Datos en tiempo real: por qué son fundamentales para las cadenas de suministro del futuro

El año 2020 impulsó la transformación del modelo de las cadenas mundiales de suministro. La pandemia puso de manifiesto riesgos hasta ese momento desconocidos y aceleró la adopción de estrategias novedosas en materia de resiliencia digital, control de costos y sostenibilidad.

En consecuencia, la inteligencia de datos surge como una prioridad esencial ofreciendo la rapidez que necesita hoy la industria para avanzar.

Las cadenas de suministro conectan los centros de producción con el consumo mediante la distribución. En este proceso intervienen muchas empresas diferentes: fabricantes, ensambladores, almacenes, transportistas, terminales de puertos y aeropuertos, compañías navieras, proveedores de servicios logísticos y distribuidores.

Tanto en el movimiento, como en cada contacto entre los eslabones, aumenta la posibilidad de que algo salga mal en un mecanismo que, pese a ello, debe seguir funcionando a gran velocidad.

En la actualidad, existen soluciones rentables para capturar información en tiempo real que optimizan los flujos de trabajo y se extienden por todo un ecosistema de socios empresariales.

Sin embargo, según el estudio Inteligencia en Tiempo Real y el futuro del Supply Chain de Orange Business Services, sólo 45% de los encuestados afirma que ya aprovechan estas herramientas para mejorar su toma de decisiones.

No obstante, es probable que esta cifra se duplique en los próximos dos años, ya que un 44% asegura que tiene previsto impulsar iniciativas relacionadas con datos.

¿Qué pasa si no contamos con datos en tiempo real?

Sin una colaboración eficaz pueden producirse fallos en los relevos entre un transporte y otro.

Los contenedores y las mercancías deben transportarse por carretera, por ferrocarril o bien transbordarse de los buques a barcos costeros o barcas fluviales más pequeñas.

Hay embarcaciones que llegan tarde, temprano o sin previo aviso si el mal clima las obliga a cambiar de rumbo. Por lo cual es difícil ajustar oferta y demanda para garantizar que toda la maquinaria y todos los equipos estén en pleno funcionamiento al mismo tiempo.

Todas estas dificultades ponen de manifiesto la necesidad de replantearse radicalmente la función de los datos para impulsar ecosistemas más eficientes en el ámbito de las cadenas de suministro porque sin una visibilidad al instante de toda la cadena, es difícil contar con una previsión acertada de la demanda.

Además, los datos en tiempo real tienen otra ventaja: mejoran los indicadores de desempeño medioambiental, social y de gestión.

¿Cómo funcionan las tecnologías que arrojan datos en tiempo real?

Cada vez es más habitual que los usuarios quieran adquirir productos y servicios de empresas que cuidan el planeta, o que al menos no lo dañan. Recientemente Capgemini detectó que una amplia mayoría de consumidores (79%) está cambiando sus preferencias de compra basándose en la sostenibilidad.

Los datos en tiempo real ya se pueden utilizar a gran escala. Esto es posible gracias a la tecnología 5G, que admite la recopilación de información mediante extensas redes de objetos conectados y aplicaciones de visión artificial, combinadas con arquitecturas informáticas de edge y cloud computing para ofrecer análisis rápidos a través de gemelos digitales.

Estos últimos son representaciones o modelos de un proceso, un objeto o un sistema existente, que se alimentan continuamente con datos recopilados desde el mismo, de modo que tienen una evolución similar y permiten valorar futuras situaciones hipotéticas.

La información de varios gemelos digitales puede ser útil para obtener una visión de conjunto de una serie de entidades del mundo real, como una fábrica, un puerto o incluso una cadena de suministro de extremo a extremo.

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Además, contribuyen al análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo de los datos, habilitado con IA y algoritmos de aprendizaje automático.

El objetivo es poder anticipar qué va a ocurrir, cuándo va a suceder y por qué.

Las ventajas de la automatización

La hiperautomatización es el nuevo término empleado para referirse a tecnologías como la automatización robótica de los procesos (RPA) combinadas con IoT, IA o reconocimiento óptico de caracteres (OCR), procesamiento de documentos, chatbots, API y blockchain.

Por ejemplo, un bot habilitado con IoT puede comprobar los niveles de existencias en tiempo real.

Los sistemas auxiliares de IA pueden predecir la demanda basándose en el historial de tendencias y pedir al bot que inicie órdenes de compra (mediante API en el sistema ERP) cuando los valores de suministro se sitúen por debajo de los mínimos necesarios. El bot logra incluso alertar al gestor humano en caso de detectar una anomalía.

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Detrás de esta interacción entre las capacidades humanas y los datos, el blockchain puede contribuir a una gobernanza sólida, rastreando de manera fiable la procedencia de los productos para cumplir con iniciativas de suministro éticas y sostenibles.

Pero no todos los procesos pueden automatizarse, siempre habrá tareas en las que el factor humano seguirá siendo fundamental.

Es por lo tanto clave dotar a los colaboradores de herramientas digitales como tablets, teléfonos inteligentes o dispositivos de realidad virtual o aumentada ergonómicos y robustos, ya que así podrán ser más productivos, además de reducir la fatiga y la frustración.

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