Por qué los datos y el contexto son esenciales para la visibilidad de la cadena de suministro

COVID-19 tomó al mundo por sorpresa y ha revolucionado las economías, comunidades, escuelas, hospitales, empresas y cadenas de suministro del mundo. Si bien aún se desconoce el impacto total del virus, ha tenido un impacto importante en las cadenas de suministro mundiales, desde las materias primas hasta los productos terminados.

Debido a que las cadenas de suministro son a menudo redes globales complejas e interconectadas, son particularmente vulnerables a fallas. Esto es especialmente cierto para las empresas de las industrias química y farmacéutica que dependen en gran medida de los proveedores y fabricantes chinos para los ingredientes clave de los medicamentos.

Uno de los desafíos fundamentales en la gestión de la cadena de suministro ha sido la falta de visibilidad que conduce a pronósticos inexactos, mala planificación, retrasos en los envíos, mala toma de decisiones, mayores riesgos y pérdida de negocios. Incluso antes de la pandemia, las empresas luchaban por ganar suficiente visibilidad en sus redes de cadena de suministro extendidas para descubrir riesgos potenciales. De hecho, el 21% de los ejecutivos de la cadena de suministro global identificaron la visibilidad de la cadena de suministro como su mayor desafío. El problema se vuelve crítico cuando eventos desastrosos como COVID-19 provocan un cambio significativo en los niveles de demanda y producción.

Afortunadamente, hay nueva tecnología disponible para ayudar a las organizaciones a medir la visibilidad en sus cadenas de suministro, de modo que puedan responder más rápidamente a las interrupciones. Una mayor visibilidad conduce a una mejor toma de decisiones, lo que hace que las operaciones sean más eficientes y que las empresas sean más rentables.

Hay dos enfoques principales cuando se trata de identificar los atributos de seguimiento fundamentales dentro de una cadena de suministro para permitir una visibilidad completa. Al clasificarlos en seguimiento basado en atributos duro y blando, surge una visión más completa de la cadena de suministro de una organización. La implementación de un seguimiento basado en atributos tanto físico como flexible es clave para lograr una visibilidad casi óptima y una cadena de suministro eficiente y altamente rentable.

La mayoría de las empresas caen en la trampa de solo rastrear atributos tradicionales como ubicación, temperatura, condición, marca de tiempo y conteo que se pueden capturar mediante sensores.

El seguimiento estricto basado en atributos proporciona datos reales (datos de sensores en tiempo real), con sensores que recopilan información de materias primas, componentes y productos terminados en tiempo real. La verdad básica consiste en una variedad de datos en tiempo real que ayudan a responder preguntas comerciales importantes, como:

• ¿El material o producto en tránsito se mantiene dentro del rango de condiciones ambientales deseadas (temperatura, humedad, etc.)?
• ¿Está el material o producto en el almacén en buenas condiciones o dañado?
• ¿Cuánto tiempo ha estado en el muelle el material o producto en la bahía de recepción?
• ¿Exactamente qué subestación de la línea de montaje es el pedido en este momento?

Hay muchas preguntas comerciales similares que pueden responderse con total certeza, pero solo si se realiza un seguimiento de los atributos concretos.

El seguimiento de atributos blandos proporciona a las organizaciones una granularidad adicional y ayuda a las partes interesadas a tomar decisiones más rápido. Se aplican dos contextos diferentes a los atributos blandos:contexto de proceso empresarial, como órdenes de compra y condiciones de pago; y contexto ambiental, como el clima y las condiciones del tráfico.

Por ejemplo, digamos que los componentes de una organización están visiblemente presentes en el proveedor (como lo indican los sensores de ubicación a través del seguimiento de atributos físicos), pero no se han llevado a la logística (de lo contrario, los sensores habrían indicado la presencia de componentes en el camión de reparto). ). No habrá ningún cambio de estado en lo que respecta al seguimiento basado en atributos físicos hasta que los componentes se entreguen a la logística. El sistema podría estar potencialmente en este estado por un tiempo, creando la impresión de que los componentes se han perdido. Debido a esto, no estaría claro a quién contactar para que el sistema avance. Este es el mayor inconveniente de la visibilidad pura basada en atributos.

Es obvio que los atributos duros están vinculados a valores y consecuencias, pero los atributos suaves también entran en juego aquí, ya que pueden afectar el envío exitoso de un producto. Por ejemplo, si un término de pago ha cambiado (un atributo suave) de modo que un producto en un almacén no ha cambiado de propietario, los balances o el riesgo de responsabilidad de los posibles propietarios podrían verse afectados negativamente.

Al rastrear atributos tanto duros como blandos, las organizaciones pueden hacer predicciones más precisas, planificar mejor, tomar decisiones más rápidas, reducir el riesgo y aumentar los ingresos. Hacerlo también puede eliminar los puntos ciegos en la cadena de suministro y el aumento en el valor se puede observar claramente.

Una vez que las organizaciones pueden rastrear atributos tanto duros como blandos en tiempo real, los datos relevantes se pueden recopilar y superponer en un modelo digital de todos los componentes de la cadena de suministro, creando lo que se conoce como un gemelo digital. Se puede considerar como una "réplica" de la cadena de suministro que consta de varios activos, almacenes, flujos de materiales e información de inventario que captura datos para representar el estado de una cadena de suministro en tiempo real. Esto permite a las organizaciones ver puntos de datos en su contexto ambiental, identificar patrones históricos, analizar causas raíz y optimizar procesos. Armadas con este nivel de datos detallados, las organizaciones pueden simular, predecir y obtener información valiosa sobre cada nivel de sus cadenas de suministro.

La cadena de suministro completa se puede considerar como un flujo de trabajo complejo de muchos procesos interconectados. La visibilidad ayuda a comprender las compensaciones en varias decisiones alternativas, lo que conduce a la elección óptima para mitigar los riesgos comerciales. El seguimiento de atributos tanto duros como blandos conducirá a una visibilidad granular y basada en la verdad, que son las piedras angulares de la próxima generación de cadenas de suministro inteligentes. En un mundo cada vez más competitivo basado en datos, el seguimiento de atributos tanto duros como blandos ayudará a las organizaciones a tomar las decisiones correctas en tiempo real, evitar interrupciones y prosperar en el panorama empresarial en rápida evolución actual.

Mahesh Veerina es presidente y director ejecutivo de Cloudleaf.