Tres capacidades tecnológicas para mantenerse competitivo en la próxima normalidad

A medida que las empresas continúan su marcha hacia la digitalización, las empresas deben implementar estrategias que proporcionen la base adecuada para competir. Un componente clave del éxito como un verdadero campeón digital es la capacidad de brindar los niveles más altos de servicio al cliente al menor costo de entrega. Y para hacer eso, los datos completos y precisos de la cadena de suministro son esenciales. Los datos se han convertido en una moneda que aumenta de valor a medida que se acerca al tiempo real y cuanto más se pueden compartir entre los socios comerciales.

Lo que se ha hecho evidente es que los datos deberían ser en tiempo real y solo existir una vez. Al utilizar un enfoque de gestión de datos maestros federados (MDM), la información puede ser actual y coherente, en lugar de estar duplicada en múltiples formatos y silos, donde se vuelve obsoleta y latente (ya sea que se utilice o no un data lake / warehouse). Los enfoques tecnológicos modernos crean una representación confiable del nivel / elemento / unidad de cada uno y luego pueden trasladar esa fidelidad a una solución de red general en tiempo real que optimiza la planificación y ejecución en todos los socios utilizando análisis prescriptivos basados ​​en agentes. Estas redes admiten la colaboración, la planificación y la ejecución de transacciones de múltiples partes en tiempo real y ayudan a todos los participantes a ejecutar en la "próxima normalidad", siempre que tengan en cuenta tres capacidades críticas.

Habilitación de transacciones en tiempo real con una arquitectura de red. Ya hemos visto cómo se ha aplicado un modelo de apalancamiento de activos y servicio al cliente basado en la red en industrias adyacentes. Uber, Facebook, Airbnb y Alibaba han implementado arquitecturas basadas en red que brindan capacidades multipartitas. El comercio ocurre en todas las partes de una red. Y dado que el abastecimiento y la entrega de productos abarcan a varias partes de la red, la planificación y ejecución deben ser en tiempo real y también incluir a varias partes, para brindar el máximo aprovechamiento de activos, el menor costo de entrega y los niveles más altos de servicio al cliente.

Este nivel de colaboración, combinado con la visibilidad, el análisis, la planificación y la ejecución a nivel de la torre de control, es fundamental para la competitividad futura. Esto no es sorprendente dado que incluso las transacciones más simples involucran a múltiples partes, como un cliente, un gerente de marca, un coenvasador, un proveedor, un transportista, un 3PL y un distribuidor.

Desafortunadamente, muchas implementaciones de tecnología centradas en la empresa se diseñaron de manera concentrada y radial, lo que significa que actúan como el centro del universo para ese nodo en la red y tratan sus procesos y datos como tales. Esta tecnología de concentrador está diseñada para recopilar datos en forma de punto a punto / radio a concentrador. Luego decide qué hacer con los cambios en la demanda, la capacidad o la oferta en función de las variables del concentrador de forma aislada, y luego comparte algunos de los datos obsoletos o latentes, después del procesamiento, con algunos de sus radios, tanto de entrada como de salida. Como resultado, en una red comercial típica, puede crear más de 20 acciones de procesamiento de almacenamiento y reenvío entre socios comerciales, ascendentes y descendentes, desperdiciando tiempo, mano de obra y activos. Lo peor de todo es que afecta los niveles de servicio al cliente porque las partes no están alineadas como una red coordinada al servicio del consumidor final.

Establecimiento de una vista única y confiable. Si los datos son su moneda, entonces varias instancias de ERP son similares a una federación de entidades donde cada fuente actúa como su propia moneda de curso legal única. Los datos quedan atrapados en sus instancias ERP de tubos de estufa y luego, por lo general, se comparten de manera concentrada y radial en relaciones comerciales uno a uno con socios de la red. No hace falta decir que este es un enfoque subocional, porque incluso si tuviera que exportar datos a un almacén de datos o lago de datos, está creando latencia y obsolescencia en los datos. Esto devalúa la moneda en términos de toma de decisiones entre los socios de la red.

Como resultado, las organizaciones están adoptando soluciones que incluyen la gestión de datos maestros federados. Con este enfoque, los socios comerciales de la red pueden optar por ingresar a la red y compartir sus datos maestros y operativos con otros socios comerciales. Basado en un marco de permisos seguro en toda la red, los datos existen solo una vez y están federados a socios comerciales según los permisos otorgados. Dado que los datos no se copian ni se duplican entre escalones, niveles o nodos en la red, por definición son en tiempo real y están disponibles para optimizar el apalancamiento de activos, el servicio al cliente y el menor costo de aterrizaje.

Admite análisis prescriptivos autónomos y procesables. Dada la naturaleza multipartita de las relaciones comerciales basadas en la red, el criterio final es la capacidad de modelar toda la red de la cadena de suministro de un extremo a otro para analizar correctamente y tomar medidas para la resolución de problemas y la creación de oportunidades. Dado que los problemas u oportunidades expuestos por los análisis podrían manifestarse en marcos de tiempo estratégicos, tácticos u operativos, la base debe ser perfecta en estos horizontes de tiempo. También debe ofrecer servicios, algoritmos y análisis que se ejecuten en la representación de la red en tiempo real, ya sea que se utilicen para resolver problemas que se prevé sucederán en seis meses o durante una entrega programada para esta tarde. La buena noticia es que si su enfoque incluye los criterios uno y dos, esta base ya está establecida.

La plataforma de red de suministro de extremo a extremo en tiempo real permite probar nuevas políticas de la cadena de suministro, la resistencia de la red, la viabilidad de planes estratégicos o tácticos, activar partes o proveedores alternativos, modificar modos de transporte o incluso agregar turnos adicionales en una planta.

Dado que hay muchas formas de resolver problemas relacionados con la demanda, el suministro, la logística y el cumplimiento en una red, es importante que los bancos de trabajo de análisis tengan acceso en tiempo real a todas las variables de material posibles. Los sistemas tradicionales generalmente solo le brindan una forma de resolver un problema, debido a los plazos de entrega estáticos y los datos obsoletos. Por el contrario, un banco de trabajo analítico basado en IA es un entorno prescriptivo en el que se presentarán a las organizaciones las tres o cuatro soluciones principales que mejor cumplen sus objetivos. También puede admitir el aprendizaje automático, que es simplemente una mejor manera de predecir los resultados y es extremadamente valioso cuando se recomiendan acciones prescriptivas. No solo eso, el aprendizaje automático mejora sus predicciones con el tiempo a medida que proporciona más datos.

Estas capacidades proporcionarán la plataforma y la arquitectura necesarias para habilitar esta base y proporcionar las capacidades necesarias para competir en el futuro.

Joe Bellini es director de operaciones de One Network Enterprises, proveedor de software de red empresarial de inteligencia artificial.