23 de Julio de 2024

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Supply chain analytics: eficaz toma de decisiones

Redacción TLW®

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Mientras que la mayoría de las compañías tienen altas expectativas en sus esfuerzos de big data analytics en su cadena de suministros, muchos de ellos tienen dificultades para adoptarla. De hecho, en un reciente estudio sobre el tema, vemos que el 97% de los ejecutivos indican que comprenden cómo big data analytics podrían beneficiar su cadena de suministros, pero sólo 17 por ciento indica ya haberlos implementado en una o más de las funciones de la cadena de suministros.

Desde mitad del siglo veinte, las compañías han implementado de cierta manera “analytics” para una mejor toma de decisiones, por ejemplo para reaprovisionamiento, manejo de inventarios y definición de los parámetros adecuados de inventario de seguridad.

Sin embargo, ese tipo de analytics han sido diseñados para situaciones especiales; las compañías históricamente han tenido éxitos limitados en la implementación de analytics sistemáticos a través de sus operaciones. Los rápidos avances del siglo veintiuno en TI y software, los bajos costos tecnológicos en general, y las nuevas estrategias y habilidades están haciendo posible que las compañías adopten herramientas más sofisticadas y las hagan parte de su toma cotidiana de decisiones.

La cadena de suministros ya no funciona más de manera lineal como se planteó en los primeros estudios de análisis de los diferentes eslabones que la conforman. El crecimiento de las tecnologías digitales ha habilitado a las compañías para almacenar cantidad creciente de información y, subsecuentemente, las empresas requieren técnicas aún más poderosas para darle sentido a estos datos. En consecuencia, la gestión de big data analytics es ya una capacidad crítica para el negocio.

(Ver figura 1: Red de interrelaciones de las cadenas de suministros modernas a nivel global en PDF adjunto)

Pese a que existe cada vez más una mayor conciencia en torno al valor de la implementación y uso de big data analytics, muchas compañías aún no comprenden del todo cómo aplicar analíticas a sus datos y convertirlos en un desempeño más alto de su cadena de suministros (y por supuesto de la empresa en general).  El uso de big data analytics en la función de la cadena de suministros no ha permeado ni ha logrado una adecuada coordinación a través de las compañías globales, y hay poco consenso entre las compañías en torno a cómo desarrollar, estructurar y desplegar las capacidades clave para el éxito. Muchas compañías están en el borde de hacer inversiones para desarrollar una gran capacidad madura de analytics.

Los ejecutivos indican que hay tres factores que hacen una diferencia en los resultados que big data analytics entrega a la organización: el enfoque puesto en el desarrollo de una estrategia sólida de analytics a lo largo de la organización, el aseguramiento de que big data analytics está embebido en las operaciones de la cadena de suministros para mejorar las decisiones a lo largo de la organización, y la adquisición de talento con una mezcla única de habilidades analíticas y el conocimiento del negocio para producir enfoques accionables a partir de los datos disponibles dentro de la organización.

Big data analytics incorpora tres dimensiones diferentes. La primera dimensión, “big data”, se refiere a la habilidad o necesidad para procesar información con los siguientes atributos:

1.    Velocidad: en tiempo real o lo más cercano al tiempo real

2.    Variedad: la información varía en tiempo y contexto, y no es un modelo fijo de información

3.    Volumen: el volumen es significativo y requiere enfoques únicos

La segunda dimensión “analytics”, involucra la habilidad de obtener enfoques a partir de los datos a través de la aplicación de estadística, matemáticas, econometría, simulación, optimización y otras técnicas que soporten la adecuada toma de decisiones por parte de la empresa en torno a un problema u oportunidad que necesite atenderse.

48 por ciento de los ejecutivos esperan crear la habilidad organizacional de reaccionar más rápidamente a los cambios; 45 por ciento esperan que big data Analytics los ayude a obtener enfoques acerca del futuro, más que meramente reportes de lo que ocurrió en el pasado; y 43% esperan lograr una visión transversal de la cadena de suministros que los ayude a optimizar el desempeño de la cadena de suministros en general.

La implementación de una estrategia de big data analytics potencializa las empresas para mejorar muchos aspectos del negocio de una compañía y puede tiene un impacto mayor en el desempeño financiero y operativo en general de una compañía.
 
La oferta analytics cadena de suministro y la simulación proporciona métodos cuantitativos para derivar información procesable y los resultados de los datos de la cadena de suministro, así como los procesos y tecnologías diseñadas para evaluar el impacto de las diversas palancas / métricas a través de la cadena de valor.

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(Ver figura 2: Áreas que impacta la implementación de una solución de Supply Chain Analytics en PDF adjunto)

Con base en los casos de éxito que hemos implementado en Accenture a nivel mundial, hemos hallado que una solución de supply chain analytics puede:

•    Incrementar las ventas mediante el aprovechamiento de análisis de precios, en la optimización de la disponibilidad de la plataforma, el rango macro y optimización del espacio, la segmentación de clientes y la optimización de la promoción: el crecimiento de ingresos hasta en un 5.2%.

•    Aumentar la ganancia bruta mediante el aprovechamiento de marketing y campañas de análisis, optimización de rebajas, análisis de prevención de pérdidas y la optimización de múltiples canales: aumento hasta de un  5.15% en la utilidad bruta.

•    Reducir los costos de operación mediante el aprovechamiento de la productividad del personal y la utilización, adquisición y análisis del costeo basado en actividades: reducción de costos de operación hasta en un 30.5%.

•    Reducir el capital de trabajo mediante el aprovechamiento de previsión y el capital de abajo: hasta un 30.5% de reducción del capital de trabajo.

Finalmente, la existencia de una base de clientes más fragmentada, con demandas más diversas, con un mayor conocimiento y acceso a la información global, con una creciente oferta de competidores, con una reducción del ciclo de vida de los productos lanzados al mercado y con ofertas omnicanal que facilitan el acceso a cualquier proveedor a nivel mundial, entre otras variables, hace que la implementación de una solución de supply chain analytics se vuelva menester para aquellas organizaciones que toman conciencia de la necesidad de poder no sólo responder rápido a las necesidades de sus clientes, sino de anticiparlas adecuadamente.

*Gerente de Consultoría especializada en Cadena de Suministro de Accenture Normal 0 21 false false false ES-MX X-NONE X-NONE


Redacción TLW®

Equipo editorial de THE LOGISTICS WORLD®, conformado por periodistas especializados en la industria del transporte, supply chain, manejo de almacenes y tecnologías logísticas.

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