A diferencia de los análisis históricos, el análisis predictivo de la cadena de suministro permite anticiparse y prepararse para el futuro, eliminando las conjeturas de los procesos de planificación y mejorando la toma de decisiones.
Sobra decir que la gestión de una cadena de suministros no resulta ser una tarea sencilla. Aunque hoy en día existen más herramientas destinadas a mejorar la eficiencia y la toma de decisiones de los gestores de cadenas de suministro, también han surgido retos más complejos de enfrentar.
De acuerdo con Logistics World, uno de los principales retos de las empresas es evolucionar su supply chain, de una simple visión y gestión por silos, a una etapa más madura que involucra una gestión centrada en el cliente y enfocada a la generación de valor para todos los stakeholders.
Una de las soluciones más efectivas que tienen los gestores y encargados de cadenas de suministro es el uso de modelos predictivos. Por ello, en este artículo se abordarán los siguientes temas:
¿Qué es un modelo predictivo?
Los modelos predictivos forman parte de la gama de soluciones que ofrece el Big Data y en éstos se utilizan herramientas como machine learning, geomarketing y minería de datos.
La función principal de un modelo predictivo es analizar toda la información interna y externa disponible para descubrir nuevas oportunidades para ejecutar procesos, minimizar riesgos potenciales y prevenir situaciones que puedan afectar el correcto desempeño de una empresa.
¿Cuáles son las ventajas de utilizar modelos predictivos en la cadena de suministros?
Emplear análisis predictivos dentro de la cadena de suministro genera beneficios muy claros para las empresas como:
- Identificar patrones y tendencias del mercado que puedan afectar el volumen esperado de demanda.
- Anticipar posibles problemas con proveedores y distribuidores que puedan generar retrasos o incumplimientos.
- Establecer mejores estrategias de precios.
- Optimizar y reducir los costos de inventario y producción.
Mejorar los tiempos de entrega
El auge del e-commerce ha generado que los consumidores se vuelvan más exigentes con respecto a los tiempos de entrega. Algunos estudios muestran que a inicios de la pandemia, los usuarios estaban dispuestos a esperar hasta tres días para recibir su pedido; actualmente ese tiempo se ha reducido a un día, e incluso algunas plataformas ya ofrecen entregas de 30 minutos o menos.
Ante este escenario, los modelos predictivos son muy útiles para determinar la frecuencia y las cantidades óptimas de envío que van acorde a los volúmenes de demanda proyectados. Igualmente son ideales para generar estrategias enfocadas a minimizar costos.
Por último, los modelos predictivos sirven para analizar los patrones de tráfico con la finalidad de encontrar las rutas óptimas para reducir tiempo, tomando en cuenta la congestión del tráfico, la distancia, el clima y los puntos de entrega.
Estimar demanda futura
La reciente crisis económica global ha dejado al descubierto la necesidad de las empresas por anticiparse a los cambios de demanda para evitar pérdidas causadas por malos pronósticos.
En este caso, el modelo predictivo se alimenta de toda la información histórica disponible y de data alternativa en tiempo real relacionada a factores de consumo, económicos y geopolíticos. Una vez realizado este proceso se genera un modelo que permite identificar cuáles serán los volúmenes de demanda en un tiempo determinado.
Evaluar el canal tradicional
Uno de los canales más difíciles de medir para las marcas es el canal tradicional (Tan sólo en México existen más de 600 mil abarroterías). A través de modelos predictivos se puede optimizar las estrategia de reparto y comercialización identificando aquellos puntos de venta que realmente valen la pena.
Si le interesa conocer nuestro análisis completo y explicado con un caso real, le recomendamos leer: Canal Tradicional: ¿Cómo medir el potencial de ventas de su producto en tiendas de abarrotes?
Gestionar inventarios de manera más inteligente
Un punto clave para una cadena de suministros es la correcta gestión de su inventario. Muy parecido al proceso que se sigue al estimar la demanda, a través de modelos predictivos, se puede determinar los niveles óptimos de inventario tomando en cuenta factores externos e internos.
Entre las ventajas de utilizar modelos predictivos para la gestión de inventarios es la eliminación de problemas relacionados con sobre stock y falta de stock. Esto ayuda a los encargados de área y gerentes determinar los requisitos de inventario por región, ubicación y uso, permitiendo colocar el producto en el lugar y momento indicado.
Mantenimiento de los equipos requeridos
La “monitorización predictiva” de los equipos permite identificar el momento indicado para realizar mantenimiento. Igualmente, permite avisar con antelación de los fallos de los componentes, evitando interrupciones imprevistas en los procesos de producción y distribución.
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¿Cómo mejorar la gestión de su cadena de suministros utilizando modelos predictivos?
Como pudo leer, los cambios en consumo y las dificultades económicas globales, están poniendo mayor presión a las empresas. Afortunadamente, los modelos predictivos han probado tener éxito en mejorar la gestión de las cadenas de suministro, anticipando cambios en la demanda y previniendo posibles problemas en los procesos de producción.
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