Aplicaciones Big Data en la Supply Chain: siguiendo la tendencia predictiva

¿Conoces el impacto de las aplicaciones big data en supply chain? En los últimos años los volúmenes del Big Data han llegado a niveles incalculables para la gestión analítica de una Supply Chain más exigente. Son muchas las posibilidades que ofrece el big data para predecir, a corto y medio plazo, los riesgos en las operaciones y para optimizar la planificación de la cadena de suministro. Pocos supervivientes quedarían en las grandes industrias de no ser por las ingentes plataformas de Business Intelligence que acogen esta metodología de análisis. Por ello, han ido surgiendo una gran cantidad de aplicaciones Big Data.

 

¿Dónde se nota el impacto de las aplicaciones big data en supply chain?

La nueva revolución industrial vino con la digital con el uso del Big Data, es decir, de la gestión inteligente de datos y la implementación de aplicaciones big data en supply chain, para ir cada vez más avanzados en la predicción empresarial. En el último año, en España, su uso ha crecido un 30%, según la consultora informática Synergic Partners.  

Aunque, no hay que ir muy lejos para conocer desde cuándo se impulsó más su relevancia. Si hace algunos años, concretamente en 2014, fue muy sonado el caso de la multinacional IBM cuando lanzó los servidores Power Systems de código abierto para ayudar a las empresas a aprovechar los beneficios del Big Data gestionando cargas de trabajo cada vez más complejas; hoy la novedad son las aplicaciones big data en supply chain que se alían con la inteligencia artificial, IoT o la tecnología blockchain para entregar nuevas cotas de efectividad, ajuste, transparencia y seguridad.

Y es que la mejora continuada de los avances, entre ellos los relacionados con los métodos analíticos que se usan para el almacenamiento de datos, permite nuevas formas de planificación de la cadena de suministro. Un modo de generar previsiones cada vez más fiables.

 

¿Cuáles son las principales aplicaciones big data para la cadena de suministro?

Hay dos enfoques distintos  los que se orietan las aplicaciones big data en supply chain:

a) Con el objetivo de mejora de los procesos existentes centrándose en las necesidades y los desafíos comerciales actuales.

b) Con el propósito de crear productos y servicios que lanzar como nuevas propuestas de valor.

 

TEXT - TOFU - Dynamic Supply Chain

 

En este sentido, tanto la cadena de suministro de los productos físicos como las entregas de servicios pueden beneficiarse del big data. Y es que de la exploración de los grandes datos resultan beneficios muy interesantes para la cadena de suministro, como:

  • La posibilidad de segmentar proveedores.
  • Una mayor facilidad para evaluar las opciones de canal de abastecimiento.
  • La forma más efectiva de ganar en sincronización con los proveedores.
  • Una herramienta muy eficaz a la hora de prepararse para la negociación.
  • El punto de partida para la mitigación de las limitaciones de capacidad.
  • Un recurso indispensable para la optimización de inventario.
  • La fuente de conocimiento que permite el rediseño de procesos.
  • Un instrumento objetivo para llevar a cabo el análisis de la fuerza de trabajo.
  • Un modo de encontrar alternativas más eficientes en costes para la función de transporte.
  • El medio que hace posible la optimización del mantenimiento de los vehículos.
  • La herramienta que permite la microsegmentación de los clientes.
  • un activo de gran valor a la hora de predecir las fluctuaciones de la demanda.
  • El único modo de profundizar en el comportamiento de los clientes.
  • El mayor aliado de la función de inventario, al optimizar tanto precios como surtido

Cada cadena de suministro deberá elegir dónde invertir en aplicaciones big data en supply chain, qué áreas priorizar y en qué medida es preciso implementar programas de desarrollo de capacidades que permitan aprovechar todo el potencial de los grandes datos.

 

¿Dónde radica la importancia del uso del Big Data en una cadena de suministro?

El ahorro del tiempo y de esfuerzos equivale a una mayor rentabilidad, como nos enseña el caso de éxito de Zara. El conocer, rápidamente, toda la información que nos llegan de diversas fuentes, plataformas y de diversas operaciones de la Supply Chain, es una estrategia esencial para posicionarnos en una situación de ventaja frente a la competencia y de adelantarnos a los cambios del mercado.

 

En una cadena de suministro de cualquier carácter, lo importante es saber gestionar los datos y las KPI de manera eficiente, ya que muchas empresas manejan tal cantidad de índices claves de desempeño que pueden no saber cómo digerir tanta información.

Como hemos comentado en anteriores posts, hay muchos aspectos medibles en la cadena de suministro, pero requerimos del Big Data para realizar un uso de datos cada vez más inteligente. Nos lleva a reducir errores, por ejemplo, para calcular el ROI (retorno sobre la inversión) o la rotación de stock adecuada sin exceder en gastos.

 

metamorworks

 

¿Qué relación existe entre los datos y las aplicaciones Big Data en la supply chain?

Hay muchos motivos por los que nos es preciso una extracción objetiva de la información que nos permita tomar las decisiones correctas en nuestro negocio. Es una forma de agilizar los movimientos en la cadena de suministro para estar a la altura de la inmediatez que exigen los clientes en la entrega de sus pedidos. Para predecir el comportamiento del cliente, fortalecer la relación de las empresas con sus clientes mediante la mejora de sus ofertas y asegurar una óptima entrega, etc.

En logística, necesitamos aplicaciones para el análisis de datos en la gestión de inventarios, previsión y rutas de los transportes. En los almacenes, para supervisar los niveles de existencias, ya que los datos no estructurados y desordenados pueden proporcionar alertas para saber cuándo se necesita reabestecimiento de mercancías, así como para analizar y recoger datos de los sistemas de puntos de venta, libros de pedido, datos de envío…

El complemento perfecto a los grandes datos

Mucha información adicional que antes no se analizaba tanto, ahora está totalmente actualizada e integrada en nuestra estrategia con el software del Big Data, como aquellos datos climáticos que puede tener un efecto inminente en las ventas o en los transportes.

Por otra parte, las herramientas CRM (Customer Relationship Management), como la de Microsoft Dynamics CRM, permiten gestionar la relación con los clientes en los procesos de venta y en los puntos de atención al cliente, una oportunidad para mejorar la dinámica del proceso empresarial. Esta herramienta o plataforma se incluye en una tecnología de gestión online que simplifica el trabajo gracias al uso del Big Data como complemento inherente e imprescindible, una condición sine qua non para que el Business Intelligence adquiera sentido entre las tendencias de Supply Chain.

 

POST - TOFU - Dynamic Supply Chain


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