Análisis predictivo para reforzar la cadena de suministro de almacenamiento

Muchas industrias basan su producción en proveedores y fabricantes asiáticos, gran parte de ellos afincados en China, por lo que muchas de ellas experimentaron bloqueos en las primeras etapas de la pandemia. Pocas son las organizaciones que estaban preparadas para una situación como esta, y Western Digital fue una de ellas, gracias a que contaba con una herramienta que le permitió fortalecer su cadena de suministro, basada en los datos.

Como explican en un reciente artículo publicado en la web Data Makes Possible, ante de la declaración de la pandemia la empresa ya contaba con una tecnología de análisis predictivo que utilizaba para anticipar los riesgos potenciales y posibles problemas que se podían producir en diferentes eslabones de su cadena de suministro. Especialmente los tifones, inundaciones y otros desastres naturales que afectan a muchas áreas del sudeste asiático, donde se encuentran sus fábricas y la mayoría de sus proveedores de componentes y materiales de fabricación.

Esta tecnología ha servido para mejorar la gestión de riesgos ante la realidad cambiante de la industria, ayudando a fortalecer la cadena de suministro de Western Digital allí donde se podía ver más afectada por diversas situaciones de crisis. Y durante la pandemia esta estrategia ha demostrado su validez, ya que la empresa ha logrado superar lo peor de la crisis cumpliendo puntualmente los compromisos de envíos a sus clientes, entregando el volumen previsto

Esta estrategia comenzó hace un año, cuando el equipo de analistas de datos del Centro de Excelencia de Adquisiciones de Western Digital diseñó este modelo predictivo, con el fin de identificar riesgos potenciales y determinar su impacto en la cadena de suministro de la empresa. Como explica en este artículo Christopher Wolf, ingeniero de inteligencia predictiva y líder en tecnologías emergentes en el Centro de excelencia de adquisiciones de Western Digital, querían “poder predecir el impacto de eventos climáticos y geológicos adversos para guiar nuestras acciones en tiempo real”.

Ante la posibilidad de verse afectados por un evento climático como un gran tifón, buscaron formas de dar respuesta a preguntas como ¿qué proveedores se verán más afectados por esta tormenta?, o ¿qué operaciones de compra habría que realizar antes de la llegada de dicha tormenta? Responder adecuadamente a este tipo de pregunta les permitiría modular sus estrategias de forma dinámica para que su cadena de suministro sea capaz de superar la crisis.

Aprovechando numerosas fuentes de datos internas y externas los investigadores fueron capaces de desarrollar un modelo denominado “Predictive Peak”, que cuando se detectó la enfermedad permitió analizar las tendencias que se podían desarrollar a causa de la pandemia. Para ello analizaron las tasas de crecimiento de la infección y recuperación de enfermos, cruzando lo datos con datos geográficos y poblacionales, logrando emitir predicciones fiables con un margen de error de tan solo +/- 2 días. Fruto de ello han podido desarrollar una serie de estrategias que les han permitido seguir funcionando y suministrando productos a sus clientes, según lo previsto.

En palabras de Ben Tessone, vicepresidente senior de adquisiciones de WD, “con Predictive Peak, pudimos predecir bloqueos en Japón, Malasia, China y Filipinas con una semana de anticipación, y pudimos realizar ajustes críticos en la cadena de suministro”. Y a raíz de este éxito la compañía ha expandido esta estrategia para ampliar la red de socios implicados, mejorando sus predicciones y reduciendo mucho más el riesgo de sufrir bloqueos. Y cifran la reducción de costes asociados al posible bloqueo de la cadena de suministro por la pandemia en unos 53 millones de dólares, en tan solo dos trimestres.

Para Matthew Smith, Director Senior de Operaciones Globales de Transporte y Comercio en Western Digital, “era importante no solo ayudarnos a nosotros mismos, sino también extender nuestra nueva capacidad de predicción a nuestros proveedores. Si se anticipó que un proveedor estaría en la zona de impacto prevista, podríamos advertirle para que pudieran adaptarse. Se podrían abrir nuevos canales si es necesario, podríamos ayudarlos calificando sitios alternativos, ayudar a los proveedores a mover material o realizar pedidos antes del evento de un cierre. Este enfoque compartido nos dio una ventaja competitiva significativa”.

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