Gracias a la analítica, la cadena de suministro puede mejorar en varios aspectos, como la predicción de las necesidades de los usuarios, la evaluación de la cadena de suministro, la eficiencia general de la cadena de suministro, el tiempo necesario para reaccionar y la evaluación de riesgos.

En este articulo comparto ejemplos claves de como tomar ventaja de los datos en la Supply Chain, desde producción, logística, planeación y distribución.

Algunos ejemplos generales

1. Mejorar la predicción de los requerimientos del cliente: Entender al cliente y sus requerimientos juega un rol vital, la analítica de datos provee de las herramientas y metodología para poder analizar los datos y la voz del cliente con la finalidad de alinear nuestros productos o servicios a las necesidades del cliente.
2. Mejorar la eficiencia: Incorporar la analítica para calcular aproximadamente y tomar decisiones que sean rentables mejora la eficiencia en toda la cadena de suministro.
3. Perfeccionar la evaluación del riesgo en la cadena de suministro: Una mejor predicción y evaluación del riesgo y su posible impacto mediante la evaluación de una enorme cantidad de datos históricos y técnicas de mapeo de riesgos utilizando el análisis predictivo para reducir el impacto son altamente esenciales.
4. Mejorar la trazabilidad: Para mejorar el seguimiento de los productos desde la producción hasta la venta al por menor, es esencial mejorar la trazabilidad. Unas mejores capacidades de seguimiento permiten controlar mucho mejor varios procesos de la cadena de suministro. El objetivo principal es garantizar un mejor flujo de productos.

Resumen de aplicaciones de analítica a la cadena de suministros.

Planificación:

• Evaluación de riesgos y planificación de la resistencia
• Minimizar el riesgo de las inversiones en obras y acuerdos y contratos externos
• Supervisión constante del rendimiento

Suministro:

• Optimizar la capacidad de almacenamiento y distribución.

Producción:

• Inteligencia de mercado para empresas de todos los tamaños La información sobre parámetros de producción, como las fuerzas necesarias en las operaciones de montaje o las diferencias de dimensiones entre piezas, puede registrarse y analizarse
• Soporte en al análisis de la causa raíz de futuros defectos.

Distribución:

• Enrutamiento óptimo
• Optimización de rutas en tiempo real
• Inteligencia y conocimiento del entorno
• Verificación de direcciones
• Puntos de recogida y entrega
• Mejora de la trazabilidad de la cadena de suministro
• Rutas de entrega Optimización en tiempo real

Estas son algunas aplicaciones y ejemplos de cómo tomar ventaja e implementar un modelo de analítica de datos en la cadena de suministros. Espero que estos conceptos hayan servido para aclarar conceptos y aterrizar en ideas y situaciones que vemos en la cotidianidad de las operaciones del supply chain.

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