La complejidad, la COVID-19 y la competencia han trastocado las organizaciones de la cadena de suministro. Estas pueden reactivar el crecimiento de ingresos y aumentar su resiliencia mediante la implementación de gemelos digitales impulsados por IA.
Este artículo es un esfuerzo colaborativo de Alberto Oca, Alex Cosmas, Cenk Tunasar y Ketan Shah, con Lauren O’Neil, que representa los puntos de vista de QuantumBlack, AI by McKinsey y McKinsey’s Operations Practice.
La era post COVID-19 ha creado fisuras duraderas en la cadena de suministro. En un contexto de creciente globalización, expectativas de clientes en aumento y un crecimiento de dos dígitos en envíos,[1] las organizaciones de la cadena de suministro (no solo fabricantes y proveedores, sino también los almacenes y transportistas de los que dependen) están bajo presión. Lidian con problemas relacionados con eficiencia operativa, previsión de la demanda, gestión de inventarios y cumplimiento de los pedidos. Esta complejidad afecta a todas las partes de la cadena de suministro en todas las industrias: retail, tecnología, automoción, industria, servicios de alimentación, telecomunicaciones y más. El resultado es un crecimiento estancado y oportunidades de ingresos perdidas.
Varias fuerzas en pugna ejercen presión sobre la cadena de suministro: la demanda de productos de bajo precio distribuidos mediante envíos rápidos y gratuitos; el aumento de salarios de los empleados de manufactura, almacenamiento y distribución; y una visibilidad confusa sobre las futuras perturbaciones macroeconómicas. La investigación de McKinsey muestra que más de 90% de los consumidores estadounidenses esperan ahora una entrega de dos a tres días para sus compras y un tercio esperan la entrega el mismo día.[2] Y desde que la pandemia interrumpió las ventas en persona, las empresas B2B esperan que sus proveedores ofrezcan ventas omnicanal a través de mercados en línea, dispositivos móviles, videoconferencias y chat.[3]
Cumplir con estas expectativas es más difícil que nunca. Los altos precios de la mano de obra —incluido un aumento de más de 30% en salarios de los almacenes entre julio de 2020 y julio de 2024[4]— dificultan mantener precios bajos y al mismo tiempo cumplir con los márgenes. La escasez de mano de obra en la industria manufacturera socava la capacidad de crear flujos de inventario estables, mientras que los inesperados choques económicos, como la inflación reciente, complican la previsión de la demanda. E incluso cuando el lado de la oferta funciona, cumplir sigue siendo un desafío; las tasas de almacenamiento en bodegas siguen limitadas, lo que hace que los productos lleguen tarde.
Los gemelos digitales podrían sanar la cadena de suministro
En estas circunstancias, las organizaciones que no recalibren operaciones de cadena de suministro corren el riesgo de quedarse atrás. Los gemelos digitales pueden ayudar. Las empresas líderes ya recurren a ellos para garantizar que sus cadenas de suministro sean lo suficientemente flexibles, ágiles y receptivas para superar disrupciones inesperadas.
Los gemelos digitales son réplicas virtuales de un objeto, sistema o proceso que se utilizan para simular situaciones y resultados potenciales. Utilizan datos reales (a veces en forma enmascarada o sintética) para ofrecer información analítica y visualizaciones. Muchas organizaciones los utilizan para optimizar operaciones, planear escenarios y ayudar en la toma de decisiones. Análisis indican que el mercado global de gemelos digitales crecerá entre 30 y 40% anual en los próximos años, alcanzando entre $125 y $150 mil millones de dólares en 2032.[5]
Los gemelos digitales se pueden utilizar para modelar la interacción entre procesos físicos y digitales a lo largo de toda la cadena, desde la ideación y la fabricación de productos hasta el almacenamiento y la distribución, desde compras en tienda o en línea hasta envíos y devoluciones. De este modo, los gemelos digitales ofrecen una imagen clara de un proceso óptimo de cadena de suministro de principio a fin. Además, junto con los avances actuales en inteligencia artificial predictiva, los gemelos digitales pueden volverse tanto predictivos como prescriptivos. Pueden predecir escenarios futuros para sugerir áreas de mejora o crecimiento, lo que en última instancia conduce a una cadena de suministro con autocontrol y autorreparación. En otras palabras, los gemelos digitales permiten pasar de la gestión de la cadena de suministro basada en heurísticas a la optimización dinámica y granular, lo que proporciona una visión de 360 grados de las fugas de valor y rendimiento.
Para entender cómo podría funcionar en la práctica una cadena de suministro autorreparable, veamos un ejemplo: utilizando gemelos digitales, un minorista establece objetivos dinámicos de inventario de seguridad a nivel de unidades de mantenimiento de inventario (stock keeping units, o SKU) para cada centro de distribución que evolucionan dinámicamente con patrones de demanda localizados y estacionales. Además, esta optimización granular se aplica no solo a la gestión de inventarios, sino también a cada parte de la cadena de suministro de extremo a extremo, desde la adquisición y el diseño de productos hasta la manufactura y la previsión de la demanda.
Por ejemplo, la planeación de producción granular del minorista podría realizarse en coordinación con las decisiones de transporte posteriores y el posicionamiento del inventario. La planeación dinámica podría identificar, por ejemplo, un artículo básico de gran volumen con potencial de venta cruzada, donde los mayores costos de fabricación del artículo se compensan con menores costos logísticos de extremo a extremo a través del envío agrupado y una mayor conversión de clientes. Este tipo de modelado predictivo complejo es lo que mejor hacen los gemelos digitales. Los resultados típicos en un escenario de este tipo son una mejora de hasta 20% en el cumplimiento de la promesa al consumidor (lograr la fecha de entrega comunicada al consumidor), una reducción de 10% en costos laborales y un aumento de 5% en ingresos.
Los gemelos digitales optimizan el software SCM actual
El software de gestión de la cadena de suministro (supply chain management, o SCM) actual, que incluye una gama de productos, como herramientas de planeación y programación avanzadas (advanced planning and scheduling, o APS), sistemas de gestión de almacenes (warehouse management systems, o WMS) y sistemas de gestión de transporte (transportation management systems, o TMS), ha automatizado grandes partes de la cadena de suministro en la última década, agilizando drásticamente la forma en que se relacionan proveedores, compradores y transportistas.
Los gemelos digitales pueden integrarse con las herramientas de gestión de la cadena de suministro existentes y funcionar como una capa de innovación que se ubica sobre la pila tecnológica. De esta manera, pueden optimizar la entrada de datos en las herramientas de gestión de la cadena y generar análisis predictivos para abordar y responder a múltiples escenarios potenciales. Por ejemplo, un fabricante de equipos originales (original equipment manufacturer, u OEM) global creó un gemelo digital para optimizar las políticas que introdujo en su plataforma TMS para la logística de salida. Como resultado, el OEM redujo costos de flete y daños en 8%.
Los gemelos digitales ayudan a ampliar las herramientas de gestión de la cadena de suministro de varias maneras:
— Conexiones de extremo a extremo: pueden conectar herramientas de gestión a lo largo de toda la cadena de suministro para ofrecer una visión integrada del rendimiento y el impacto de las decisiones en niveles anterior y posterior. Esto elimina un enfoque aislado en el que cada herramienta solo optimiza sus variables locales. Por ejemplo, un minorista utilizó gemelos digitales para conectar sus herramientas de planeación, implementación de inventario y gestión del transporte.
— Resiliencia en mercados dinámicos: a medida que la volatilidad continúa aumentando después de la COVID-19, los operadores de la cadena de suministro deben actualizar continuamente sus políticas. Cuando se combinan con gemelos digitales, las herramientas de gestión de la cadena de suministro brindan visibilidad en tiempo real del desempeño granular, junto con análisis predictivos y prescriptivos para identificar dinámicamente riesgos y recomendar cambios de políticas. Por ejemplo, un OEM utilizó capacidades automatizadas de detección y respuesta de gemelos digitales para identificar cambios en el desempeño de los transportistas y recargos, lo que redujo costos de transporte de última milla en 5%.
—Objetivos múltiples: los gemelos digitales pueden optimizar prioridades en competencia y limitaciones complejas para responder rápidamente a cambios del mercado. Por ejemplo, un fabricante de equipos originales de la industria automotriz utilizó gemelos digitales para dar forma dinámica a la demanda en función de la disponibilidad cambiante de la oferta y la complejidad operativa, y resolver de manera colectiva objetivos operativos y de ventas.
— Variabilidad: combinados con herramientas de gestión de la cadena de suministro, los gemelos digitales permiten evaluar la distribución de posibles escenarios analizando métricas como el tiempo de entrega, la demanda y la confiabilidad de los proveedores. Por ejemplo, una empresa de bienes de consumo envasados midió la demanda variable y la mano de obra en su almacén e identificó la oportunidad de reducir costos totales del centro de distribución en 15%.
Una inmersión profunda en los gemelos digitales
Ver los gemelos digitales en acción es la mejor manera de entender cómo pueden aportar valor en puntos clave de la cadena de suministro. Los siguientes casos de uso potenciales demuestran cómo los gemelos digitales pueden resolver problemas reales en toda la cadena de suministro.
Comprender los beneficios de los gemelos digitales
Las organizaciones de la cadena de suministro están aprovechando los gemelos digitales para optimizar tanto sus estrategias a largo plazo como sus operaciones diarias. Las formas más comunes en las que hemos visto que las empresas de la cadena de suministro implementan gemelos digitales son para el posicionamiento y la previsión de inventarios, para gestionar el flujo de mercancías dentro de almacenes y fábricas, y para ayudar en la planeación de la producción.
Pero estas son solo algunas de las formas en que se están implementando los gemelos digitales en toda la cadena de suministro. Independientemente de cómo se utilicen, los beneficios son claros:
— Estratégico: los gemelos digitales pueden reducir riesgos de la planeación a largo plazo y de las transformaciones digitales más amplias mediante la simulación de resultados potenciales. Este tipo de modelado predictivo hipotético brinda a las empresas confianza en el impacto de principio a fin de sus planes estratégicos. Por ejemplo, un minorista utilizó un gemelo digital granular de su red de distribución para probar las implicaciones de abajo hacia arriba de un nuevo diseño para su centro de distribución. Descubrió que podía redimensionarlo y reubicarlo en 50% menos de espacio inmobiliario sin comprometer la funcionalidad.
— Operacional: además de servir de base para tomar decisiones estratégicas puntuales, los gemelos digitales pueden optimizar la toma de decisiones diaria en diferentes operaciones. En otras palabras, en lugar de un sistema de modelos predictivos inconexos, un gemelo digital puede combinar muchos modelos para realizar pronósticos y tomar decisiones de forma integrada. Por ejemplo, el mismo minorista utilizó su gemelo digital no solo para optimizar su huella de transbordo o cross-docking en el centro de distribución, sino también para optimizar sus decisiones diarias de posicionamiento de inventario, pronosticando políticas semanales de días de suministro para equilibrar los costos, los niveles de servicio y la sostenibilidad. El resultado fue una mejora de 10% en la utilización del centro de distribución regional y una reducción de 5% en los costos de cumplimiento.
Introducción a los gemelos digitales
Si bien las organizaciones de la cadena de suministro reconocen el valor que pueden brindar los gemelos digitales, pocas los han implementado a gran escala. A diferencia de muchas soluciones de SCM que son plug and play, los gemelos digitales pueden requerir una compilación personalizada para su implementación. Debido a que ingieren rutinariamente grandes cantidades de datos patentados, enmascarados o sintéticos, casi siempre se desarrollan a medida, lo que requiere tiempo y una inversión considerable. Las organizaciones de la cadena de suministro deben tener equipos internos de desarrollo y ciencia de datos capaces de desarrollar gemelos digitales que utilicen algoritmos avanzados de IA, o asociarse con proveedores externos expertos en estas áreas.
Las organizaciones que aspiran a embarcarse en el viaje del gemelo digital deben centrarse en cinco principios clave para el éxito:
— Hoja de ruta: determinar la visión de una futura operación de la cadena de suministro basada en datos y tecnología. Identificar casos de uso de extremo a extremo que respalden la visión y luego crear una hoja de ruta de casos de uso priorizando el impacto (ganancias y pérdidas o distribución) y la viabilidad.
— Visibilidad de los datos: identificar las entradas y salidas de datos necesarias, priorizando los elementos de datos que se compartirán en múltiples implementaciones de alto impacto. Desarrollar estos productos de datos de manera iterativa y ágil. Los gemelos digitales requieren una secuencia semirregular de datos digitalizados y estandarizados, pero es posible llenar los vacíos con fuentes más estáticas como, por ejemplo, el rendimiento promedio en un almacén versus los niveles diarios de personal.
— Arquitectura tecnológica: la arquitectura de gemelos digitales se compone en gran medida de fuentes de datos y tecnología existentes, unidas mediante una interfaz de programación de aplicaciones (application programming interface, o API) y software intermedio (middleware). Por lo general, se requiere un aumento marginal en la capacidad de cómputo para admitir un gemelo, por lo que es necesario garantizar que los equipos técnicos tengan la flexibilidad para escalar los recursos de cómputo actuales según sea necesario.
— Talento: evalúe los niveles de habilidades de los miembros del equipo necesarios para distribuir gemelos digitales, incluidos gerentes de productos, ingenieros de datos, científicos de datos, diseñadores de interfaz de usuario/experiencia de usuario y desarrolladores de pila completa (full-stack). Los gemelos digitales se distribuyen de manera más efectiva con metodologías ágiles para ciclos de desarrollo rápidos, por lo que los gerentes de productos pueden requerir capacitación y actualización en metodologías ágiles.
— Optimización y simulación: Identifique el primer caso de uso de gemelo digital de la empresa e impleméntelo. Aproveche los productos de datos para crear módulos de optimización y simulación que capturen el impacto del caso de uso. Luego, amplíe iterativamente los casos de uso y combine módulos para simulaciones integradas y optimización de extremo a extremo. Tenga en cuenta que los equipos pueden comenzar a desarrollar módulos de simulación y optimización antes de que el producto de datos esté completo para capturar el impacto temprano y luego integrar estos módulos más adelante.
La optimización de la cadena de suministro de extremo a extremo requiere algo más que la implementación de tecnología; también requiere un cambio de mentalidad a nivel de liderazgo y en toda la organización. A nivel interno, las empresas que utilizan gemelos digitales deben esforzarse por eliminar los silos internos y reemplazar el conocimiento institucional fragmentado por una toma de decisiones basada en datos.
A nivel externo, las empresas deben analizar cuidadosamente sus roles en la cadena de suministro global interconectada. En un mundo cada vez más complejo e interconectado, las organizaciones de toda la cadena de suministro pueden utilizar gemelos digitales para predecir posibles disrupciones y escenarios hipotéticos que podrían afectar a sus negocios. Nadie puede predecir con certeza la próxima pandemia, guerra o crisis económica, pero los gemelos digitales pueden ayudar a las empresas a reaccionar y adaptarse a estas eventualidades.
Alberto Oca es socio de la oficina de McKinsey en Atlanta, donde Lauren O’Neil es socia adjunta; Alex Cosmas es socio de la oficina de Nueva York; Cenk Tunasar es socio de la oficina de Boston; y Ketan Shah es socio de la oficina de Chicago.
Este artículo fue editado por Kristi Essick, editora ejecutiva de la oficina del Área de la Bahía.
1 “Air Cargo Market Analysis” (“Análisis del mercado de carga aérea”), Asociación de Transporte Aéreo Internacional, marzo de 2024. 2 Retail speaks: Seven imperatives for the industry (El comercio minorista habla: siete imperativos para la industria), McKinsey y la Asociación de Líderes de la Industria Minorista, 10 de marzo de 2021. 3 “B2B sales: Omnichannel everywhere, every time” (“Ventas B2B: omnicanalidad en todas partes y en todo momento”), McKinsey, 15 de diciembre de 2021. 4 “Employment statistics” (“Estadísticas de empleo”), Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., julio de 2024. 5 Crecimiento promedio calculado a partir de informes de mercado de gemelos digitales de Roots Analysis (tasa de crecimiento anual compuesto de 41% para 2024-32 para alcanzar los $150 mil millones de dólares en 2032), diciembre de 2023; y GMI Insights (tasa de crecimiento anual compuesto de 33% para 2024-32 para alcanzar los $125 mil millones de dólares en 2032), marzo de 2024.
