Big Data y Machine Learning en la reconfiguración de las cadenas de suministro

Cada año se presentan desafíos para las empresas de todo el mundo y surgen transformaciones inesperadas, muchas de las cuales los equipos no están preparados para manejar. Si bien algunas empresas pueden reaccionar rápidamente a estos cambios, muchas enfrentan esta nueva realidad sin tecnologías ágiles y flexibles para superar las adversidades cotidianas.

Desde el inicio de la pandemia en 2020, empresas de todos los tamaños e industrias han sentido la urgente necesidad de reconfigurar sus procesos de cadena de suministro, no solo para un mercado cambiante, sino también para un mundo diferente.

Desafíos para la cadena de suministro

De acuerdo con Boston Consulting Group, firma de consultoría global, el rendimiento de las cadenas de suministro se ha visto obstaculizado por una insuficiente capacidad de reserva y reservas de inventario insuficientes, así como por una dependencia excesiva de proveedores únicos.

Hacia adelante las cadenas de suministro seguirán enfrentándose a desafíos:

• Mayor tamaño y diversidad de carteras y ofertas de productos
• Mayor complejidad de las redes de producción y suministro
• Intensificación de las presiones externas, incluidas las normativas y las barreras comerciales
  
• Mayores exigencias de los clientes en calidad de servicio
  
• Los accionistas están exigiendo acciones para promover la sostenibilidad

Para resolver estos desafíos, las empresas están esforzándose en optimizar las cadenas de suministro de principio a fin para generar un gran impacto en la entrega de valor. Si quieren volverse más resilientes sin sacrificar la rentabilidad, las empresas deben optar por las herramientas tecnológicas adecuadas.

La relevancia de los datos en las cadenas de suministro

Las empresas se enfrentan cada vez más a la competencia y a las crecientes demandas de los clientes; por este motivo, invierten cada vez más en la digitalización de la cadena de suministro.

La cadena de suministro incluye muchas áreas –como planificación, adquisición, fabricación, entrega y posventa– y según la cantidad de categorías de productos, la distribución geográfica de las operaciones y la fabricación, las cadenas de suministro pueden ser muy complejas.

Con la ayuda del Big Data, las empresas no solo pueden trabajar de manera más eficaz y eficiente, sino también diferenciarse de la competencia y posicionarse para el futuro.

De acuerdo con la firma Hermes International, el Big Data tiene múltiples aplicaciones para gestionar la cadena de suministro:

• Ahorro en costos de almacenaje: Puede identificar las ofertas más rentables, por ejemplo para el almacenaje de x unidades.
• Predecir las tendencias del mercado: Al proporcionar al sistema datos relevantes del mercado, se pueden seguir las tendencias del mercado, reaccionar ante ellas y también predecirlas. La capacidad de predecir crea ventajas competitivas y puede tener un efecto positivo en el desarrollo de costos y la eficiencia.
• Reconocer las necesidades de los clientes: Se puede utilizar para analizar las necesidades de los clientes. Por un lado, puede predecir las fluctuaciones estacionales o mostrar la necesidad del cliente de ciertos servicios. De este modo, las empresas pueden introducir nuevos productos y servicios en el mercado y generar innovaciones.
• Proteger los datos de la cadena de suministro: La cooperación entre clientes, socios y proveedores seguirá aumentando, y debido al intercambio masivo de información a través de diferentes interfaces, será cada vez más difícil distinguir la información de los socios de la información de terceros. Como parte de una cadena de suministro transparente y altamente interconectada, los datos se pueden asignar claramente y se minimizará el riesgo de acceso no autorizado a la cadena de suministro.

Resolviendo desafíos con Machine Learning

La integración del aprendizaje automático (Machine Learning) en la gestión de la cadena de suministro puede ayudar a automatizar una serie de tareas repetitivas y permitir que las organizaciones se centren en actividades comerciales más estratégicas e importantes.

Con esta herramienta los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar el inventario y encontrar los proveedores más adecuados para administrar su negocio de manera eficiente.

Cada vez más empresas están interesadas en las aplicaciones del aprendizaje automático, desde sus múltiples beneficios hasta la explotación total de la gran cantidad de datos recopilados en los sistemas de almacenamiento, transporte y logística industrial.

Algunas aplicaciones del Machine Learning en la cadena de suministro:

1. Análisis predictivo

• Una previsión precisa de la demanda en la gestión de la cadena de suministro ofrece varias ventajas, como menores costos de almacenamiento y niveles óptimos de inventarios.
  
• Con la ayuda de los modelos de aprendizaje automático, las empresas pueden aprovechar el análisis predictivo para la previsión de la demanda.
  
• El aprendizaje automático en la cadena de suministro también se puede utilizar para identificar los problemas de la cadena de suministro antes de que interrumpan el negocio.

2. Controles de calidad automatizados

• El aprendizaje automático permite el análisis automatizado de defectos en plantas industriales y la inspección de daños a través del reconocimiento de imágenes.
• El beneficio de estos controles de calidad automatizados de rendimiento da como resultado menos posibilidades de entregar productos defectuosos o no conformes a los clientes.

3. Visibilidad en tiempo real para mejorar la experiencia del cliente

• Las técnicas de aprendizaje automático se pueden usar para mejorar significativamente la visibilidad de la cadena de suministro, ayudando a las empresas a transformar la experiencia del cliente y lograr compromisos de entrega más rápidos.
• Los flujos de trabajo y los modelos de aprendizaje automático hacen esto analizando datos históricos de fuentes dispares y luego descubriendo conexiones entre procesos a lo largo de la cadena de valor.

4. Gestión de inventario

• Con la información de oferta y demanda, el aprendizaje automático permite la mejora continua en los esfuerzos de una empresa para lograr el nivel deseado de servicio al cliente al menor costo.
• El aprendizaje automático en la cadena de suministro con sus modelos, técnicas y capacidades de previsión también resuelve el problema de falta o exceso de inventario y transforma completamente su gestión de inventario para mejor.
  
• Al analizar grandes cantidades de datos mucho más rápido evita los errores humanos.

Las inversiones en tecnología seguirán en el futuro

Dados los beneficios que ofrecen el Big Data y el Machine Learning en las cadenas de suministro, las empresas están invirtiendo cada vez más recursos en tecnologías de análisis de datos y los pronósticos sugieren que esta tendencia seguirá.

La consultora KPMG señala que en 2022 se acelerará el nivel de inversión, ya que las empresas buscan mejorar las capacidades críticas de planificación de la cadena de suministro mediante la adopción de habilitadores digitales más avanzados, como la planificación cognitiva y el análisis predictivo impulsado por la IA.

Muchos gerentes de la cadena de suministro están preocupados por la falta de visibilidad a lo largo de sus cadenas de suministro debido a que hay tantos nodos y participantes dentro. Es por esta razón que muchas empresas líderes están utilizando tecnologías avanzadas para mejorar significativamente la visibilidad y, por lo tanto, ser mucho más receptivas a las principales interrupciones y la variabilidad dentro de sus cadenas de suministro nacionales, regionales y globales.

Además de la visibilidad, competitividad y productividad, las empresas necesitan reducir las emisiones de carbono con ayuda de las nuevas tecnologías.

De acuerdo con una investigación de HSBC y Boston Consulting Group (BCG), las cadenas de suministro globales necesitan 100 billones de dólares de inversión para 2050 para reducir a cero sus emisiones de carbono.

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Por esta razón, HSBC acompaña a las empresas en esta nueva configuración de las cadenas de suministro y ofrece un gran abanico de soluciones financieras para realizar esas inversiones tecnológicas, que resuelvan los desafíos diarios de los negocios para ganar competitividad y productividad, sin dejar de lado los aspectos de seguridad.