El significado de los tejidos de datos y cómo benefician a las cadenas de suministro

Los fabricantes equilibran constantemente una red compleja de funciones que abarcan la innovación, la ingeniería, la planificación, la producción y la logística de productos. Estos procesos altamente interconectados abarcan toda la organización y sus socios, creando brechas en los datos, latencia de la información y barreras que crean asociaciones complejas entre las operaciones y los componentes.

El año pasado de interrupciones llevó a muchas cadenas de suministro globales al borde. Las malas estrategias de datos fueron las culpables, ya que trataron la cadena de suministro como un sistema rígido cuando, en realidad, es una red compleja de actores que necesitan estar sincronizados para adaptarse rápidamente al cambio. A medida que la demanda de los consumidores alcanzó un máximo histórico de innumerables productos durante la pandemia, la latencia de los datos de los sistemas de origen retrasó las respuestas que impidieron que muchos fabricantes y proveedores pudieran reaccionar al entorno cambiante del mercado.

Los sistemas de gestión de datos tradicionales funcionaron bien cuando los profesionales de la cadena de suministro tenían más tiempo para adaptarse y el panorama de datos empresariales era más uniforme, estructurado y simple. Pero el mundo es diferente ahora. Los datos de la cadena de suministro deben ser reutilizables, que es algo que los enfoques tradicionales no pueden hacer dado que requieren extracciones de datos no repetibles para la identificación de problemas y para resolver ecuaciones. Peor aún, la aparición de Internet de las cosas (IoT), el aumento del volumen de datos no estructurados, la creciente relevancia de las fuentes de datos externas y la tendencia hacia entornos híbridos de múltiples nubes son obstáculos para satisfacer cada nueva solicitud de datos.

La antigua estrategia de datos que se centraba en los sistemas de datos relacionales está fundamentalmente rota, pero ¿cómo pueden los fabricantes pasar de una estrategia de datos reactiva a una sensible? Para superar los retrasos en la información, los fabricantes están adoptando nuevos enfoques tecnológicos, como estructuras de datos, para crear una red de suministro digitalizada que represente con precisión los datos a medida que avanzan a lo largo de la cadena de suministro y las relaciones que definen cómo se realiza el trabajo. Los tejidos de datos empresariales entrelazan datos de silos internos y fuentes externas y crean una red de información para impulsar aplicaciones comerciales, inteligencia artificial y análisis.

Esta representación digital, que respalda toda la gama de empresas complejas y conectadas de hoy en día, incluye todos los procesos, productos, personas, socios, políticas y fuentes de datos de terceros representadas en la red de suministro para brindar una visión clara de toda la cadena de valor. Con esta visibilidad, los fabricantes pueden crear análisis de impacto y de causa raíz, administrar jerarquías distribuidas y tomar decisiones justo a tiempo aprovechando los datos en tiempo real y loT.

Los tejidos de datos brindan a los profesionales de datos la capacidad de generar una representación componible y comprensible por máquina de las entidades y relaciones clave, así como la lógica y las reglas comerciales, que gobiernan el negocio. A diferencia de las técnicas de integración de datos más antiguas, los tejidos de datos son expresivos, lo que permite a los fabricantes hacer preguntas y describir los efectos, las consecuencias y las propiedades del mundo real de determinadas acciones. La estructura es extensible y reutilizable en todos los casos de uso / funciones, y es fácil de mantener y extender a los socios según sea necesario.

Impulsar los resultados de la cadena de suministro

Para crear valor comercial dentro de la empresa, los fabricantes deben poder conectar todos los datos importantes. Los tejidos de datos cambian el status quo al brindar significado, no solo datos, en toda la empresa. Este significado se entrelaza a partir de muchas fuentes:datos y metadatos, fuentes internas y externas, y sistemas en la nube y en las instalaciones. El significado se captura dentro del modelo de datos, con todo el contexto de cada activo de datos completamente presente y disponible, en una forma comprensible para la máquina. Con una estructura de datos, las personas y los algoritmos pueden tomar mejores decisiones al tiempo que reducen la probabilidad y el riesgo de mal uso o mala interpretación de los datos. Más específicamente, los tejidos de datos están ayudando a los fabricantes a:

• Mejore la detección de la demanda. Cerrar el lapso de tiempo para satisfacer las demandas emergentes es fundamental para los fabricantes; sin embargo, la detección de la demanda es difícil debido a la latencia de los datos y la incapacidad de encontrar conexiones en todo, desde las redes sociales hasta los datos de POS. Los tejidos de datos eliminan estas lagunas sin tener que volver a cablear las soluciones de previsión de demanda o ERP existentes.

Se pueden entregar información valiosa a los líderes de planificación de la demanda que pueden aprovecharla para mejorar la planificación empresarial.

• Conectar operaciones. El alto nivel de volatilidad de la demanda tiene un efecto dominó en los fabricantes que necesitan comprender rápidamente el rendimiento operativo, la disponibilidad del producto y las tendencias que afectan el rendimiento. Desafortunadamente, varios MES o sistemas operativos de planta no pueden identificar y admitir compensaciones de escenarios en tiempo real en torno a la disponibilidad de suministro.

Mediante el uso de estructuras de datos, los fabricantes pueden identificar cualquier cambio en el suministro y realizar los ajustes necesarios sin asumir silos de lago de datos adicionales o costos de analista de adquisiciones / soporte operativo.

• Proporcione un análisis de la causa raíz de las quejas de los clientes. Las quejas de los clientes debido a defectos del producto pueden desencadenar una gran cantidad de evaluaciones de seguimiento. ¿Cuál fue la fuente del defecto? ¿Qué otros clientes se vieron afectados? ¿Requiere esto un retiro? Los tejidos de datos permiten a los fabricantes rastrear la queja de un cliente con respecto a un producto defectuoso hasta las materias primas, haciendo referencias cruzadas fácilmente entre los productos terminados y las materias primas.

Además, debido a que estas materias primas son producidas por varios sitios de fabricación y pueden recibir nombres diferentes por parte de diferentes proveedores, los tejidos de datos permiten la trazabilidad entre el cliente, la fabricación, el soporte de campo, el producto y otros datos otros dominios. Esto permite a los fabricantes ver el alcance total de la situación para que puedan actuar de manera adecuada y administrar de manera rentable el análisis de la causa raíz de las quejas de los clientes.

• Cree una cadena de suministro digital gemela. El gemelo de la cadena de suministro digital requiere análisis predictivo, un modelo para conectar los datos de origen y, por supuesto, los datos de origen en sí (por ejemplo, ERP, CRM, MES, loT, redes de clientes) para mejorar la toma de decisiones, especialmente en torno a la planificación de la cadena de suministro. Un gemelo digital debe poder representar cientos de millones de relaciones. Un tejido de datos, con las complejas capacidades de lógica de negocios de los gráficos semánticos y la capacidad de representar datos variados, proporciona a los fabricantes un control automatizado que les permite administrar reglas comerciales capaces de manejar la lógica compleja y la toma de decisiones situacionales.

Los tejidos de datos continúan llamando la atención por su capacidad para unir los sistemas de administración de datos existentes, enriqueciendo todas las aplicaciones y usuarios conectados en el proceso. Se consideran el siguiente paso adelante en el espacio de la administración de datos, que respaldan toda la gama de empresas conectadas y cada vez más complejas de la actualidad.

Rob Harris es vicepresidente de soluciones en Stardog, un proveedor de plataforma de gráficos de conocimiento empresarial (EKG).