Interrupción de la cadena de suministro: Mitigar las amenazas de manera efectiva con el análisis

La interrupción de la cadena de suministro nunca es lo que una organización quiere ver.

Con COVID-19 causando daños a las cadenas de suministro en todo el mundo, las empresas están buscando cómo pueden mitigar los tremendos efectos que esto ha tenido en sus empresas.

El hecho de que el virus comenzó y causó enormes problemas en China es suficientemente malo para las cadenas de suministro mundiales, pero ahora, con la mayoría de las naciones bloqueadas y los estados individuales aquí en los EE. UU. bloqueados también, es evidente que estas cadenas no se pueden dar por sentado.

¿Cómo pueden las empresas afectadas responder a estas interrupciones drásticas de la cadena de suministro de una manera que mitigue las pérdidas? ¿Y cómo puede la tecnología empresarial desempeñar un papel para garantizar que sus operaciones se mantengan en funcionamiento incluso en tiempos de crisis?

Eso es lo que veremos hoy mientras analizamos cómo el análisis puede ayudarlo a optimizar su cadena de suministro.

Herramientas de gestión digital

Las organizaciones utilizan los sistemas digitales, como las aplicaciones de planificación de recursos empresariales, para ayudarlas a gestionar las interrupciones, ya sea algo tan drástico e inesperado como una pandemia, una disputa comercial o cualquier otro factor que pueda causar problemas.

El 75 % de las empresas reportan interrupciones en la cadena de suministro en cierta medida debido a las restricciones de transporte relacionadas con el coronavirus, y más del 80 % cree que su organización experimentará algún impacto debido a las interrupciones del COVID-19

¿Cómo pueden las herramientas digitales ayudarlo a mitigar las interrupciones de la cadena de suministro?

Analítica

En una situación ideal, las empresas podrían predecir la cantidad exacta de suministros que necesitan para una eficiencia perfecta y sin interrupciones en la cadena de suministro.

Bueno, gracias a los ERP, puedes acercarte bastante.

Los sistemas ERP utilizan análisis de datos para ayudar a predecir y gestionar las interrupciones. Hoy en día, muchas empresas utilizan big data para ayudar a optimizar sus operaciones y eliminar cualquier desperdicio no deseado en la cadena de suministro.

Por supuesto, el análisis de datos siempre ha sido parte de la gestión de las cadenas de suministro, pero con el gran volumen de datos que existe dentro de cualquier empresa en 2020, el análisis se ha vuelto mucho más sofisticado.

Solo en los últimos dos años se generó el 90% de los datos en el mundo

Hay cuatro áreas clave de análisis que lo ayudarán a obtener la mejor comprensión posible.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo es el proceso de evaluar datos históricos para identificar patrones y tendencias en las operaciones de su cadena de suministro.

Este tipo de análisis lo ayuda a obtener una comprensión de lo que sucedió en el pasado y es uno de los aspectos más básicos del análisis, pero sin embargo es extremadamente importante cuando se trata de crear estrategias.

En el análisis descriptivo, los datos se agregan y extraen para establecer conjuntos de datos que puedan proporcionar una visión clara a los usuarios finales.

La agregación se usa para compilar los datos, mientras que la minería busca patrones en los datos que luego pueden resumir las características de sus conjuntos de datos.

Ejemplos de análisis descriptivo serían la identificación de productos y clientes clave, así como el desglose de la cantidad de cada producto que se envía desde ubicaciones particulares.

Tener esta información a mano mediante el uso de un ERP dentro de su negocio puede ayudarlo a comprender si áreas particulares de su cadena de suministro necesitan más atención, o quizás áreas que requieren menos atención para minimizar la interrupción de la cadena de suministro.

Análisis de diagnóstico

Si el análisis descriptivo se trata de lo que sucedió , entonces el análisis de diagnóstico se trata de por qué sucedió , como habrás adivinado por su nombre revelador.

Esta es la etapa en la que, después de que su análisis descriptivo le haya mostrado las áreas que podrían ser un problema, se sumerge más profundamente en la comprensión de la causa subyacente del problema; es por eso que este proceso a menudo se conoce como análisis de causa raíz.

También se diferencia del análisis descriptivo en que el análisis de diagnóstico generalmente se centra en un solo problema, en lugar de en todas sus operaciones.

En lugar de simplemente "apagar incendios", este análisis tiene como objetivo ayudarlo a implementar procesos que eviten que los mismos problemas ocurran una y otra vez en su cadena de suministro.

El análisis de diagnóstico generalmente lo ayudará a comprender los siguientes tipos de problemas:

• ¿Por qué mis ingresos cayeron en un subsegmento en particular?
• ¿Por qué mi stock se está agotando constantemente en un almacén en particular?
• ¿Por qué tengo demasiado stock sobrante?

Análisis predictivo

Así como con el análisis descriptivo está analizando datos pasados ​​para identificar patrones y tendencias históricas en su cadena de suministro, el análisis predictivo hace lo mismo, pero para su futura cadena de suministro.

En resumen, le dice lo que es probable que suceda y le brinda la oportunidad de comprender cómo se verá afectado en el futuro.

El análisis predictivo tomará sus datos históricos y luego utilizará una combinación de algoritmos y aprendizaje automático para establecer correlaciones y resultados probables.

La cantidad de profesionales de la cadena de suministro que dicen que actualmente usan análisis predictivos en su empresa creció un 76 % de 2017 a 2019

Este tipo de pronóstico lo ayudará a comprender cuánto producto podría necesitar y una indicación de la demanda del consumidor.

Sin embargo, vale la pena señalar que el análisis predictivo depende en gran medida del volumen de conjuntos de datos proporcionados: solo puede devolver lo que recibe, y es una estimación, no una profecía, así que téngalo en cuenta.

Habiendo dicho eso, hay una razón por la que las empresas están adoptando técnicas de análisis predictivo en una escala mucho más amplia que nunca: aproximadamente el 30 % de las organizaciones las usaron en 2019, frente al 17 % dos años antes.

Análisis prescriptivo

Finalmente, tenemos el análisis prescriptivo, que utiliza conjuntos de datos disponibles para recomendar el mejor curso de acción para un escenario determinado.

El análisis prescriptivo es un primo cercano del análisis descriptivo y prescriptivo, pero en lugar de solo usar datos para llegar a una conclusión, se centra más en proporcionar una visión procesable con la que un tomador de decisiones puede promulgar un curso de acción proactivo.

Debido a esto, es el proceso que está más estrechamente relacionado con el aspecto de toma de decisiones del análisis empresarial y actúa como el paso final.

Descriptivo describe lo que sucedió, seguido de diagnóstico, que describe cómo sucedió, seguido de predictivo, que describe lo que podría suceder, y ahora prescriptivo, que describe el mejor curso de acción.

En las cadenas de suministro, el análisis prescriptivo puede recomendar cuánto stock debe comprar y cuándo. También puede agregar datos de clientes para hacer recomendaciones sobre cambios estacionales en la demanda.

Línea de fondo

• Los análisis que usan ERP son extremadamente útiles para las empresas que intentan determinar patrones y tendencias en sus cadenas de suministro.
• Puede aprender sobre tendencias pasadas, necesidades presentes y lo que es probable que suceda en el futuro.
• Las PYMES están utilizando análisis de negocios en mayor número que nunca para evitar la interrupción de la cadena de suministro
• Cuantos más datos tenga, mejor, lo que hace que sea aún más importante digitalizar su negocio ahora

A la luz de los eventos recientes, muchas organizaciones se han encontrado tratando de ponerse al día, tratando de implementar soluciones en la nube improvisadas para recuperar el terreno perdido mientras sus fuerzas de trabajo experimentan transformaciones drásticas.

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