Cómo la analítica avanzada mejora la gestión de la cadena de suministro

La analítica en la cadena de suministro está suponiendo una auténtica revolución ya que permite a las empresas puedan mejorar la planificación, optimizar costes y reducir riesgos. En este post exploraremos su impacto y cómo aggity ayuda en la transformación digital de la cadena de suministro.

Descubre cómo la analítica avanzada mejora la eficiencia y reduce costos en la cadena de suministro

Con los diferentes avances tecnológicos que se están produciendo de forma acelerada, las empresas han visto cómo gestionar la cadena de suministro de forma tradicional es insuficiente para mantener la eficiencia.

En este sentido, el empleo de la analítica en la cadena de suministro es uno de los factores más importantes en la transformación de este tipo de organizaciones. Gracias a ella, las empresas pueden equilibrar la eficiencia operativa con la capacidad de respuesta, optimizar costes sin sacrificar la calidad y anticipar la demanda que se puede producir en distintos contextos.

¿Qué es la analítica en la cadena de suministro?

La analítica en la cadena de suministro se refiere al proceso de examinar un amplio y diverso conjunto de datos relacionados con todas las etapas que conforman el flujo de productos y servicios, desde la adquisición de materias primas hasta la entrega al cliente final.

Su objetivo principal es extraer información valiosa, identificar patrones, predecir tendencias y generar recomendaciones que permitan a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas. Gracias a ella se produce una mejora de eficiencia con analítica avanzada,así como una reducción de costes logísticos.

La gran ventaja de aplicar la analítica en la cadena de suministro es que, a diferencia de los métodos tradicionales que habitualmente se basan en hojas de cálculo y análisis descriptivos retrospectivos, la analítica avanzada emplea técnicas sofisticadas para ir más allá de la simple visualización de datos históricos.

Gracias a que incorpora tecnologías como la Inteligencia Artificial en logística o el Big Data en la cadena de suministro, su uso permite que las empresas puedan pronosticar la demanda futura, identificar posibles interrupciones y evaluar el impacto de diferentes escenarios. Además, la analítica prescriptiva da un paso más allá, sugiriendo acciones concretas y optimizadas para alcanzar objetivos específicos, como la minimización de costes de transporte o la optimización de los niveles de inventario.

Sin ir más lejos, aplicar la analítica transforma de forma radical la logística ya que las empresas pueden optimizar rutas, reducir los tiempos de entrega, mejorar la utilización de la flota y los almacenes, y minimizar los costes asociados. Asimismo, juega un papel esencial en la planificación al proporciona una visión mucho más precisa y granular de la demanda.

Al integrar datos históricos de ventas, tendencias del mercado, factores estacionales y hasta información de redes sociales, los modelos predictivos pueden generar pronósticos de demanda mucho más fiables que los obtenidos con los métodos tradicionales.

Beneficios de la analítica avanzada en supply chain

Incorporar técnicas y tecnologías de análisis predictivo en supply chain proporciona a las empresas ventajas importantes como la reducción de costes, la optimización de los inventarios y la mejora de la planificación. Todos estos beneficios han provocado que las empresas apuesten por incorporar este tipo de soluciones en sus procesos de digitalización de la cadena de suministro.

La reducción de los costes es sin duda, el principal de los elementos de atracción para incorporar soluciones de data analytics en operaciones de la cadena de suministro. Y es que, gracias al análisis de grandes volúmenes de datos y a la aplicación de modelos predictivos, las compañías pueden identificar ineficiencias en procesos como el transporte, el almacenamiento y la gestión de pedidos.

Por ejemplo, con el uso de algoritmos de optimización de rutas, es posible reducir los kilómetros recorridos por los vehículos de reparto, lo que se traduce en un ahorro directo de combustible y en una disminución de los costes asociados al mantenimiento de la flota. Además, la analítica avanzada permite detectar cuellos de botella y anticipar posibles incidencias, lo que facilita una toma de decisiones proactiva y la asignación eficiente de recursos.

La optimización de inventarios con datos es otro de los beneficios más destacados. Uno de los retos de las empresas es conseguir unos niveles óptimos de inventario. Tener un exceso de productos o materias genera costes de almacenamiento, mientras que una escasez puede provocar pérdidas de ventas y dañar la reputación.

Tradicionalmente, las empresas solían mantener grandes volúmenes de stock lo que suponía afrontar elevados costes de almacenamiento y el riesgo de obsolescencia de productos. Sin embargo, gracias a la analítica avanzada y al uso de herramientas como el machine learning o la Inteligencia Artificial, es posible realizar una predicción de demanda con IA de manera precisa y ajustar los niveles de inventario para reducir los costes de almacenamiento, minimizar el riesgo de obsolescencia y garantizar la disponibilidad de los productos cuando los clientes los necesitan.

Además, la mejora en la planificación es otro de los grandes beneficios que aporta la analítica en la cadena de suministro. Con la ayuda de modelos prescriptivos y simulaciones, las empresas pueden anticipar escenarios futuros y tomar decisiones informadas sobre compras, producción y distribución.

Por ejemplo, ante una posible disrupción en el suministro de materias primas, los sistemas de analítica avanzada pueden sugerir alternativas de proveedores o rutas logísticas, minimizando el impacto en la cadena de suministro. Además, la integración de datos en tiempo real permite una visibilidad completa de toda la cadena, lo que facilita la coordinación entre los diferentes eslabones y mejora la capacidad de respuesta ante cambios inesperados en la demanda o en las condiciones del mercado.

Todos estos beneficios permiten que las empresas puedan realizar entregas más rápidas y fiables, una mayor disponibilidad de productos y una mejor capacidad de respuesta a las necesidades de los clientes, lo que se traduce en niveles elevados de satisfacción del cliente.

Herramientas clave

La analítica en la cadena de suministro se ha consolidado como un elemento esencial para la gestión eficiente de la cadena de suministro, y su éxito depende en gran medida de la adopción de diferentes tecnologías clave.

El big data en la cadena de suministro es la base sobre la que se sustenta toda la estrategia de análisis. Gracias a la capacidad para recopilar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes, las organizaciones pueden obtener una visión global y en tiempo real de todos los eslabones que conforman la cadena de suministro. Con esa información, se pueden identificar patrones de consumo, prever fluctuaciones en la demanda y anticipar posibles interrupciones en el suministro.

La inteligencia artificial y el machine learning representan el siguiente nivel en la evolución de la analítica de la cadena de suministro. Estas tecnologías permiten que los sistemas aprendan de los datos, identifiquen tendencias ocultas y realicen predicciones cada vez más precisas.

Los algoritmos de machine learning pueden analizar variables complejas y dinámicas, como cambios en los hábitos de consumo, variaciones en los tiempos de entrega o alteraciones en los precios de las materias primas, para ajustar automáticamente los planes de aprovisionamiento y distribución. Además, si se emplea la IA se facilita la automatización en logística y en tareas rutinarias, como la gestión de pedidos o la asignación de rutas de transporte, permitiendo a las empresas responder de manera ágil a los cambios del mercado y optimizar sus recursos. Y es que la Inteligencia Artificial y el machine learning permiten que los sistemas aprendan de los datos, identifiquen tendencias ocultas y realicen predicciones cada vez más precisas.

Finalmente, el uso de software de optimización logística que ya integra capacidades de big data y de IA permite simular distintos escenarios, calcular rutas óptimas, gestionar inventarios y coordinar la cadena de suministro de extremo a extremo.

Casos de éxito

Dada las mejoras y beneficios que produce la analítica en la cadena de suministro no es de extrañar que cada vez sea mayor el número de empresas que implementan este tipo de soluciones. En España, de hecho, dos de las principales empresas del sector de la distribución y el retail como Inditex o Mercadona han incorporado el análisis predictivo en supply chain.

En el caso del gigante textil, la analítica de datos juega un papel crucial en su cadena de suministro ya que es capaz de analizar las ventas en tiempo real, para ajustar la producción y la distribución, así como optimizar la logística para garantizar la llegada de las últimas colecciones a las tiendas en el momento oportuno.

Por su parte, la cadena de supermercados ha invertido en tecnologías de data analytics en operaciones para optimizar su cadena de suministro, desde la gestión de sus centros de distribución hasta la planificación de la demanda en sus tiendas. El análisis de los patrones de compra de los clientes, combinado con la gestión eficiente de sus inventarios y la optimización de sus rutas de transporte, les permite ofrecer productos a precios competitivos y minimizar el desperdicio alimentario.

Pero existen innumerables casos de uso en diferentes sectores productivos. Así las empresas que conforman el sector logístico utilizan la analítica avanzada para optimizar sus rutas de entrega, predecir posibles retrasos, mejorar la eficiencia en el uso de combustible y ofrecer servicios de seguimiento más precisos a sus clientes.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático les permiten analizar grandes cantidades de datos de tráfico, clima y rendimiento de la flota para tomar decisiones en tiempo real y mejorar la eficiencia operativa.

aggity, partner en analítica y supply chain

Contar con un partner adecuado es un factor esencial para que la implementación de soluciones de analítica en la cadena de suministro sea exitosa. La complejidad de estos proyectos, que requieren la integración de tecnologías avanzadas como inteligencia artificial en logística, machine learning o big data en la cadena de suministro hace imprescindible disponer de la ayuda de un socio que aporte experiencia, visión estratégica y capacidad técnica.

aggity es ese partner especializado ya que no solo acompañamos a los clientes en la fase de consultoría e implantación, sino que también garantizamos el soporte, la evolución y la adaptación continua de las soluciones, asegurando que la inversión que realicen las empresas aporte valor real y sostenible en el tiempo.

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