Tips para automatizar la cadena de suministro con éxito

Branded Content. Tribuna de Opinión de Christophe Vaissad, responsable de ventas de Western Digital EMEA

Por ello, un modelo de cumplimiento único y rígido, en el mejor de los casos, sería ineficiente y, en el peor, francamente confuso. Para evitarlo, muchas empresas analizan los datos históricos de su cadena de suministro, ya que si se utilizan de forma correcta tienen el potencial de impulsar un modelo de cadena totalmente automatizado y eficiente. De hecho, según una encuesta realizada a ejecutivos de la cadena de suministro, la analítica avanzada se posicionaría como la segunda tecnología emergente más importante.

No es una sorpresa que la analítica de datos se sitúe como el siguiente paso o avance en la gestión de la cadena de suministro. La convergencia de la conectividad ubicua y la capacidad de cálculo está impulsando un crecimiento exponencial de los dispositivos y sensores conectados. Una nueva situación que está generando grandes volúmenes de datos y habilitando nuevos tipos de aplicaciones y modelos de negocios tanto en las organizaciones, como dentro de la cadena de suministro.

Los datos se capturan, cifran, procesan y analizan en el edge por muchas razones, una de ellas es el gran valor que aporta, pero en otros casos tiene más sentido almacenar los datos adicionales ahí recogidos. Además de capturar estos datos localmente como almacenamiento primario o de back-up, los dispositivos de almacenamiento y computación en el edge maximizarán la eficiencia de la red y permitirán que los sistemas analicen los datos y actúen sobre los resultados en tiempo real. No siempre es fácil llevar a cabo dicha tarea. Pero siguiendo unos simples pasos, las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático y técnicas de analítica avanzadas para diseñar un modelo de predicción totalmente automatizado, creando procesos de cadena de suministro mucho más eficientes y centrados en el cliente.

Construir una estrategia de optimización

En primer lugar es imprescindible conocer los objetivos de la empresa, la propia estructura de la organización y sus necesidades. El siguiente paso es desarrollar una estrategia de optimización de la cadena de suministro. Dicha estrategia se debe sustentar sobre cuatro pilares fundamentales:

Plan de desarrollo: establecer sistemas empresariales conectados y una potente infraestructura de big data y gestión de datos para soportar el nuevo modelo.

Situación de la red: racionalizar la huella de carbono, racionalizar la base de operadores y optimizar el modelo de red.

Organización del equipo: crear un panel de control para ayudar a la gestión del cambio, desarrollar el talento y poder centrarse en la cultura corporativa de la compañía.

Soluciones digitales: implementar soluciones de transporte y almacenes inteligentes, y utilizar las tecnologías emergentes cuando sea apropiado.

Para implantar esta metodología es importante adoptar un enfoque equilibrado y bimodal, en lugar de un enfoque demasiado rígido o demasiado flexible. Es fundamental poder detectar oportunidades de mejora en los procesos mientras el modelo avanza.  Además, el uso de métodos disruptivos y adaptables asegurará que los fallos se solucionen rápidamente y así acelerar el proceso de aprendizaje. Los métodos de "mejora e innovación continua" permitirán a la empresa madurar su tecnología de forma rápida, eficiente y rentable.

Recopilación y análisis de datos

Algunas empresas entregan decenas de miles de unidades cada semana a sus clientes, socios de canal y otras entidades, lo que significa que hay una gran cantidad de datos que procesar. Es importante que las organizaciones gestionen una estrategia edge-to-core en todo el ecosistema de datos, abordando todos los desafíos que puedan surgir. Para asegurar que los datos puedan ser capturados con éxito en el edge se deben tener en cuenta algunas consideraciones.

La recopilación de datos en el edge significa que los sensores y el almacenamiento no residen en un centro de datos único sino que puede haber elementos fuera. Es decir, que la captura de datos podría llevar días o semanas a temperaturas extremadamente altas o bajas o a través de plataformas móviles donde deben soportar vibraciones de cualquier tipo. Los entornos en el edge pueden ser más duros que los entornos tradicionales de móviles, clientes o centros de datos. Además, para las grandes corporaciones, un almacén de datos centralizado es la única solución capaz de manejar volúmenes tan grandes de datos, y debería ser una única fuente.

Para construir este almacén, los datos deben ser capturados desde los sistemas integrados y la gestión del transporte hasta la gestión de la carga de trabajo y los transitorios. Una vez construido el almacén, se puede utilizar para alimentar directamente el modelo de datos y la plataforma de análisis. Desde aquí, la plataforma se puede utilizar para obtener información de las rutas de envío más eficientes y de los mejores días para el envío. Con esta información, se pueden hacer ajustes dentro del sistema de gestión de transporte para mejorar la fiabilidad, acelerar el tiempo de tránsito del inventario y aumentar la consolidación de los envíos.

El futuro de la cadena de suministro

Es necesario adoptar un enfoque rápido, trabajar junto con compañeros de otros departamentos y elaborar informes con las conclusiones de los análisis de datos. De este modo, las empresas pueden pasar de gestionar y conectar simplemente las operaciones de la cadena de suministro a utilizar el análisis predictivo con aprendizaje automático, haciendo que la cadena de suministro pueda adaptarse a los requisitos cambiantes de los clientes.

En un unos años existirá la posibilidad de desarrollar y desplegar modelos de negocio con visión de futuro, permitiendo a las empresas comparar diferentes escenarios, comprender los posibles resultados e impulsar la alternativa más eficaz en la producción. Así, se reducirán los tiempos de tránsito, las rutas y horarios de envío (hasta la dirección de entrega), estableciendo una cadena de suministro mucho más fiable y eficiente.

Bien sea para capturar y procesar datos en tiempo real en el edge o aplicar el aprendizaje automático a grandes volúmenes datos en el núcleo, existen oportunidades interesantes en todas las industrias que maximizan el valor de los datos de IoT. El almacenamiento y el análisis de datos es la clave ya que permitirá a las organizaciones aprovechar los datos históricos para guiar la estrategia, así como utilizar datos recogidos en los dispositivos habilitados con IoT para recopilar datos de la cadena de suministro sobre los envíos en tránsito.

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