Análisis de la cadena de suministro:hacia la fabricación inteligente

¿Qué es Supply Chain Analytics?

Análisis de la cadena de suministro tiene como objetivo mejorar la eficiencia operativa de fabricación y la eficacia operativa general al permitir decisiones informadas basadas en datos en toda la fábrica. Con Supply Chain Analytics válido, los fabricantes ahora tienen datos precisos en tiempo real para tomar decisiones estratégicas, operativas y tácticas. También abarca la cadena de valor de suministro completa desde el abastecimiento, la fabricación, la distribución y la logística.

Desafíos típicos de la cadena de suministro

Algunos de los desafíos de la cadena de suministro más comunes que enfrentan la mayoría de los fabricantes son:

• Sincronización limitada entre la planificación y la ejecución.
• Falta de visibilidad de datos en tiempo real en toda la fábrica junto con múltiples versiones de la verdad y vistas de estos datos en todas las empresas y canales.
• Problemas habituales de falta de existencias que provocan fluctuaciones en los niveles de inventario o exceso de inventario.
• Ausencia de flexibilidad en la red y la huella de distribución, lo que dificulta la priorización entre el costo de servicio y los niveles de servicio al cliente.
• La volatilidad de los precios y el desequilibrio de la línea de producción y tamaños de lotes subóptimos, lo que genera una subutilización de los activos.

Valor entregado por Supply Chain Analytics

Un estudio reciente de Gartner reveló que el 29% de las organizaciones lograron altos niveles de ROI mediante el uso de análisis, en comparación con solo el 4% que no logró ningún ROI.

Supply Chain Analytics puede ayudar a los fabricantes a superar los desafíos anteriores con una visión más clara, más conectada y holística de toda la cadena de suministro, lo que implica un mínimo esfuerzo e inversión.

Les proporciona un gran valor al:

• Permitir mejores decisiones de abastecimiento basadas en el desempeño del proveedor.
• Señalar el posible riesgo de la cadena de suministro en la escala de producción actual y futura
• Reducir las interrupciones futuras mediante el análisis de las causas fundamentales exactas de los eventos pasados.
• Descubrir de forma eficaz oportunidades de desarrollo de productos en función de los datos de los pedidos.
• Analizar cómo los cambios en el diseño del producto / servicio impactan los costos de producción.

Análisis de la cadena de suministro:oportunidades

1. PLANIFICACIÓN DE VENTAS, INVENTARIO Y OPERACIONES

Por lo general, la planificación de ventas e inventario es el proceso más impulsado por datos en la cadena de suministro, ya que requieren una amplia gama de entradas de la planificación de recursos empresariales (ERP) y las herramientas de planificación de SCM . Con Supply Chain Analytics, los fabricantes tienen un mayor potencial para redefinir el proceso de planificación mediante el uso eficaz de nuevas fuentes de datos internas y externas, lo que hace que la configuración de la oferta y la demanda en tiempo real sea una realidad.

2. FUENTE

La mayoría de las veces, los datos sobre los volúmenes de adquisiciones y los proveedores solo se recopilan para algunas actividades específicas en el proceso de abastecimiento. Sin embargo, el uso de datos de suministro precisos también puede influir en el análisis de gastos clásico y la revisión anual del desempeño del proveedor. Además, los procesos de suministro se pueden analizar en tiempo real para identificar desviaciones de los patrones de entrega normales.

3. FABRICACIÓN

Los macrodatos y la analítica son las mejores herramientas para que los fabricantes ayuden a optimizar las operaciones de la fábrica con un mínimo de tiempo y esfuerzo. Por ejemplo, se pueden programar ciclos de producción de uso intensivo de energía para utilizar los precios fluctuantes de la electricidad. Además, los datos sobre los parámetros de fabricación, incluidas las operaciones de ensamblaje o las diferencias dimensionales entre las piezas, también se pueden analizar para llegar al análisis de la causa raíz de los defectos.

4. ALMACENAMIENTO

La mayoría de las veces, la función de logística se centra en los costos y las organizaciones se enfocan en tecnologías avanzadas que brindan una ventaja competitiva. El almacenamiento también ha sido testigo de muchos avances utilizando los datos ERP disponibles. Las nuevas tecnologías, fuentes de datos y técnicas analíticas están creando nuevas oportunidades en el almacenamiento. Las nuevas tecnologías de modelado 3D también pueden ayudar a optimizar el diseño del almacén y simular nuevas configuraciones del espacio del almacén existente para mejorar aún más la eficiencia del almacenamiento y la productividad de picking.

5. TRANSPORTE

Varios operadores de camiones ya están utilizando Analytics para mejorar sus operaciones. Desde el uso de análisis de consumo de combustible hasta mejorar la eficiencia de conducción en la implementación de tecnologías GPS para reducir los tiempos de espera mediante la asignación de bahías de almacén en tiempo real, existen varios beneficios. Las empresas de mensajería también utilizan el enrutamiento en tiempo real de las entregas a los clientes en función de la ubicación geográfica y los datos de tráfico de sus camiones.

Características clave de un análisis eficaz de la cadena de suministro

1. CONECTADO

La solución de Analytics debe poder acceder a datos no estructurados de varias fuentes a lo largo del flujo de la cadena de suministro sin ningún cuello de botella en la conectividad.

2. COLABORATIVO

La solución debe centrarse en mejorar la colaboración con los proveedores, socios y vendedores al aprovechar las redes de comercio basadas en la nube para permitir la colaboración y el compromiso de múltiples empresas.

3. CIBER-CONSCIENTE

La Solución debe ser lo suficientemente inteligente como para proteger sus sistemas de intrusiones cibernéticas y piratas informáticos, que deberían ser una preocupación para toda la empresa.

4. COGNITIVAMENTE HABILITADO

Al aprovechar las plataformas de inteligencia artificial relevantes, las cadenas de suministro pueden recopilar, coordinar y permitir la toma de decisiones en toda la cadena de valor. La mayor parte de la cadena de suministro es automatizada y de autoaprendizaje.

5. INTEGRAL

Las capacidades de análisis se deben escalar con datos en tiempo real. Estos conocimientos deben ser completos y rápidos sin crear latencia en el flujo de valor.

Papel de la inteligencia artificial en el análisis de la cadena de suministro

Agregar inteligencia artificial (IA) a la analítica de la cadena de suministro crea oportunidades sin precedentes para los fabricantes a través de beneficios tangibles en tiempo real. Una investigación reciente de McKinsey muestra que el 61% de las organizaciones informan una disminución de los costos y el 53% informa un aumento de los ingresos como resultado directo de la introducción de la IA en sus cadenas de suministro.

La IA ayuda a crear visibilidad de la cadena de suministro de un extremo a otro, proporciona información analítica práctica, reduce el trabajo manual y facilita las decisiones informadas para los fabricantes. Aquí hay una lectura interesante sobre cómo puede preparar su cadena de suministro para el futuro con el poder de la inteligencia artificial.