La pandemia está impulsando un nuevo modelo para la toma de decisiones en la cadena de suministro

Los gerentes de la cadena de suministro enfrentan una interrupción sin precedentes, no solo por los trastornos que resultaron de la pandemia, sino también por los cambios en curso en la demanda, el aumento de las expectativas de los clientes y los factores geopolíticos externos. Se han hecho evidentes dos cosas:estas interrupciones no son temporales y han sacado a la luz deficiencias en el modelo actual de datos de la cadena de suministro.

Las estrategias para abordar las consecuencias de estas interrupciones se centrarán más a medida que nos preparamos para un repunte económico, lo que brindará a los gerentes el doble desafío de recuperarse del desastre impulsado por la pandemia y al mismo tiempo lidiar con un aumento potencialmente rápido en la demanda pospandémica y el gasto de los consumidores durante el año que viene. Ahora es el momento de profundizar en cómo las empresas abordarán la recuperación y, al mismo tiempo, aprovecharán las nuevas oportunidades de crecimiento. La solución no está en volver al status quo anterior a la pandemia, sino en establecer un nuevo modelo de datos. Como suele ser el caso, los desastres impulsan la innovación, y ahora estamos viendo que la innovación surge a medida que más organizaciones de la cadena de suministro adoptan un nuevo modelo de inteligencia de decisiones para reescribir las reglas del juego.

Inteligencia de decisiones para un mejor resultado

Hacer frente a la recuperación de las interrupciones del año pasado, el aumento de la demanda por venir y, finalmente, obtener el conocimiento y la información necesarios para sobrevivir a las interrupciones futuras requerirá ir más allá del modelo de datos tradicional de análisis histórico, información en silos y paneles en pantalla con una gama limitada de resultados y medios de interpretación limitados.

La próxima generación de toma de decisiones ya está aquí. La inteligencia de decisiones brinda acceso temprano e inmediato a datos y tendencias, impulsado por inteligencia artificial y análisis predictivo prospectivo y con una capa de middleware capaz de abstraer múltiples fuentes de datos para brindar una vista única y unificada, y todo ello entregado con un interfaz de idioma.

La inteligencia de decisiones, cuando se entrega con una interfaz unificada de lenguaje natural, resuelve muchas de las vulnerabilidades y desafíos ocultos que salieron a la luz como resultado de las interrupciones del año pasado. El apoyo a la toma de decisiones en circunstancias normales puede funcionar y, hasta ahora, había pocos incentivos para seguir adelante. Sin embargo, el modelo anterior dejó a muchos desprevenidos ante lo inesperado.

Toma de decisiones en un mundo impredecible

El modelo de planificación CORE (configurar, optimizar, responder, ejecutar) de Gartner Inc. impone un modelo universal para toda la toma de decisiones de la cadena de suministro:

• Configuración de la cadena de suministro para respaldar las estrategias,
• Optimización para tener en cuenta factores como los recursos limitados (o, en el caso de la pandemia, una interrupción importante e inesperada),
• Respuesta, que se basa en un nivel de opcionalidad e inteligencia, y
• Ejecución

Se necesitan conocimientos en tiempo real para lograr un modelo CORE exitoso en la planificación de la cadena de suministro. Para lograr conocimientos en tiempo real, necesitamos además una interfaz inteligente, interactiva y en tiempo real que puedan utilizar los responsables de la toma de decisiones en todos los niveles, no solo los analistas de datos. Esto se puede lograr con una facilidad de procesamiento de lenguaje natural que permite que el sistema cree contexto para que el usuario sea capaz de tener una conversación progresiva con el sistema en lugar de simplemente realizar una serie de preguntas o comandos únicos. Además, la capa de abstracción del procesamiento back-end permite la ingesta transparente de datos de múltiples fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.

Una cadena de suministro receptiva en el ecosistema global actual requiere que los planificadores cierren la brecha de larga data entre la planificación y la ejecución. Aquellos que son capaces de cerrar esa brecha, anticipar lo inesperado y desarrollar una capacidad para pivotar rápida e inteligentemente eventos impredecibles o cambios en la demanda basados ​​en cambios en la demanda, son aquellos que obtuvieron mejores resultados durante los devastadores déficits de la cadena de suministro del año pasado, y estarán mejor posicionados para adaptarse rápidamente a los inevitables cambios en la demanda que seguirán.

Ganesh Gandhieswaran es cofundador y director ejecutivo de ConverSight.ai, una plataforma de inteligencia de decisiones.