su significado y asegurar su integridad, cada paso influye directamente en la capacidad de anticipación, planeación y respuesta.

El panel dejó en claro que no hay una solución única, pero sí una serie de principios clave que pueden guiar el camino hacia una cadena de suministro más inteligente:

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