Un modelo de 5 fases para la digitalización de la cadena de suministro

La digitalización de la cadena de suministro ha emergido como una necesidad crítica para empresas que buscan optimizar sus operaciones en el entorno competitivo actual. En los últimos años las empresas están adoptando tecnologías avanzadas como la Industria 4.0, la Transformación Digital y la Inteligencia Artificial, para mejorar la eficiencia, visibilidad y toma de decisiones en sus cadenas de suministro.  

En mi práctica como consultor, he visto en los últimos años sentimientos encontrados con respecto a estas tecnologías: entusiasmo, incertidumbre, escepticismo y preocupación pueden encontrarse en la misma plática con personas pertenecientes a una misma planta o centro de distribución. Una de las quejas más frecuentes que he escuchado son los proyectos millonarios que vienen desde el corporativo para equipar de las nuevas tecnologías a la cadena de suministro, pero que meses después no dan el retorno de inversión que la empresa buscaba. La razón es obvia, la tecnología per se no es capaz de generar ahorros; los beneficios vienen de nuestra capacidad de integrar la tecnología a las operaciones para incrementar la eficiencia en el uso de los recursos, reducir los desperdicios y tomar decisiones acertadas en tiempo real. 

Un enfoque robusto para abordar la digitalización de la cadena de suministro es la implementación de un modelo que describe las funciones y herramientas requeridas para este proceso en cinco fases o etapas: física, virtual, analítica, prescriptiva y directiva. Conocer este modelo nos permite visualizar hasta dónde nos llevarán las tecnologías en las que estamos invirtiendo y cuáles son las siguientes inversiones que la empresa necesita para alcanzar los beneficios que la cuarta revolución industrial ofrece. 

1. La fase física 

La fase física colecta la información relevante a través de sensores con una frecuencia y formato predefinido. Podemos hablar de sensores de temperatura, humedad, presión, aceleración, o sistemas de posicionamiento global (GPS). También pueden utilizarse dispositivos RFID, cámaras digitales, drones, AGVs, Robots o Cobots para recolectar la información. En esta fase, las operaciones físicas --como la producción, transporte y almacenamiento-- se interconectan a través de dispositivos y sensores que recogen datos en tiempo real. El Internet de las Cosas (IoT) tiene un papel clave aquí, proporcionando una infraestructura tecnológica que permite comunicarse con la fase virtual. 

En una cadena de suministro tradicional, los procesos operativos pueden ser fragmentados y manuales, lo que da lugar a ineficiencias y errores. Con la digitalización física, las empresas pueden obtener visibilidad total de sus operaciones mediante la recopilación constante de datos que permiten monitorear variables como el estado de las máquinas, la ubicación de los productos, o las condiciones del entorno durante el transporte.  

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2. La fase virtual 

Una vez que se han digitalizado los activos físicos, el siguiente paso en la digitalización de la cadena de suministro es la creación de una infraestructura tecnológica que permite almacenar, procesar y gestionar grandes cantidades de datos generados por dispositivos conectados a Internet. Esta información se recopila de los dispositivos físicos a través de IoT y se almacena en la nube, en donde los datos se almacenan y procesan salvaguardando la ciberseguridad de los mismos.  

En la nube estos datos serán guardados en sistemas especializados, tales como los de Planeación de Recursos Empresariales (ERP), Sistema de Gestión de Almacenes (WMS), Gestión de la Relación con los Clientes (CRM), o Sistemas de Gestión de Flotillas (VMS), entre otros. Las APIs (Interfaz de Programación de Aplicaciones) establecen reglas sobre cómo los componentes del software deben interactuar, permitiendo el intercambio de datos o la ejecución de funciones sin que los desarrolladores tengan acceso directo al código subyacente, permitiendo que los desarrollos de diferentes compañías puedan interactuar entre sí.  

3. La fase analítica 

A medida que las empresas recopilan grandes cantidades de datos del plano físico en el virtual, se presenta una oportunidad significativa para obtener conocimientos profundos a través de análisis avanzados. La fase analítica de la digitalización se centra en aprovechar el big data para identificar patrones, tendencias y correlaciones que puedan mejorar la eficiencia de la cadena de suministro. 

Los repositorios de información que se almacenan en la nube los analiza un software de inteligencia de negocios y se muestran a través de tableros de control. 

Un software de inteligencia de negocios (Business Intelligence, BI) es una herramienta que ayuda a las empresas a recopilar, analizar y visualizar datos para mejorar la toma de decisiones. Estas plataformas permiten integrar datos provenientes de diferentes fuentes (como bases de datos, ERP, CRM, entre otras) para analizarlos y generar informes, gráficas y estadísticas que facilitan el entendimiento del rendimiento de la empresa en áreas clave como ventas, finanzas, marketing o producción. 

El principal objetivo de un software de BI es convertir los datos brutos en información valiosa y procesable, lo que permite a las organizaciones identificar tendencias, patrones y oportunidades, mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones basadas en datos en lugar de intuiciones. 

4. La fase prescriptiva 

Un tablero de control o dashboard es una interfaz visual que presenta información clave de manera clara y accesible mediante gráficos, tablas y métricas que se pueden monitorear en tiempo real. Un Tablero de Control permite a los usuarios ver el estado actual de diversas métricas clave de desempeño (KPIs) en un solo lugar, lo que facilita la comprensión del estado del negocio en un vistazo. 

La fase prescriptiva va un paso más allá del análisis de datos, ya que se enfoca en la recomendación de acciones concretas para mejorar el rendimiento de la cadena de suministro. Mientras que la fase analítica ofrece información y tendencias basadas en los datos, la prescriptiva utiliza esos datos para indicar las mejores acciones posibles que las empresas deben tomar. 

Esto se logra a través del uso de estadística avanzada y algoritmos de aprendizaje computacional, optimización y sistemas de apoyo a la decisión que son capaces de considerar múltiples variables y escenarios, y generar soluciones óptimas para problemas complejos de la cadena de suministro. Por ejemplo, estos sistemas pueden sugerir rutas logísticas más eficientes, recomendar niveles de inventario óptimos, o definir políticas de reabastecimiento en función de las predicciones de demanda. 

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5. La fase directiva 

Finalmente, la fase directiva de la digitalización de la cadena de suministro integra todas las fases anteriores para la toma de decisiones automáticas a través de la inteligencia artificial. Esto ayuda a las empresas a optimizar procesos, reducir costos, mejorar la eficiencia y adaptarse rápidamente a cambios en el entorno. Mediante algoritmos avanzados y el análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, la IA puede predecir comportamientos, automatizar decisiones y sugerir las mejores acciones a seguir sin intervención humana. 

Adicionalmente, la interacción entre los tomadores de decisiones humanos y la inteligencia artificial se dará a través de modelos de interacción verbal, permitiendo que se muestren estadísticas, gráficas o análisis de causa raíz al solicitarlo de manera verbal. Los pilotos de Tableau Einstein y SAP Joule son un ejemplo de estas tecnologías que están comenzando a llegar al mercado. 

Algunos ejemplos de aplicaciones que se pueden llevar a cabo en esta etapa son el pronóstico de la demanda, la optimización de inventarios, la gestión de rutas de transporte, el mantenimiento predictivo, la gestión automatizada de proveedores y el seguimiento automático al cumplimiento de pedidos entre otros. 

En cada una de estas fases, las tecnologías de Industria 4.0 y la Transformación Digital desempeñan un papel fundamental. El IoT, la nube, la inteligencia artificial, la automatización y el big data son herramientas que permiten a las empresas optimizar sus cadenas de suministro de manera integral mediante la digitalización. La convergencia de estas tecnologías impulsa la evolución de las cadenas de suministro desde un enfoque tradicional, reactivo y fragmentado, hacia uno conectado, predictivo y proactivo. 

Además, la digitalización de la cadena de suministro no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también permite una mayor agilidad y capacidad de respuesta ante las cambiantes condiciones del mercado y las interrupciones inesperadas. Las empresas que logran implementar con éxito estas tecnologías a lo largo de las cinco fases pueden obtener una ventaja competitiva significativa al reducir costos, mejorar la calidad del servicio y aumentar la satisfacción del cliente.

 

¿A qué sectores de la industria impacta este tema?  

• Manufactura: La digitalización optimiza la producción, automatiza procesos, reduce tiempos de inactividad y mejora la calidad de los productos mediante el uso de IoT, robots y análisis predictivo. 

• Automotriz: Facilita una mayor eficiencia en la gestión de inventarios, logística, y control de calidad, permitiendo a las empresas ser más ágiles y adaptarse rápidamente a la demanda. 

• Retail y comercio electrónico: Mejora la gestión de inventarios, la previsión de la demanda y las operaciones logísticas, optimizando la experiencia del cliente y reduciendo costos operativos. 

• Farmacéutico y salud: Permite un control más preciso de la cadena de frío, la trazabilidad de productos sensibles y la optimización de los tiempos de entrega, especialmente en la distribución de medicamentos. 

• Alimentos y bebidas: Garantiza la trazabilidad y calidad de los productos a lo largo de toda la cadena, mejorando la seguridad alimentaria y optimizando los tiempos de distribución. 

• Logística y transporte: Incrementa la visibilidad y el control en tiempo real de las operaciones de transporte, mejorando la eficiencia y la planificación de rutas. 

• Energía y recursos naturales: Facilita la gestión eficiente de la cadena de suministro de recursos, optimizando la producción, el transporte y el almacenamiento de energía y materias primas. 

• Aeroespacial y defensa: Mejora la gestión de complejas cadenas de suministro, asegurando la entrega puntual de componentes críticos y facilitando la coordinación entre múltiples proveedores. 

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