5 pasos para construir una supply chain inteligente

• ¿En qué tecnologías digitales debería invertir su empresa para construir una supply chain inteligente?

La pregunta fue planteada por el portal Supply Chain Quarterly del Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP).

Con un evento global disruptivo tras otro en los últimos dos años, las empresas se están enfocando en rediseñar sus cadenas de suministro para que sean más resistentes, transparentes y ágiles.

El hilo común entre todas las empresas que son resistentes y prósperas en el entorno actual es su capacidad para extraer y utilizar la "inteligencia" que está integrada en su cadena de suministro, señaló el experto.

La gestión inteligente de la cadena de suministro es posible cuando las empresas aprovechan al máximo las últimas tecnologías de transformación digital.

Herramientas para una supply chain inteligente

Entre éstas mencionó la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), el análisis predictivo, el comercio unificado y los macrodatos.

Sin embargo, con una plétora de soluciones tecnológicas y de inteligencia artificial disponibles en el mercado, el profesional moderno de la cadena de suministro tiene muchas opciones.

Por tanto, Sharma enumeró una hoja de ruta general de cinco pasos puede ayudar a que el proceso de toma de decisiones sea más fácil.

Paso 1: Crear un monitoreo bajo demanda de su cadena de suministro

Esto se refiere al seguimiento y rastreo de lo que ocurre en la cadena de suministro sin depender de varios actores para obtener datos.

Para hacer esto, las empresas deben obtener una visibilidad confiable de sus productos en cada etapa de la cadena de suministro, incluida la ubicación, la condición y la seguridad utilizando IoT e IA.

Paso 2: Aprovechar las señales comerciales

Es importante contar con una plataforma de inteligencia que pueda seleccionar datos de visibilidad y convertirlos en señales comerciales.

Estas señales se pueden utilizar para desencadenar acciones comerciales en vivo/predictivas.

Los equipos de primera línea pueden utilizar las señales contextuales para mitigar los riesgos comerciales.

Además, las señales pueden disparar alertas al cliente cuando surge un problema con su mercancía.

Paso 3: Recopilar información

En este paso, la ciencia de datos analiza una o más señales comerciales para proporcionar información y conocimientos de nivel macro, como si un envío está "completamente a tiempo" (OTIF) o el cumplimiento de la cadena de frío por región, por transportista y más.

Esta información de nivel macro en realidad ayuda a las empresas a profundizar hasta un nivel micro en las causas de los problemas dentro de un carril, instalación o región, pero solo en el área que está creando un riesgo comercial.

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Las estadísticas funcionan mejor a medida que las empresas recopilan más datos con el tiempo.

Paso 4: Combinar ideas y señales para crear "previsiones"

Estas previsiones son advertencias tempranas que AI o ML pueden utilizar para predecir un indicador clave de rendimiento (KPI) empresarial, como OTIF, cumplimiento de la cadena de frío o utilización de activos.

Sin este tipo de pronóstico, los problemas con un KPI a menudo solo se pueden corregir en retrospectiva.

Paso 5: Uso de gemelos digitales

Un gemelo digital crea simulaciones basadas en datos relevantes, confiables y en tiempo real.

Permite la creación de réplicas digitales del pasado, presente y futuro de las operaciones logísticas y cadena de suministro de las empresas.

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Las empresas pueden usar gemelos digitales para reproducir y visualizar no solo las operaciones de red actuales, sino también simulaciones hipotéticas en carriles, instalaciones, socios de transporte, regiones o toda la red.

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