La ciencia de los datos aplicada a la cadena de suministro hace realidad la empresa predictiva
DHL presenta su informe La empresa predictiva: donde la ciencia de los datos se encuentra con la cadena de suministro.
El estudio pone de manifiesto cómo la mayoría de las empresas no aprovechan los datos extraídos de la operativa de su cadena de suministro, que tienen un enorme potencial para proporcionarles ventaja competitiva.
Según arroja el informe, aunque el análisis de los datos generados por la cadena de suministro aporta información muy valiosa del flujo diario de mercancías en todo el mundo, su capacidad está aún por explotar. Solo un grupo reducido de empresas pioneras utilizan estos datos como herramienta predictiva para planificar su negocio de forma más precisa. A modo de ejemplo, a través de una mejor predicción de la demanda, DHL ha observado cómo algunos de sus clientes han reducido entre el 20% y el 30% del inventario, dependiendo del sector en el que operen, al tiempo que la tasa media de utilización de la cadena de suministro aumentaba de 3 a 7 puntos porcentuales.
El estudio ha sido comisariado por DHL y dirigido por Lisa Harrington, presidenta del Grupo Harrington LLC. El trabajo de investigación identifica grandes oportunidades para aquellas compañías capaces de anticiparse al futuro mediante el correcto análisis de los datos procedentes de sus cadenas de suministro, e insta a las empresas a impulsar su negocio y dirigir sus operaciones globales mediante ese análisis.
Las herramientas de data mining, de reconocimiento de patrones, de analítica de negocio y de inteligencia de negocio, entre otras, se están integrando en el emergente campo de la ciencia de datos de la cadena de suministro. Estas nuevas capacidades de analítica inteligente están haciendo evolucionar a la cadena de suministro desde un formato reactivo hacia un modelo proactivo y, en última instancia, predictivo. Las consecuencias van mucho más allá de reinventar el modelo de cadena de suministro ya que ayudarán a redefinir la nueva empresa global, impulsada por el conocimiento extraído de los datos.
Lisa Harrington explica que "el análisis de los datos está cambiando la forma tradicional de hacer negocios. Las empresas ya no pueden gestionarse mirando a través del espejo retrovisor, deben mirar hacia adelante y utilizar los valiosos datos de la cadena de suministro para anticiparse al futuro y posicionarse mejor frente a la competencia. Gracias a las nuevas tecnologías, las organizaciones están empezando a impulsar el negocio y gestionar sus operaciones globales de forma más eficaz”.
La cadena de suministro descriptiva utiliza sistemas de información y de análisis para capturar y presentar los datos de una manera que ayude a los gestores del negocio a entender fácilmente lo que está sucediendo. Las herramientas descriptivas han sido muy eficaces para ayudar a las empresas en áreas como la reducción de costes o la eliminación de residuos en sus cadenas de suministro, pero hay que ir más allá. Las organizaciones líderes están evolucionando hacia una cadena de suministro predictiva, un apoyo vital en la redefinición de la empresa hacia el modelo predictivo ya que les permite dar sentido y forma a la demanda, optimizar las redes, mejorar la agilidad e incrementar capacidad de respuesta.
Pese a la evolución de las tecnologías y herramientas de análisis de la cadena de suministro en los últimos años, su integración en la empresa aún está lejos de ser fácil. Las compañías suelen progresar a través de varias etapas de madurez a medida que adoptan estas tecnologías. Según Harrington, "en cualquier empresa global, la cadena de suministro es una de las mayores fuentes de datos ya que contiene y genera información que afecta a casi todas las áreas de la compañía. Sin embargo, y a pesar de reconocer el gran valor que esto supone, muy pocas aprovechan eficazmente el potencial de este tesoro”.
Gary Keating, vicepresidente de Soluciones Globales del Centro de Diseño de Excelencia y Desarrollo de Productos de la Cadena de Suministro de DHL explica que "una buena manera de pensar acerca de lo que los datos de la cadena de suministro proporcionan es comparar el contexto con lo que está ocurriendo con el mantenimiento de los coches. Cuando el coche sufre una avería, los conductores acuden al taller para después realizar controles periódicos que identifiquen los problemas con antelación. Hoy en día, los vehículos inteligentes están proporcionando ya diagnósticos en tiempo real. Al trabajar en colaboración con nuestros clientes podemos ayudarles a conseguir una curva similar en el contexto de la cadena de suministro. A través del análisis de datos podemos realizar un diagnóstico que identifique las tendencias y las limitaciones existentes en la cadena de suministro, con el fin de predecir los futuros fallos causados por cambios en los patrones de demanda”.
