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Big Data, una opción a los imprevistos en la cadena de suministro

Los profesionales de la industria deben tener como prioridad el desarrollo de proyectos de inversión en tecnología de nueva generación y priorizar la analítica avanzada, considera Marta Clark.
sáb 14 agosto 2021 01:30 PM

(Expansión) - Acontecimientos recientes como la pandemia y el bloqueo del Canal de Suez han puesto al descubierto los eslabones débiles y la fragilidad de las cadenas de suministro a nivel mundial. Eventos de desestabilización ocurren cada vez con mayor frecuencia, por lo que las empresas, especialmente las fabricantes y las minoristas, deben permanecer atentas a cualquier crisis inminente en el futuro.

Cabe destacar que la toma de decisiones críticas para las operaciones de negocio a través de herramientas heredadas y estáticas de la cadena de suministro, como es el caso de hojas de cálculo e informes semanales de sistemas ERP, ya no deben considerarse como una opción estratégica y confiable para los líderes empresariales.

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Los profesionales de la industria deben tener como prioridad el desarrollo de proyectos de inversión en tecnología de nueva generación y priorizar la analítica avanzada, así como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML).

De esta manera podrán equilibrar dinámicamente la cadena de suministro y responder con la agilidad necesaria ante una crisis emergente, ya que contarán con plataformas analíticas visuales precisas, fiables, automatizadas, descriptivas, espaciales, predictivas y sin necesidad de programación, para crear modelos concretos de toda la operación, predecir la demanda y posicionar la oferta para responder a un panorama rápidamente cambiante o a algún nuevo brote viral.

En este contexto, la previsión dinámica de la demanda permite a las empresas anticipar la escasez de productos y las tendencias de compra antes de que se produzcan, permitiéndoles mejorar la planificación y gestión de su inventario.

Diferentes escenarios hipotéticos pueden predecir una amplia gama de proyecciones de mercado y comparar escenarios para reducir los riesgos posibles y proporcionar información. Por ejemplo, dicha previsión dinámica podría funcionar en el caso de que se deba aplazar una reducción de inventario prevista para el invierno días antes de un frente frío importante, o bien puede ayudar a evitar una escasez de inventario en lugares clave durante un día festivo de clima cálido, planificando una entrega anticipada.

Por medio de la combinación de datos internos y externos, como las previsiones meteorológicas, el tráfico de envíos, los días festivos y eventos, las empresas pueden preparar modelos predictivos y automatizar sus procesos de análisis de datos para prever la demanda de forma dinámica.

Cuando una empresa tiene la capacidad de modelar la oferta y la demanda puede centrarse en colocar su inventario en los lugares adecuados y evitar la escasez analizando qué productos tienen mayor volatilidad o acortar los plazos de entrega utilizando previsiones precisas para aumentar la eficiencia en toda la cadena de suministro.

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Por ejemplo, a medida que la demanda fluctúa, es crucial poder analizarla rápidamente y asegurar la capacidad de carga adicional en corto plazo. Los análisis predictivos pueden ayudar a los planificadores y compradores a entender las opciones de envío, optimizar rutas comerciales y analizar datos sobre fuentes geoespaciales, incluyendo su posicionamiento y seguimiento por satélite en tiempo real para ofrecer una visión general de las mercancías en tránsito.

Sin el poder de la automatización y de la analítica de datos es imposible obtener una visión clara de la cadena de suministro global y prevenir los escenarios imprevistos. Un análisis correcto, la transparencia, así como informes oportunos, precisos, fiables y automatizados son la clave para hacer posible la previsión dinámica de la demanda. Las plataformas avanzadas de IA y análisis de autoservicio pueden permitir este nivel de transparencia, mayor soporte sobre la toma de decisiones e informes automatizados.

Para cualquier empresa que gestione cadenas de suministro, la adopción del poder del big data será crucial en los próximos años; ya que, sin una analítica de precisión impecable y una previsión dinámica de la demanda, corre el riesgo de quedarse atrás en un entorno empresarial cada vez más imprevisible.

Nota del editor: Marta Clark es vicepresidenta para Latinoamérica en Alteryx . Síguela en LinkedIn. Las opiniones publicadas en esta columna pertenecen exclusivamente a la autora.

Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión

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