IA, BIG DATA Y RESILIENCIA DE LA CADENA DE SUMINISTRO

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Transformación de la cadena de suministro en un mundo posterior a COVID 19. En "El nuevo orden mundial de la cadena de suministro", KPMG LLP argumentó que la disrupción comercial de COVID-19 ha hecho surgir una migración al nacionalismo económico que ya estaba en marcha antes de COVID-19. En esta serie, KPMG describe las competencias específicas que las organizaciones de la cadena de suministro deben adoptar a medida que se reorganizan para un mundo fundamentalmente cambiado.

¿POR QUÉ ESTE COVID-19 ES DIFERENTE?

Cuando las condiciones económicas son buenas, como lo fueron durante casi una década antes del COVID-19, las iniciativas de gestión de riesgos de la cadena de suministro quedaban en segundo plano frente a las que podían acelerar el crecimiento y gestionar los costos. Ahora, en medio de lo que el Fondo Monetario Internacional llama la mayor contracción económica desde la Gran Depresión, la resiliencia es lo más importante.

En nuestras conversaciones, los líderes de la cadena de suministro buscan no solo diseñar estrategias para la supervivencia inmediata y la continuidad del negocio a corto plazo, sino también prepararse para futuras interrupciones, en cualquier forma que se presenten. Han absorbido una conclusión de crisis anteriores que sigue siendo cierta: los planes de contingencia fragmentados y las tácticas de gestión relativamente superficiales producirán resultados fragmentarios y una capacidad de recuperación empresarial profunda.

Los líderes experimentados de la cadena de suministro han pasado antes por recesiones económicas. No obstante, saben que esta es diferente, y no solo por lo repentino o la gravedad del impacto del COVID-19; que ha obligado a las organizaciones de la cadena de suministro global a reconocer un nacionalismo económico resurgente, en marcha desde al menos 2017, y es probable que se intensifique después de que pase la amenaza para la salud global.

Algunos observadores políticos han sugerido que COVID-19 es el recordatorio de que la globalización económica superó a la globalización política, y que la retirada tras las fronteras nacionales es una corrección atrasada. Por lo tanto, la tormenta perfecta de la cadena de suministro es una emergencia actual, además de cambios tectónicos, y aparentemente permanentes, en las condiciones laborales, fiscales y de política comercial.

LA IA Y BIG DATA COMO HERRAMIENTAS DE RESILIENCIA: UN NUEVO ESTADO DE JUEGO

Para las organizaciones de la cadena de suministro, lo que también es diferente acerca de las ondas económicas creadas por COVID-19 son la madurez, la disponibilidad y la rentabilidad de los macrodatos y la inteligencia artificial como herramientas estratégicas, junto con una adopción mucho más amplia de la tecnología basada en la nube.

Desde la última recesión económica importante, la situación de los macrodatos, la inteligencia artificial y la nube ha avanzado rápidamente, por todas las razones generalmente aceptadas: digitalización rápida, avances en el aprendizaje automático, la creciente disponibilidad de flujos de datos externos, la maduración de tecnologías de procesamiento de lenguaje (NLP) y automatización de procesos robóticos (RPA) para ingerir esos datos, y una mayor comodidad con el almacenamiento de datos fuera de las instalaciones. En general, los macrodatos, la inteligencia artificial y la nube han evolucionado de tecnologías para observar a imprescindibles; y las iniciativas piloto han dado paso a implementaciones en toda la empresa.

El mercado de proveedores externos para Big Data, inteligencia artificial y tecnologías Cloud también ha madurado, siguiendo un continuo tipo Ley de Moore visto en otros campos de la tecnología. Los precios de algunas tecnologías avanzadas han bajado, mientras que las soluciones se han vuelto más poderosas y sofisticadas.
A medida que se redujeron las barreras de entrada, los nuevos participantes en el mercado han proliferado, ofreciendo plataformas de transformación integrales que permiten la integración de múltiples tecnologías de la cadena de suministro. Las ofertas de AI-as-a-service (AIaaS) se han unido a ellas como alternativas de modelo de entrega.

En general, si bien las organizaciones de la cadena de suministro aún varían significativamente en su nivel de big data, inteligencia artificial y madurez en la nube, cada vez más han demostrado su compromiso con las tecnologías, los procesos y las habilidades que los utilizan.

UNA DISCIPLINA EMERGENTE: GESTIÓN PREDICTIVA DEL RIESGO DE LA CADENA DE SUMINISTRO

Hemos visto cómo la convergencia de las agendas de preservación del valor con los avances de la ciencia de datos ha dado lugar a una nueva disciplina de la cadena de suministro, que llamamos gestión predictiva de riesgos de la cadena de suministro. Combina ingeniería de datos, modelado económico, análisis de causa raíz, simulaciones en tiempo real y componentes de monitoreo continuo.

El objetivo es un nivel granular de visibilidad de exactamente dónde se genera valor, se pierde o se expone a un riesgo potencial, a lo largo de toda la cadena de suministro. Este nivel de transparencia se alcanza para cada SKU, cliente, pedido, instalación, materia prima y combinación de los mismos.

En su forma más visionaria, estas plataformas están destinadas a calibrar los impactos del valor económico de extremo a extremo en tiempo real, brindando a la cadena de suministro la información específica de la empresa que necesita para priorizar la planificación de contingencias.

Vale la pena señalar la aparición del costo de servicio como una tercera métrica de rendimiento crítica, junto con el riesgo de oferta y la previsión de la demanda. Cuando las organizaciones de la cadena de suministro se aventuraron por primera vez en el big data y aplicaciones de inteligencia artificial, los casos de uso se organizaron en torno a la creación de valor, según lo capturado por métricas de rendimiento, como el crecimiento de ingresos, la velocidad, la eficiencia operativa y la reducción de costos.

Para cuando el COVID-19 desencadenó sus múltiples impactos económicos, algunos líderes de la cadena de suministro ya habían desarrollado capacidades para identificar el riesgo de suministro, mapeando sus facturas de material, estructura y piezas anidadas a fuentes específicas de suministro. Otros habían adquirido los medios para producir análisis de escenarios de curvas de demanda, aunque tenían dificultades para mantenerse al día con los datos y las implicaciones analíticas de las preferencias del cliente para la entrega instantánea y una variación infinita de productos.

A medida que expandieron sus carteras de SKU, generalmente sin retirar productos antiguos, las complejidades operativas fueron un desafío suficiente; el seguimiento de los costos de extremo a extremo a nivel de producto o SKU era un sueño futurista. Como resultado, pocas organizaciones de la cadena de suministro cuentan con modelos de costos económicos de extremo a extremo que pueden medir con precisión el costo de servicio al nivel de detalle necesario para tomar medidas.

En un mundo COVID-19, las organizaciones necesitarán un tipo diferente de capacidad analítica, una que mida y prediga instantáneamente el riesgo de oferta, los cambios de demanda y la contribución económica de un extremo a otro en función de las condiciones externas en constante cambio. Lo que han revelado las condiciones creadas por COVID es la necesidad de que los tres estén integrados de principio a fin para crear un círculo virtuoso de conocimiento de la preservación del valor.

TEORÍA DEL JUEGO: PLANIFICACIÓN DIGITAL DE DOBLES ESCENARIOS

Para anticipar y mitigar la incertidumbre, algunas organizaciones de la cadena de suministro están recurriendo al modelado de gemelos digitales, que combina fuentes de big data, análisis de riesgo predictivo y tecnologías de inteligencia artificial como redes neuronales, automatización de procesos robóticos y aprendizaje automático. Al igual que la teoría de juegos, el modelado de gemelos digitales reconoce las complejas interdependencias en la planificación de contingencias de la cadena de suministro.

Cuando se le solicitan escenarios de riesgo hipotéticos, los modelos de la cadena de suministro de gemelos digitales calculan los impactos del efecto dominó en forma de curvas de demanda consecuentes, vulnerabilidades identificadas de la cadena de suministro y resultados económicos simulados de extremo a extremo. Armados con una visión predictiva precisa, los equipos de la cadena de suministro pueden implementar mecanismos de respuesta preventiva para ayudar a minimizar las interrupciones y preservar el valor.

Las plataformas de resiliencia gemelas digitales utilizan una combinación de componentes estandarizados y diseñados específicamente. Las fuentes de datos externas requeridas, por ejemplo, son necesariamente únicas para cada empresa, centradas en sus regiones, sectores y socios prioritarios. Del mismo modo, las palancas de contingencia que determinan el impacto serán diferentes para cada organización. Los ejemplos incluyen acuerdos de proveedor y operador de respaldo, cambio de prioridades de la cartera, opciones de emergencia de hacer frente a comprar, opciones de mano de obra temporal, herramientas virtuales disponibles y planes de recuperación de desastres para TI e infraestructura crítica. Por otro lado, los gemelos digitales se basan en fundamentos compartidos de IA de vanguardia, como la captura, el escaneo y el análisis automatizados de las señales del mercado; Aprendizaje automático que refina modelos algorítmicos basados ​​en entradas; y análisis de ponderación de riesgo para priorizar elementos procesables.

NUEVAS SEÑALES, NUEVO ANÁLISIS

Los grandes saltos de datos e inteligencia artificial necesarios para el tipo de plataforma de resiliencia de la cadena de suministro que hemos descrito son tanto cualitativos como cualitativos. Las organizaciones deberán configurar una combinación de flujos de datos externos relevantes para su sector, combinación de productos y prioridades regionales y la posible adición de billones de nuevos puntos de datos. Tendrán que implementar aplicaciones de inteligencia artificial como la PNL, para ingerir, estructurar e integrar en formatos de datos estructurados y no estructurados, a escala. Cualitativamente, necesitarán desarrollar nuevas antenas: las cadenas de suministro generalmente no están acostumbradas a factorizar los tipos de insumos regulatorios, laborales y de riesgo social que COVID-19 ha dejado en claro que son nuevos elementos imprescindibles.

En la siguiente etapa, deberán crear modelos financieros avanzados que puedan recopilar información sobre el costo de servicio, realizar análisis de causa raíz y realizar simulaciones dinámicas de "qué pasaría si" para identificar palancas operativas o comerciales. Estos modelos deberán incluir funciones de actualización automatizada para respaldar el monitoreo continuo.

MÁS ALLÁ DE "SUFICIENTEMENTE BUENO": CÓMO SE VE UNA BUENA RESILIENCIA DE CADENA DE SUMINISTRO

Las tensiones de COVID-19 han elevado el listón para las organizaciones de la cadena de suministro global, demostrando un nuevo umbral de plataformas de resiliencia "necesarias, pero no suficientes" que aún requerirán pilares fundamentales como procesos, análisis de impacto, gobernanza, visibilidad y planificación de contingencias, pero también incorpora nuevas mejoras que incluyen:

- Definiciones de riesgo más completas: aumentará el número y la especificidad de las categorías de riesgo para abarcar las financieras (por ejemplo, estabilidad de terceros, tipos de cambio); marca (reputación del proveedor); industria (limitaciones de la capacidad del mercado en proveedores alternativos de seguridad); ubicación (factores geopolíticos, presencia de proveedores de nivel 1); fuerza laboral (tendencias demográficas, factores culturales); operacional (flexibilidad de oferta y demanda, recuperación de fallas del proveedor); y regulatorio.

- Capacidades predictivas: los riesgos en toda la empresa ampliada (incluidos los proveedores de nivel 1) se predicen y gestionan de forma continua, combinados con una estrategia proactiva de mitigación y corrección de riesgos.

- Habilitación de la tecnología: el proceso, la política y el procedimiento son bases importantes, pero la robustez de la cadena de suministro requiere la habilitación de la tecnología. Los modelos de torres de control centralizadas, habilitados por plataformas de tecnología de riesgos multifuncionales, se convertirán en la norma, ingiriendo fuentes de datos tanto internas como externas; ofreciendo visibilidad tanto a vista de pájaro como a profundidad; generar avisos impulsados ​​por bots y recomendaciones impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje automático; y realización de análisis de simulación.

CONCLUSIÓN: UNA GUERRA PERMANENTE EN PIE

Ahora que el impacto inmediato de COVID-19 ha retrocedido un poco, los líderes de la cadena de suministro se están dando cuenta de que la movilización y la vigilancia necesarias en tiempos de guerra pueden convertirse en una nueva línea de base operativa. Ya están tomando medidas discretas que incluyen la evolución de sus análisis de huella global para la optimización fiscal y comercial, el establecimiento de microcadenas de suministro y la revisión de la estrategia de inventario de larga data.

La buena noticia es que circunstancias profundas pueden abrir la puerta a un pensamiento completamente nuevo. Frente a la continua disrupción política, económica, de mercado y tecnológica, nuestras apuestas están en las organizaciones de la cadena de suministro que estén dispuestas a ver las condiciones actuales como una oportunidad para repensar y luego revisar sistemáticamente su modelo operativo para un nuevo orden mundial.

EJECUCIÓN: PONER LO PROCESABLE EN "VISIÓN PROCESABLE"

Los líderes de la cadena de suministro saben que el conocimiento predictivo es parte de la ecuación de resiliencia. Pero también necesitarán poner en práctica los medios para actuar, ya sea que eso signifique evaluar la planificación de contingencias o la incorporación de procesos que respalden una respuesta rápida a las alertas de riesgo. Hay una dimensión de comportamiento y cultural en esto: la aplicación de big data e IA a plataformas de resiliencia nunca es solo un juego de tecnología pura.

Por lo general, solo puede mejorar y mantener programas que tengan procesos sólidos y personas calificadas detrás de ellos. La mayoría de las organizaciones de la cadena de suministro todavía operan con una mentalidad de creación de valor profundamente arraigada; una nueva cosmovisión no tomará de la noche a la mañana. Las empresas no pueden omitir la implementación de herramientas y capacitación que respaldarán decisiones empoderadas y apropiadas de gestión de riesgos y preservación del valor.

AUTORES:
Brian Higgins
Principal, Supply Chain & Operations Practice Lead KPMG in the U.S.
Christopher Gottlieb
Principal, Advisory Supply Chain & Operations
Kayneel Kadakia
Director, Advisory Supply Chain & Operations
Kerim Ozbilge
Advisory Managing Director Supply Chain & Operations


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