Uno de los procesos empresariales donde se generan grandes conjuntos de datos es en la cadena de suministro. Procesos como el aprovisionamiento, el control del inventario, la gestión de caducidades, entre otros, generan información que puede (y debe) ser analizada para detectar cuellos de botella, prevenir el fraude y optimizar la productividad.
Hoy en el blog de IBSO te contaremos en qué consiste el Big Data, su aplicación en la cadena de suministro, cómo puede utilizarse para optimizar los procesos logísticos y dar un paso hacia la industria 4.0.
¿Qué es el Big Data en la cadena de suministro?
El Big Data es un concepto para definir al amplio conjunto de datos que las organizaciones acumulan durante sus operaciones diarias. Entre esa información se encuentran datos sobre las ventas, inventarios, transporte, proveedores, entre otros que tienen un impacto directo en la cadena de suministro global, y en particular a los de la empresa.
En el pasado, las empresas confiaban en los datos generados de forma manual para obtener métricas y generar informes para gestionar su cadena de suministro. Sin embargo, las limitaciones de los informes históricos, las proyecciones basadas en información incompleta, entre otras situaciones provocaban errores y dificultades en la gestión.
Desde su surgimiento, el Big Data ha cambiado la forma en que las organizaciones gestionan su información. En la cadena de suministro, el Big Data brinda información en tiempo real sobre cada aspecto relacionado con los diferentes procesos y fuentes, tanto las internas como los inventarios, almacenes y traslado, y fuentes externas como redes sociales, clientes y el mercado en general.
El Big Data ha revolucionado la gestión de la cadena de suministro porque permite procesar grandes cantidades de datos a gran velocidad y de diferentes fuentes con el fin de reducir costos, mejorar la eficiencia en los procesos, automatizar tareas, generar informes en tiempo real y mejorar los índices de satisfacción del cliente.
Aplicaciones prácticas en la gestión de la cadena de suministro
Las organizaciones pueden implementar el Big Data para optimizar la cadena de suministro en las siguientes aplicaciones:
- Ajuste de la oferta de una empresa fabricante a la demanda de sus clientes, al planificar acciones alineadas con la demanda y análisis predictivos.
- Disminución de riesgos de inversión al predecir baja en ventas u otras situaciones con base en patrones y tendencias en el mercado.
- Mayor precisión en la calidad de los productos manufacturados a través del análisis para identificar las preferencias de los consumidores, así como los factores que provocan una disminución de la demanda.
- Consolidar las fuentes de datos para evaluar rápidamente los niveles de inventario y crear estrategias para evitar el excedente de stock y la pérdida de rentabilidad.
- Identificar oportunidades de descuentos al comparar la oferta de los proveedores para agilizar las compras y tener ahorros en el aprovisionamiento.
Transformación de cadenas de suministro con Big Data
Las cadenas de suministro se transforman a través del Big Data gracias a actividades como:
Predicción de tendencias
El análisis de grandes volúmenes de datos permite analizar las tendencias en el comportamiento de los consumidores para predecir la demanda a mediano y largo plazo.
Esto permite planificar mejor las compras, prepararse para las temporalidades, reducir los costos de inventario y mejorar la eficiencia en la producción.
Gestión inteligente de riesgos
Otra aplicación importante del Big Data en la cadena de suministro es la gestión de riesgos. Al obtener información en tiempo real de todos los procesos y áreas relacionadas para identificar los riesgos potenciales y mitigarlos con estrategias inteligentes.
Por ejemplo, al anticipar una posible baja en ventas se pueden tomar medidas preventivas para reducir la producción y evitar el exceso de stock en los almacenes.
Reducción de costos
En la cadena de suministro existen muchos actores implicados: fabricantes, proveedores, transportistas, personal de almacén, clientes minoristas, entre otros que generan una gran cantidad de datos.
Contar con un sistema de gestión permite a los implicados interactuar entre sí para optimizar los costos; por ejemplo, un módulo de compras puede contar con las ofertas de los proveedores para que el personal de compras se asegure de contar con los mejores beneficios en la compra de insumos.
Optimización de las operaciones
El análisis de Big Data permite detectar áreas de oportunidad y cuellos de botella para optimizar las operaciones en diferentes áreas. Por ejemplo, en el área de transporte se puede planificar las rutas que reducen la cantidad de kilómetros y el tiempo de recorrido con base en datos históricos y análisis predictivos.
Gestión de la cadena de suministro en tiempo real
El análisis de Big Data permite a las empresas monitorear la cadena de suministro en tiempo real para identificar posibles problemáticas como el retraso en la producción, disminución en la calidad de los productos manufacturados o alguna interrupción en la cadena de producción.
Por otro lado, el análisis de la información en tiempo real permite identificar datos de las ventas para adaptar rápidamente la estrategia de producción y distribución, y así, garantizar la satisfacción de la demanda de los clientes.
Gestión de la logística de transporte
El análisis de Big Data permite optimizar la logística de transporte en rubros como la asignación de recursos, el mantenimiento de vehículos, el trazado de rutas con base en el tráfico, restricciones de calidad, tiempos de entrega y, al mismo tiempo, reducir el consumo de combustible y las huellas de carbono relacionadas con el traslado de mercancías.
Estrategias innovadoras potenciadas por datos masivos
La implementación del Big Data en la cadena de suministro permite la creación de estrategias innovadoras para impulsar las operaciones logísticas, esto mediante el análisis de datos para detectar oportunidades para la toma de decisiones estratégicas.
Por ejemplo, el análisis de Big Data permite evaluar de forma más precisa el rendimiento de la cadena de suministro, reducir los tiempos de reacción en caso de enfrentar situaciones de riesgo, crear indicadores de rendimiento para dar seguimiento a las operaciones logísticas, conocer la disponibilidad de los productos mediante la realización de inventarios en tiempo real, entre otras estrategias.
El Big Data abarca cinco dimensiones conocidas como las 5V que permiten crear estrategias innovadoras y eficaces:
- Consiste en el análisis y procesamiento rápido de los datos para evitar su obsolescencia.
- Se refiere a la enorme cantidad de datos procedentes de muchas fuentes para ser analizados.
- El análisis de Big Data no solo requiere una, sino varias herramientas: videos, datos informáticos, audios, contenido en redes sociales, mensajes a través de páginas web, entre otras fuentes.
- Para que el análisis de datos sea eficaz, es necesario contar con datos veraces y eliminar toda la información irrelevante.
- Además de contar con datos veraces, estos deben aportar algún valor al análisis.
El papel fundamental de la Big Data en la logística moderna
En la actualidad, cada vez más empresas han implementado soluciones de Business Intelligence como softwares de gestión, inteligencia artificial, machine learning, entre otras para optimizar sus procesos.
El Big Data forma parte de los distintos sistemas de gestión ya que permite almacenar una gran cantidad de información procedente de diversas fuentes para su posterior análisis y procesamiento inteligente. Pero, ¿cómo aplica en las tareas de logística?.
Primero, definamos: ¿qué es el Big Data en logística?
El Big Data en logística se refiere al uso de herramientas de análisis de grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa sobre:
- Datos de transporte: rutas de entrega, tiempo de tránsito, consumo de combustible, hábitos de los conductores, entre otros.
- Datos de inventario: niveles de stock en almacenes, rotación de mercancías, espacio disponible de almacenamiento.
- Datos de clientes: historial de pedidos, patrones de demanda, compras, preferencias de envío.
- Datos externos: condiciones climáticas, tráfico, regulaciones y normativas.
Analizando el impacto directo de Big Data
El impacto del Big Data no solo se traduce en la cantidad de información que permite almacenar, sino en las herramientas e instrumentos que facilitan el análisis y aprovechamiento de la información para tomar decisiones estratégicas como:
- Optimización de rutas. Al analizar la información de tráfico, clima y hábitos de los conductores, las empresas pueden optimizar las rutas de entrega, reducir tiempos de tránsito y los costos de transporte.
- Optimización del inventario. El análisis de la demanda y las ventas ayuda a la optimización de los niveles de inventario, reducir el riesgo de roturas de stock y minimizar los costos de almacenamiento de mercancías.
- Mejor atención al cliente. La información sobre los clientes permite personalizar la experiencia de compra, garantizar entregas rápidas, eficientes y mejorar la experiencia de los clientes.
Gracias a estas cualidades, empresas como Amazon han renovado sus procesos para implementar algoritmos de aprendizaje automático para optimizar la creación de rutas de entrega, lo que le ha permitido consolidarse como el gigante de las entregas rápidas.
Consolidando el futuro de la logística con Big Data en la Cadena de Suministro
El Big Data tiene un enorme potencial en la gestión logística y en la cadena de suministro. El enfoque basado en datos favorece la transparencia de la información, la optimización de recursos, la calidad en los productos manufacturados, la satisfacción de los clientes, la previsión de la demanda, la preparación de pedidos, gestionar el stock, las órdenes de fabricación o las facturas así como otros procesos relacionados.
La implementación del Big Data tiene un gran impacto en la logística y la cadena de suministro. Si bien no transforma físicamente los procesos, la visibilidad de los datos, la toma de decisiones y la mejora general en los procesos impulsan la eficiencia, la sostenibilidad y la rentabilidad de la empresa para mantener la competitividad en un entorno empresarial en constante cambio.
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