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<\/a><\/p>\nEste art\u00edculo 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.<\/p>\n
La era post COVID-19 ha creado fisuras duraderas en la cadena de suministro. En un contexto de creciente globalizaci\u00f3n, expectativas de clientes en aumento y un crecimiento de dos d\u00edgitos en env\u00edos,[1] las organizaciones de la cadena de suministro (no solo fabricantes y proveedores, sino tambi\u00e9n los almacenes y transportistas de los que dependen) est\u00e1n bajo presi\u00f3n. Lidian con problemas relacionados con eficiencia operativa, previsi\u00f3n de la demanda, gesti\u00f3n de inventarios y cumplimiento de los pedidos. Esta complejidad afecta a todas las partes de la cadena de suministro en todas las industrias: retail, tecnolog\u00eda, automoci\u00f3n, industria, servicios de alimentaci\u00f3n, telecomunicaciones y m\u00e1s. El resultado es un crecimiento estancado y oportunidades de ingresos perdidas.<\/p>\n
Varias fuerzas en pugna ejercen presi\u00f3n sobre la cadena de suministro: la demanda de productos de bajo precio distribuidos mediante env\u00edos r\u00e1pidos y gratuitos; el aumento de salarios de los empleados de manufactura, almacenamiento y distribuci\u00f3n; y una visibilidad confusa sobre las futuras perturbaciones macroecon\u00f3micas. La investigaci\u00f3n de McKinsey muestra que m\u00e1s de 90% de los consumidores estadounidenses esperan ahora una entrega de dos a tres d\u00edas para sus compras y un tercio esperan la entrega el mismo d\u00eda.[2] Y desde que la pandemia interrumpi\u00f3 las ventas en persona, las empresas B2B esperan que sus proveedores ofrezcan ventas omnicanal a trav\u00e9s de mercados en l\u00ednea, dispositivos m\u00f3viles, videoconferencias y chat.[3]<\/p>\n
Cumplir con estas expectativas es m\u00e1s dif\u00edcil que nunca. Los altos precios de la mano de obra \u2014incluido un aumento de m\u00e1s de 30% en salarios de los almacenes entre julio de 2020 y julio de 2024[4]\u2014 dificultan mantener precios bajos y al mismo tiempo cumplir con los m\u00e1rgenes. La escasez de mano de obra en la industria manufacturera socava la capacidad de crear flujos de inventario estables, mientras que los inesperados choques econ\u00f3micos, como la inflaci\u00f3n reciente, complican la previsi\u00f3n de la demanda. E incluso cuando el lado de la oferta funciona, cumplir sigue siendo un desaf\u00edo; las tasas de almacenamiento en bodegas siguen limitadas, lo que hace que los productos lleguen tarde.<\/p>\n
Los gemelos digitales podr\u00edan sanar la cadena de suministro<\/h3>\n
En estas circunstancias, las organizaciones que no recalibren operaciones de cadena de suministro corren el riesgo de quedarse atr\u00e1s. Los gemelos digitales pueden ayudar. Las empresas l\u00edderes ya recurren a ellos para garantizar que sus cadenas de suministro sean lo suficientemente flexibles, \u00e1giles y receptivas para superar disrupciones inesperadas.<\/p>\n
Los gemelos digitales son r\u00e9plicas 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 sint\u00e9tica) para ofrecer informaci\u00f3n anal\u00edtica y visualizaciones. Muchas organizaciones los utilizan para optimizar operaciones, planear escenarios y ayudar en la toma de decisiones. An\u00e1lisis indican que el mercado global de gemelos digitales crecer\u00e1 entre 30 y 40% anual en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, alcanzando entre $125 y $150 mil millones de d\u00f3lares en 2032.[5]<\/p>\n
Los gemelos digitales se pueden utilizar para modelar la interacci\u00f3n entre procesos f\u00edsicos y digitales a lo largo de toda la cadena, desde la ideaci\u00f3n y la fabricaci\u00f3n de productos hasta el almacenamiento y la distribuci\u00f3n, desde compras en tienda o en l\u00ednea hasta env\u00edos y devoluciones. De este modo, los gemelos digitales ofrecen una imagen clara de un proceso \u00f3ptimo de cadena de suministro de principio a fin. Adem\u00e1s, junto con los avances actuales en inteligencia artificial predictiva, los gemelos digitales pueden volverse tanto predictivos como prescriptivos. Pueden predecir escenarios futuros para sugerir \u00e1reas de mejora o crecimiento, lo que en \u00faltima instancia conduce a una cadena de suministro con autocontrol y autorreparaci\u00f3n. En otras palabras, los gemelos digitales permiten pasar de la gesti\u00f3n de la cadena de suministro basada en heur\u00edsticas a la optimizaci\u00f3n din\u00e1mica y granular, lo que proporciona una visi\u00f3n de 360 grados de las fugas de valor y rendimiento.<\/p>\n
Para entender c\u00f3mo podr\u00eda funcionar en la pr\u00e1ctica una cadena de suministro autorreparable, veamos un ejemplo: utilizando gemelos digitales, un minorista establece objetivos din\u00e1micos de inventario de seguridad a nivel de unidades de mantenimiento de inventario (stock keeping units, o SKU) para cada centro de distribuci\u00f3n que evolucionan din\u00e1micamente con patrones de demanda localizados y estacionales. Adem\u00e1s, esta optimizaci\u00f3n granular se aplica no solo a la gesti\u00f3n de inventarios, sino tambi\u00e9n a cada parte de la cadena de suministro de extremo a extremo, desde la adquisici\u00f3n y el dise\u00f1o de productos hasta la manufactura y la previsi\u00f3n de la demanda.<\/p>\n
Por ejemplo, la planeaci\u00f3n de producci\u00f3n granular del minorista podr\u00eda realizarse en coordinaci\u00f3n con las decisiones de transporte posteriores y el posicionamiento del inventario. La planeaci\u00f3n din\u00e1mica podr\u00eda identificar, por ejemplo, un art\u00edculo b\u00e1sico de gran volumen con potencial de venta cruzada, donde los mayores costos de fabricaci\u00f3n del art\u00edculo se compensan con menores costos log\u00edsticos de extremo a extremo a trav\u00e9s del env\u00edo agrupado y una mayor conversi\u00f3n de clientes. Este tipo de modelado predictivo complejo es lo que mejor hacen los gemelos digitales. Los resultados t\u00edpicos 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 reducci\u00f3n de 10% en costos laborales y un aumento de 5% en ingresos.<\/p>\n
Los gemelos digitales optimizan el software SCM actual<\/h3>\n
El software de gesti\u00f3n de la cadena de suministro (supply chain management, o SCM) actual, que incluye una gama de productos, como herramientas de planeaci\u00f3n y programaci\u00f3n avanzadas (advanced planning and scheduling, o APS), sistemas de gesti\u00f3n de almacenes (warehouse management systems, o WMS) y sistemas de gesti\u00f3n de transporte (transportation management systems, o TMS), ha automatizado grandes partes de la cadena de suministro en la \u00faltima d\u00e9cada, agilizando dr\u00e1sticamente la forma en que se relacionan proveedores, compradores y transportistas.<\/p>\n
Los gemelos digitales pueden integrarse con las herramientas de gesti\u00f3n de la cadena de suministro existentes y funcionar como una capa de innovaci\u00f3n que se ubica sobre la pila tecnol\u00f3gica. De esta manera, pueden optimizar la entrada de datos en las herramientas de gesti\u00f3n de la cadena y generar an\u00e1lisis predictivos para abordar y responder a m\u00faltiples escenarios potenciales. Por ejemplo, un fabricante de equipos originales (original equipment manufacturer, u OEM) global cre\u00f3 un gemelo digital para optimizar las pol\u00edticas que introdujo en su plataforma TMS para la log\u00edstica de salida. Como resultado, el OEM redujo costos de flete y da\u00f1os en 8%.<\/p>\n
Los gemelos digitales ayudan a ampliar las herramientas de gesti\u00f3n de la cadena de suministro de varias maneras:<\/p>\n
\u2014 Conexiones de extremo a extremo:<\/strong> pueden conectar herramientas de gesti\u00f3n a lo largo de toda la cadena de suministro para ofrecer una visi\u00f3n 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 utiliz\u00f3 gemelos digitales para conectar sus herramientas de planeaci\u00f3n, implementaci\u00f3n de inventario y gesti\u00f3n del transporte.<\/p>\n \u2014 Resiliencia en mercados din\u00e1micos:<\/strong> a medida que la volatilidad contin\u00faa aumentando despu\u00e9s de la COVID-19, los operadores de la cadena de suministro deben actualizar continuamente sus pol\u00edticas. Cuando se combinan con gemelos digitales, las herramientas de gesti\u00f3n de la cadena de suministro brindan visibilidad en tiempo real del desempe\u00f1o granular, junto con an\u00e1lisis predictivos y prescriptivos para identificar din\u00e1micamente riesgos y recomendar cambios de pol\u00edticas. Por ejemplo, un OEM utiliz\u00f3 capacidades automatizadas de detecci\u00f3n y respuesta de gemelos digitales para identificar cambios en el desempe\u00f1o de los transportistas y recargos, lo que redujo costos de transporte de \u00faltima milla en 5%.<\/p>\n \u2014Objetivos m\u00faltiples:<\/strong> los gemelos digitales pueden optimizar prioridades en competencia y limitaciones complejas para responder r\u00e1pidamente a cambios del mercado. Por ejemplo, un fabricante de equipos originales de la industria automotriz utiliz\u00f3 gemelos digitales para dar forma din\u00e1mica a la demanda en funci\u00f3n de la disponibilidad cambiante de la oferta y la complejidad operativa, y resolver de manera colectiva objetivos operativos y de ventas.<\/p>\n \u2014 Variabilidad:<\/strong> combinados con herramientas de gesti\u00f3n de la cadena de suministro, los gemelos digitales permiten evaluar la distribuci\u00f3n de posibles escenarios analizando m\u00e9tricas como el tiempo de entrega, la demanda y la confiabilidad de los proveedores. Por ejemplo, una empresa de bienes de consumo envasados midi\u00f3 la demanda variable y la mano de obra en su almac\u00e9n e identific\u00f3 la oportunidad de reducir costos totales del centro de distribuci\u00f3n en 15%.<\/p>\n Ver los gemelos digitales en acci\u00f3n es la mejor manera de entender c\u00f3mo pueden aportar valor en puntos clave de la cadena de suministro. Los siguientes casos de uso potenciales demuestran c\u00f3mo los gemelos digitales pueden resolver problemas reales en toda la cadena de suministro.<\/p>\n Las organizaciones de la cadena de suministro est\u00e1n aprovechando los gemelos digitales para optimizar tanto sus estrategias a largo plazo como sus operaciones diarias. Las formas m\u00e1s comunes en las que hemos visto que las empresas de la cadena de suministro implementan gemelos digitales son para el posicionamiento y la previsi\u00f3n de inventarios, para gestionar el flujo de mercanc\u00edas dentro de almacenes y f\u00e1bricas, y para ayudar en la planeaci\u00f3n de la producci\u00f3n.<\/p>\n Pero estas son solo algunas de las formas en que se est\u00e1n implementando los gemelos digitales en toda la cadena de suministro. Independientemente de c\u00f3mo se utilicen, los beneficios son claros:<\/p>\n \u2014 Estrat\u00e9gico:<\/strong> los gemelos digitales pueden reducir riesgos de la planeaci\u00f3n a largo plazo y de las transformaciones digitales m\u00e1s amplias mediante la simulaci\u00f3n de resultados potenciales. Este tipo de modelado predictivo hipot\u00e9tico brinda a las empresas confianza en el impacto de principio a fin de sus planes estrat\u00e9gicos. Por ejemplo, un minorista utiliz\u00f3 un gemelo digital granular de su red de distribuci\u00f3n para probar las implicaciones de abajo hacia arriba de un nuevo dise\u00f1o para su centro de distribuci\u00f3n. Descubri\u00f3 que pod\u00eda redimensionarlo y reubicarlo en 50% menos de espacio inmobiliario sin comprometer la funcionalidad.<\/p>\n \u2014 Operacional:<\/strong> adem\u00e1s de servir de base para tomar decisiones estrat\u00e9gicas 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 pron\u00f3sticos y tomar decisiones de forma integrada. Por ejemplo, el mismo minorista utiliz\u00f3 su gemelo digital no solo para optimizar su huella de transbordo o cross-docking en el centro de distribuci\u00f3n, sino tambi\u00e9n para optimizar sus decisiones diarias de posicionamiento de inventario, pronosticando pol\u00edticas semanales de d\u00edas de suministro para equilibrar los costos, los niveles de servicio y la sostenibilidad. El resultado fue una mejora de 10% en la utilizaci\u00f3n del centro de distribuci\u00f3n regional y una reducci\u00f3n de 5% en los costos de cumplimiento.<\/p>\n 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 compilaci\u00f3n personalizada para su implementaci\u00f3n. Debido a que ingieren rutinariamente grandes cantidades de datos patentados, enmascarados o sint\u00e9ticos, casi siempre se desarrollan a medida, lo que requiere tiempo y una inversi\u00f3n 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 \u00e1reas.<\/p>\n Las organizaciones que aspiran a embarcarse en el viaje del gemelo digital deben centrarse en cinco principios clave para el \u00e9xito:<\/p>\n \u2014 Hoja de ruta:<\/strong> determinar la visi\u00f3n de una futura operaci\u00f3n de la cadena de suministro basada en datos y tecnolog\u00eda. Identificar casos de uso de extremo a extremo que respalden la visi\u00f3n y luego crear una hoja de ruta de casos de uso priorizando el impacto (ganancias y p\u00e9rdidas o distribuci\u00f3n) y la viabilidad.<\/p>\n \u2014 Visibilidad de los datos:<\/strong> identificar las entradas y salidas de datos necesarias, priorizando los elementos de datos que se compartir\u00e1n en m\u00faltiples implementaciones de alto impacto. Desarrollar estos productos de datos de manera iterativa y \u00e1gil. Los gemelos digitales requieren una secuencia semirregular de datos digitalizados y estandarizados, pero es posible llenar los vac\u00edos con fuentes m\u00e1s est\u00e1ticas como, por ejemplo, el rendimiento promedio en un almac\u00e9n versus los niveles diarios de personal.<\/p>\n \u2014 Arquitectura tecnol\u00f3gica:<\/strong> la arquitectura de gemelos digitales se compone en gran medida de fuentes de datos y tecnolog\u00eda existentes, unidas mediante una interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones (application programming interface, o API) y software intermedio (middleware). Por lo general, se requiere un aumento marginal en la capacidad de c\u00f3mputo para admitir un gemelo, por lo que es necesario garantizar que los equipos t\u00e9cnicos tengan la flexibilidad para escalar los recursos de c\u00f3mputo actuales seg\u00fan sea necesario.<\/p>\n \u2014 Talento:<\/strong> eval\u00fae los niveles de habilidades de los miembros del equipo necesarios para distribuir gemelos digitales, incluidos gerentes de productos, ingenieros de datos, cient\u00edficos de datos, dise\u00f1adores de interfaz de usuario\/experiencia de usuario y desarrolladores de pila completa (full-stack). Los gemelos digitales se distribuyen de manera m\u00e1s efectiva con metodolog\u00edas \u00e1giles para ciclos de desarrollo r\u00e1pidos, por lo que los gerentes de productos pueden requerir capacitaci\u00f3n y actualizaci\u00f3n en metodolog\u00edas \u00e1giles.<\/p>\n \u2014 Optimizaci\u00f3n y simulaci\u00f3n:<\/strong> Identifique el primer caso de uso de gemelo digital de la empresa e implem\u00e9ntelo. Aproveche los productos de datos para crear m\u00f3dulos de optimizaci\u00f3n y simulaci\u00f3n que capturen el impacto del caso de uso. Luego, ampl\u00ede iterativamente los casos de uso y combine m\u00f3dulos para simulaciones integradas y optimizaci\u00f3n de extremo a extremo. Tenga en cuenta que los equipos pueden comenzar a desarrollar m\u00f3dulos de simulaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n antes de que el producto de datos est\u00e9 completo para capturar el impacto temprano y luego integrar estos m\u00f3dulos m\u00e1s adelante.<\/p>\n La optimizaci\u00f3n de la cadena de suministro de extremo a extremo requiere algo m\u00e1s que la implementaci\u00f3n de tecnolog\u00eda; tambi\u00e9n requiere un cambio de mentalidad a nivel de liderazgo y en toda la organizaci\u00f3n. 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.<\/p>\n A nivel externo, las empresas deben analizar cuidadosamente sus roles en la cadena de suministro global interconectada. En un mundo cada vez m\u00e1s complejo e interconectado, las organizaciones de toda la cadena de suministro pueden utilizar gemelos digitales para predecir posibles disrupciones y escenarios hipot\u00e9ticos que podr\u00edan afectar a sus negocios. Nadie puede predecir con certeza la pr\u00f3xima pandemia, guerra o crisis econ\u00f3mica, pero los gemelos digitales pueden ayudar a las empresas a reaccionar y adaptarse a estas eventualidades.<\/p>\n 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.<\/p>\n Este art\u00edculo fue editado por Kristi Essick, editora ejecutiva de la oficina del \u00c1rea de la Bah\u00eda.<\/p>\n 1 \u201cAir Cargo Market Analysis\u201d (\u201cAn\u00e1lisis del mercado de carga a\u00e9rea\u201d), Asociaci\u00f3n de Transporte A\u00e9reo Internacional, marzo de 2024. 2 Retail speaks: Seven imperatives for the industry (El comercio minorista habla: siete imperativos para la industria), McKinsey y la Asociaci\u00f3n de L\u00edderes de la Industria Minorista, 10 de marzo de 2021. 3 \u201cB2B sales: Omnichannel everywhere, every time\u201d (\u201cVentas B2B: omnicanalidad en todas partes y en todo momento\u201d), McKinsey, 15 de diciembre de 2021. 4 \u201cEmployment statistics\u201d (\u201cEstad\u00edsticas de empleo\u201d), Oficina de Estad\u00edsticas 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 d\u00f3lares 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 d\u00f3lares en 2032), marzo de 2024.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 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 implementaci\u00f3n de gemelos digitales impulsados por IA.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":17100,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"jnews-multi-image_gallery":[],"jnews_single_post":[],"jnews_primary_category":[],"jnews_social_meta":[],"jnews_override_counter":[],"footnotes":""},"categories":[40],"tags":[],"class_list":["post-17101","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-equipamiento"],"acf":[],"yoast_head":"\nUna inmersi\u00f3n profunda en los gemelos digitales<\/h3>\n
Comprender los beneficios de los gemelos digitales<\/h3>\n
Introducci\u00f3n a los gemelos digitales<\/h3>\n