Transformaci\u00f3n de la cadena de suministro en un mundo posterior a COVID 19. En \u00abEl nuevo orden mundial de la cadena de suministro\u00bb, KPMG LLP argument\u00f3 que la disrupci\u00f3n comercial de COVID-19 ha hecho surgir una migraci\u00f3n al nacionalismo econ\u00f3mico que ya estaba en marcha antes de COVID-19. En esta serie, KPMG describe las competencias espec\u00edficas que las organizaciones de la cadena de suministro deben adoptar a medida que se reorganizan para un mundo fundamentalmente cambiado.<\/p>\n
\u00bfPOR QU\u00c9 ESTE COVID-19 ES DIFERENTE?<\/p>\n
Cuando las condiciones econ\u00f3micas son buenas, como lo fueron durante casi una d\u00e9cada antes del COVID-19, las iniciativas de gesti\u00f3n de riesgos de la cadena de suministro quedaban en segundo plano frente a las que pod\u00edan acelerar el crecimiento y gestionar los costos. Ahora, en medio de lo que el Fondo Monetario Internacional llama la mayor contracci\u00f3n econ\u00f3mica desde la Gran Depresi\u00f3n, la resiliencia es lo m\u00e1s importante.<\/p>\n
En nuestras conversaciones, los l\u00edderes de la cadena de suministro buscan no solo dise\u00f1ar estrategias para la supervivencia inmediata y la continuidad del negocio a corto plazo, sino tambi\u00e9n prepararse para futuras interrupciones, en cualquier forma que se presenten. Han absorbido una conclusi\u00f3n de crisis anteriores que sigue siendo cierta: los planes de contingencia fragmentados y las t\u00e1cticas de gesti\u00f3n relativamente superficiales producir\u00e1n resultados fragmentarios y una capacidad de recuperaci\u00f3n empresarial profunda.<\/p>\n
Los l\u00edderes experimentados de la cadena de suministro han pasado antes por recesiones econ\u00f3micas. 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 econ\u00f3mico resurgente, en marcha desde al menos 2017, y es probable que se intensifique despu\u00e9s de que pase la amenaza para la salud global.<\/p>\n
Algunos observadores pol\u00edticos han sugerido que COVID-19 es el recordatorio de que la globalizaci\u00f3n econ\u00f3mica super\u00f3 a la globalizaci\u00f3n pol\u00edtica, y que la retirada tras las fronteras nacionales es una correcci\u00f3n atrasada. Por lo tanto, la tormenta perfecta de la cadena de suministro es una emergencia actual, adem\u00e1s de cambios tect\u00f3nicos, y aparentemente permanentes, en las condiciones laborales, fiscales y de pol\u00edtica comercial.<\/p>\n
LA IA Y BIG DATA COMO HERRAMIENTAS DE RESILIENCIA: UN NUEVO ESTADO DE JUEGO<\/p>\n
Para las organizaciones de la cadena de suministro, lo que tambi\u00e9n es diferente acerca de las ondas econ\u00f3micas creadas por COVID-19 son la madurez, la disponibilidad y la rentabilidad de los macrodatos y la inteligencia artificial como herramientas estrat\u00e9gicas, junto con una adopci\u00f3n mucho m\u00e1s amplia de la tecnolog\u00eda basada en la nube.<\/p>\n
Desde la \u00faltima recesi\u00f3n econ\u00f3mica importante, la situaci\u00f3n de los macrodatos, la inteligencia artificial y la nube ha avanzado r\u00e1pidamente, por todas las razones generalmente aceptadas: digitalizaci\u00f3n r\u00e1pida, avances en el aprendizaje autom\u00e1tico, la creciente disponibilidad de flujos de datos externos, la maduraci\u00f3n de tecnolog\u00edas de procesamiento de lenguaje (NLP) y automatizaci\u00f3n de procesos rob\u00f3ticos (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 tecnolog\u00edas para observar a imprescindibles; y las iniciativas piloto han dado paso a implementaciones en toda la empresa.<\/p>\n
El mercado de proveedores externos para Big Data, inteligencia artificial y tecnolog\u00edas Cloud tambi\u00e9n ha madurado, siguiendo un continuo tipo Ley de Moore visto en otros campos de la tecnolog\u00eda. Los precios de algunas tecnolog\u00edas avanzadas han bajado, mientras que las soluciones se han vuelto m\u00e1s poderosas y sofisticadas.
A medida que se redujeron las barreras de entrada, los nuevos participantes en el mercado han proliferado, ofreciendo plataformas de transformaci\u00f3n integrales que permiten la integraci\u00f3n de m\u00faltiples tecnolog\u00edas de la cadena de suministro. Las ofertas de AI-as-a-service (AIaaS) se han unido a ellas como alternativas de modelo de entrega.<\/p>\n
En general, si bien las organizaciones de la cadena de suministro a\u00fan var\u00edan significativamente en su nivel de big data, inteligencia artificial y madurez en la nube, cada vez m\u00e1s han demostrado su compromiso con las tecnolog\u00edas, los procesos y las habilidades que los utilizan.<\/p>\n
UNA DISCIPLINA EMERGENTE: GESTI\u00d3N PREDICTIVA DEL RIESGO DE LA CADENA DE SUMINISTRO<\/p>\n
Hemos visto c\u00f3mo la convergencia de las agendas de preservaci\u00f3n del valor con los avances de la ciencia de datos ha dado lugar a una nueva disciplina de la cadena de suministro, que llamamos gesti\u00f3n predictiva de riesgos de la cadena de suministro. Combina ingenier\u00eda de datos, modelado econ\u00f3mico, an\u00e1lisis de causa ra\u00edz, simulaciones en tiempo real y componentes de monitoreo continuo.<\/p>\n
El objetivo es un nivel granular de visibilidad de exactamente d\u00f3nde 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, instalaci\u00f3n, materia prima y combinaci\u00f3n de los mismos.<\/p>\n
En su forma m\u00e1s visionaria, estas plataformas est\u00e1n destinadas a calibrar los impactos del valor econ\u00f3mico de extremo a extremo en tiempo real, brindando a la cadena de suministro la informaci\u00f3n espec\u00edfica de la empresa que necesita para priorizar la planificaci\u00f3n de contingencias.<\/p>\n
Vale la pena se\u00f1alar la aparici\u00f3n del costo de servicio como una tercera m\u00e9trica de rendimiento cr\u00edtica, junto con el riesgo de oferta y la previsi\u00f3n 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 creaci\u00f3n de valor, seg\u00fan lo capturado por m\u00e9tricas de rendimiento, como el crecimiento de ingresos, la velocidad, la eficiencia operativa y la reducci\u00f3n de costos.<\/p>\n
Para cuando el COVID-19 desencaden\u00f3 sus m\u00faltiples impactos econ\u00f3micos, algunos l\u00edderes de la cadena de suministro ya hab\u00edan desarrollado capacidades para identificar el riesgo de suministro, mapeando sus facturas de material, estructura y piezas anidadas a fuentes espec\u00edficas de suministro. Otros hab\u00edan adquirido los medios para producir an\u00e1lisis de escenarios de curvas de demanda, aunque ten\u00edan dificultades para mantenerse al d\u00eda con los datos y las implicaciones anal\u00edticas de las preferencias del cliente para la entrega instant\u00e1nea y una variaci\u00f3n infinita de productos.<\/p>\n
A medida que expandieron sus carteras de SKU, generalmente sin retirar productos antiguos, las complejidades operativas fueron un desaf\u00edo suficiente; el seguimiento de los costos de extremo a extremo a nivel de producto o SKU era un sue\u00f1o futurista. Como resultado, pocas organizaciones de la cadena de suministro cuentan con modelos de costos econ\u00f3micos de extremo a extremo que pueden medir con precisi\u00f3n el costo de servicio al nivel de detalle necesario para tomar medidas.<\/p>\n
En un mundo COVID-19, las organizaciones necesitar\u00e1n un tipo diferente de capacidad anal\u00edtica, una que mida y prediga instant\u00e1neamente el riesgo de oferta, los cambios de demanda y la contribuci\u00f3n econ\u00f3mica de un extremo a otro en funci\u00f3n de las condiciones externas en constante cambio. Lo que han revelado las condiciones creadas por COVID es la necesidad de que los tres est\u00e9n integrados de principio a fin para crear un c\u00edrculo virtuoso de conocimiento de la preservaci\u00f3n del valor.<\/p>\n
TEOR\u00cdA DEL JUEGO: PLANIFICACI\u00d3N DIGITAL DE DOBLES ESCENARIOS<\/p>\n
Para anticipar y mitigar la incertidumbre, algunas organizaciones de la cadena de suministro est\u00e1n recurriendo al modelado de gemelos digitales, que combina fuentes de big data, an\u00e1lisis de riesgo predictivo y tecnolog\u00edas de inteligencia artificial como redes neuronales, automatizaci\u00f3n de procesos rob\u00f3ticos y aprendizaje autom\u00e1tico. Al igual que la teor\u00eda de juegos, el modelado de gemelos digitales reconoce las complejas interdependencias en la planificaci\u00f3n de contingencias de la cadena de suministro.<\/p>\n
Cuando se le solicitan escenarios de riesgo hipot\u00e9ticos, los modelos de la cadena de suministro de gemelos digitales calculan los impactos del efecto domin\u00f3 en forma de curvas de demanda consecuentes, vulnerabilidades identificadas de la cadena de suministro y resultados econ\u00f3micos simulados de extremo a extremo. Armados con una visi\u00f3n 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.<\/p>\n
Las plataformas de resiliencia gemelas digitales utilizan una combinaci\u00f3n de componentes estandarizados y dise\u00f1ados espec\u00edficamente. Las fuentes de datos externas requeridas, por ejemplo, son necesariamente \u00fanicas para cada empresa, centradas en sus regiones, sectores y socios prioritarios. Del mismo modo, las palancas de contingencia que determinan el impacto ser\u00e1n diferentes para cada organizaci\u00f3n. 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 recuperaci\u00f3n de desastres para TI e infraestructura cr\u00edtica. Por otro lado, los gemelos digitales se basan en fundamentos compartidos de IA de vanguardia, como la captura, el escaneo y el an\u00e1lisis automatizados de las se\u00f1ales del mercado; Aprendizaje autom\u00e1tico que refina modelos algor\u00edtmicos basados \u200b\u200ben entradas; y an\u00e1lisis de ponderaci\u00f3n de riesgo para priorizar elementos procesables.<\/p>\n
NUEVAS SE\u00d1ALES, NUEVO AN\u00c1LISIS<\/p>\n
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 deber\u00e1n configurar una combinaci\u00f3n de flujos de datos externos relevantes para su sector, combinaci\u00f3n de productos y prioridades regionales y la posible adici\u00f3n de billones de nuevos puntos de datos. Tendr\u00e1n 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, necesitar\u00e1n desarrollar nuevas antenas: las cadenas de suministro generalmente no est\u00e1n 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.<\/p>\n
En la siguiente etapa, deber\u00e1n crear modelos financieros avanzados que puedan recopilar informaci\u00f3n sobre el costo de servicio, realizar an\u00e1lisis de causa ra\u00edz y realizar simulaciones din\u00e1micas de \u00abqu\u00e9 pasar\u00eda si\u00bb para identificar palancas operativas o comerciales. Estos modelos deber\u00e1n incluir funciones de actualizaci\u00f3n automatizada para respaldar el monitoreo continuo.<\/p>\n
M\u00c1S ALL\u00c1 DE \u00abSUFICIENTEMENTE BUENO\u00bb: C\u00d3MO SE VE UNA BUENA RESILIENCIA DE CADENA DE SUMINISTRO<\/p>\n
Las tensiones de COVID-19 han elevado el list\u00f3n para las organizaciones de la cadena de suministro global, demostrando un nuevo umbral de plataformas de resiliencia \u00abnecesarias, pero no suficientes\u00bb que a\u00fan requerir\u00e1n pilares fundamentales como procesos, an\u00e1lisis de impacto, gobernanza, visibilidad y planificaci\u00f3n de contingencias, pero tambi\u00e9n incorpora nuevas mejoras que incluyen:<\/p>\n
– Definiciones de riesgo m\u00e1s completas: aumentar\u00e1 el n\u00famero y la especificidad de las categor\u00edas de riesgo para abarcar las financieras (por ejemplo, estabilidad de terceros, tipos de cambio); marca (reputaci\u00f3n del proveedor); industria (limitaciones de la capacidad del mercado en proveedores alternativos de seguridad); ubicaci\u00f3n (factores geopol\u00edticos, presencia de proveedores de nivel 1); fuerza laboral (tendencias demogr\u00e1ficas, factores culturales); operacional (flexibilidad de oferta y demanda, recuperaci\u00f3n de fallas del proveedor); y regulatorio.<\/p>\n
– 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 mitigaci\u00f3n y correcci\u00f3n de riesgos.<\/p>\n
– Habilitaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda: el proceso, la pol\u00edtica y el procedimiento son bases importantes, pero la robustez de la cadena de suministro requiere la habilitaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda. Los modelos de torres de control centralizadas, habilitados por plataformas de tecnolog\u00eda de riesgos multifuncionales, se convertir\u00e1n en la norma, ingiriendo fuentes de datos tanto internas como externas; ofreciendo visibilidad tanto a vista de p\u00e1jaro como a profundidad; generar avisos impulsados \u200b\u200bpor bots y recomendaciones impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico; y realizaci\u00f3n de an\u00e1lisis de simulaci\u00f3n.<\/p>\n
CONCLUSI\u00d3N: UNA GUERRA PERMANENTE EN PIE<\/p>\n
Ahora que el impacto inmediato de COVID-19 ha retrocedido un poco, los l\u00edderes de la cadena de suministro se est\u00e1n dando cuenta de que la movilizaci\u00f3n y la vigilancia necesarias en tiempos de guerra pueden convertirse en una nueva l\u00ednea de base operativa. Ya est\u00e1n tomando medidas discretas que incluyen la evoluci\u00f3n de sus an\u00e1lisis de huella global para la optimizaci\u00f3n fiscal y comercial, el establecimiento de microcadenas de suministro y la revisi\u00f3n de la estrategia de inventario de larga data.<\/p>\n
La buena noticia es que circunstancias profundas pueden abrir la puerta a un pensamiento completamente nuevo. Frente a la continua disrupci\u00f3n pol\u00edtica, econ\u00f3mica, de mercado y tecnol\u00f3gica, nuestras apuestas est\u00e1n en las organizaciones de la cadena de suministro que est\u00e9n dispuestas a ver las condiciones actuales como una oportunidad para repensar y luego revisar sistem\u00e1ticamente su modelo operativo para un nuevo orden mundial.<\/p>\n
EJECUCI\u00d3N: PONER LO PROCESABLE EN \u00abVISI\u00d3N PROCESABLE\u00bb<\/p>\n
Los l\u00edderes de la cadena de suministro saben que el conocimiento predictivo es parte de la ecuaci\u00f3n de resiliencia. Pero tambi\u00e9n necesitar\u00e1n poner en pr\u00e1ctica los medios para actuar, ya sea que eso signifique evaluar la planificaci\u00f3n de contingencias o la incorporaci\u00f3n de procesos que respalden una respuesta r\u00e1pida a las alertas de riesgo. Hay una dimensi\u00f3n de comportamiento y cultural en esto: la aplicaci\u00f3n de big data e IA a plataformas de resiliencia nunca es solo un juego de tecnolog\u00eda pura.<\/p>\n
Por lo general, solo puede mejorar y mantener programas que tengan procesos s\u00f3lidos y personas calificadas detr\u00e1s de ellos. La mayor\u00eda de las organizaciones de la cadena de suministro todav\u00eda operan con una mentalidad de creaci\u00f3n de valor profundamente arraigada; una nueva cosmovisi\u00f3n no tomar\u00e1 de la noche a la ma\u00f1ana. Las empresas no pueden omitir la implementaci\u00f3n de herramientas y capacitaci\u00f3n que respaldar\u00e1n decisiones empoderadas y apropiadas de gesti\u00f3n de riesgos y preservaci\u00f3n del valor.<\/p>\n
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<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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