¿Cómo evitar retrasos en cadenas de suministro con Big Data?

La mayoría de los retrasos en la cadena de suministro no se producen cuando las mercancías están en movimiento entre proveedores y ubicaciones. En cambio, los retrasos suelen producirse en los traspasos entre organizaciones y proveedores.  

Una encuesta realizada por Ernest & Young LLP a más de 200 ejecutivos relacionados a gestión de cadena de suministro mostró que tan solo el dos por ciento de las empresas se sienten realmente preparadas para afrontar interrupciones en sus cadenas de suministro (Incluyendo retrasos de cualquier tipo).

En este artículo abordaremos los siguientes temas:

¿Cuáles son las principales causas de los retrasos en la cadena de suministro?

Los retrasos en la cadena de suministros pueden deberse a razones, tanto externas, como internas. Algunas de las causas más comunes son:

Transporte y logística: Esto involucra factores como tráfico vial, condiciones climáticas desfavorables, daños en el envío o retrasos.

Errores humanos: Esto incluye errores de envío, problemas dentro del almacén, accidentes, daño de mercancía, entre otros.

Desastres naturales: Eventos como terremotos, inundaciones o clima extremo suelen afectar la cadena de suministro.

Inventarios limitados y capacidad de producción: Estos dos puntos pueden obstaculizar los volúmenes esperados de producción y de esta manera generar un efecto dominó en toda la cadena.

Eventos geopolíticos: Eventos como el conflicto de Estados Unidos con China o la guerra de Ucrania son ejemplos de cómo los eventos geopolíticos pueden generar escasez y desbalance en distintas cadenas de suministro.

Otro claro ejemplo fue el Brexit. Este cambio en la zona Euro ocasionó múltiples implicaciones en los precios de los productos, tiempos de traslados y disponibilidad de activos.

Falta de personal capacitado: Eventos como la pandemia siguen generando efectos negativos en las industrias. Por ejemplo, en 2021 y 2022, Estados Unidos ha reportado un déficit de alrededor de 80,000 conductores de camión, mientras que en partes de Eurasia falta aproximadamente un 20% de personal capacitado para suplir la demanda actual.

Niveles de retrasos en la cadena de suministro

Como ya mencionamos, existen varias causas que pueden generar retrasos dentro del SCM. Ahora bien, éstos se pueden clasificar en tres niveles según la probabilidad de que sucedan y la magnitud del daño que pueden ocasionar:

Nivel Bajo: Son retrasos cuyo efecto es a corto plazo y, a menudo, se pueden resolver de forma rápida. Un ejemplo puede ser un retraso causados por el transporte.

Nivel Medio: Este nivel involucra cualquier evento disruptivo que puede afectar tiempos de producción de semanas a meses. Por ejemplo, un incidente dentro de una planta de producción que haya forzado a parar la operación.

Nivel Alto: En este escenario el impacto es significativo y tiene efectos a largo plazo. Un ejemplo de esto fue la pandemia, la cual aún sigue provocando afectaciones en varias industrias.

Otro ejemplo también es lo que ocurrió en el 2021 con la obstrucción del canal de Suez por un barco de carga de la empresa Ever Given debido a un error humano. Dicho barco obstruyó el canal Egipcio por casi siete días ocasionando pérdidas diarias de hasta $10 billones de dólares.

El papel del Big Data para evitar retrasos en la cadena de suministro

El Big Data está jugando un papel clave para las empresas en todo tipo de industrias. Desde empresas dedicadas a la producción hasta compañías logísticas, hoy en día las organizaciones tienen acceso a distintas fuentes de datos que les permiten tener una visión más completa, precisa e integral logrando evitar cualquier tipo de retrasos en la cadena de suministro.

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Igualmente, los avances en Machine Learning e Inteligencia Artificial permiten hacer mejor uso de la información interna de una empresa. No solo eso, también permite generar una mayor sinergia con otras fuentes externas y datos alternativos.

El resultado es claro: Mejores procesos y mejor toma de decisiones.

¿Cómo ganar mayor visibilidad en la cadena de suministro con Big Data?

El objetivo de tener mayor visibilidad dentro de la cadena de suministro es ganar inteligencia de negocios, mientras se reducen riesgos dentro de la empresa. Entre más insights de valor se tengan, mejor optimización de los procesos y mayor eficiencia.

En este punto, el Big Data permite obtener información de fuentes tan diversas como:

• Datos de sensores en camiones para planear rutas y evaluar el desempeño del personal.
• Data de geolocalización e imágenes satelitales.
• Datos de importaciones y exportaciones.
• Datos de envío (Información de barcos, cargamento, puertos, aduanas).
• Data de movilidad.
• Datos de proveedores logísticos.
• Patrones de clima.
• Datos ESG.
• Análisis de movilidad en carreteras, paradas de camiones, ciudades.
• Patrones de consumo y preferencia por parte de los clientes.
• Y más.

Al conjuntar toda esta información es posible generar modelos predictivos que permiten anticipar disrupciones, detectar amenazas futuras e identificar cambios logísticos o de consumo.

Esto no solo contribuye a evitar retrasos. También mejora tiempos de respuesta, al mismo tiempo que permite localizar puntos de mejora en los procesos y ayuda a reacomodar recursos clave en caso de ser necesario. Por último permite evaluar los componentes clave involucrados en el SCM (Desde proveedores hasta partners logísticos).

Por ejemplo, una empresa que alimenta su inteligencia de localización con metodologías de Big Data es capaz de contestar preguntas clave como:

• ¿Dónde se produjo el error?
• ¿Cuál fue la causa del error? ¿Cuáles fueron los sucesos detonantes?
• ¿Quiénes están implicados?
• ¿Qué tipos de mercancías se ven afectadas?

La importancia de la eficiencia en la cadena de suministro

La capacidad de respuesta que tenga una compañía, sobre todo en cadenas de suministro altamente dinámicas y cambiantes, es clave para obtener una mayor ventaja competitiva.

Una empresa capaz de responder rápidamente a cambios en la cadena de suministros se distingue por:

• Satisfacer la demanda de sus clientes (Es capaz de entregar a tiempo y al costo esperado).
• Tener capacidad para escalar hacia arriba o hacia abajo cuando los pronósticos de demanda fallan.
• Gestionar costes de manera correcta en tiempos de alta volatilidad.
• Mejora continuamente sus procesos y flujos de trabajo para adaptarse a cualquier tipo de necesidad y situación actual.
• Sabe cómo reducir riesgos mediante la diversificación, planificación y establecimiento de acciones basadas en datos e información clave.

Al final de cuentas la eficiencia que tenga una organización permitirá evitar problemas como retrasos, problemas de inventario o afectaciones graves causadas por factores externos.

¿Cuál es el siguiente paso?

Aprovechar a un partner tecnológico adecuado puede resolver muchos de estos retos de la cadena de suministro, lagunas de datos e ineficiencias.

Las cadenas de suministro actuales y los involucrados pueden beneficiarse de la aplicación de estas tecnologías para aportar automatización e inteligencia predictiva a sus operaciones.