UNA GUÍA SABIA PARA LA CADENA DE SUMINISTRO DIGITAL

Septiembre 27, 2018 0 3487

Cómo evaluar y aprovechar la tecnología para construir una Cadena de Suministro para la Edad Digital. Cualquier gerente que trabaje activamente en la gestión de la cadena de suministro durante las últimas tres décadas, probablemente reconozca que mientras los conceptos subyacentes a las mejores prácticas de la cadena de suministro permanecen relativamente estables en el tiempo, la ejecución de esos conceptos cambia constantemente a medida que la tecnología evoluciona.

 

Desde intercambios de hojas de cálculo por correo electrónico, hasta EDI, RFID y cloud computing, la marcha de la tecnología ha impulsado la mejora continua y la práctica de la cadena de suministro y ayuda a separar a las organizaciones de cadena de suministro de alto rendimiento de aquellas que están rezagadas.

Los gerentes de la cadena de suministro reconocen que estos cambios tecnológicos continuarán evolucionando a un ritmo creciente, sin embargo, sigue habiendo una gran confusión sobre la mejor manera de administrar esos cambios. SCM World hizo un seguimiento de los sentimientos de los líderes de la supply chain sobre tecnologías disruptivas en la cadena de suministro y sus hallazgos muestran un creciente nivel de importancia atribuido a cómo las capacidades digitales están dando forma a la estrategia de la cadena de suministro. Los resultados más recientes de la encuesta se muestran en la Figura 1.

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La astuta inversión en digitalización promete superar a una organización sobre sus competidores, lo que representa un valor inimaginable para los clientes mientras se optimizan los tiempos de respuesta, eliminando la complejidad y reduciendo drásticamente los activos necesarios para llevar a cabo las operaciones. De hecho, el futuro digitalizado promete aprovechar fuentes de datos y capacidades tecnológicas que se están expandiendo dramáticamente tanto en volumen como en diversidad para impulsar la toma de decisiones analíticas y las interacciones seguras del sistema. Este matrimonio de nuevas fuentes de datos junto con nuevas capacidades analíticas tendrá amplias y profundas aplicaciones en toda la cadena de suministro que pueden conducir a empresas o valores transformadores. El análisis cognitivo, el aprovechamiento de la inteligencia artificial y los datos capturados a través de la red, asumirán tareas rutinarias de la cadena de suministro, cambiando la función de los empleados para centrarse más en decisiones estratégicas y excepcionales.

Las tecnologías digitales prometen cambiar fundamentalmente la práctica de la gestión de la cadena de suministro, y sus líderes deben comprender el aluvión de información disponible para cumplir adecuadamente con esta transformación. Como tal, en este documento nos ocupamos de definir claramente las tecnologías digitales que los gerentes de la cadena de suministro probablemente enfrentarán en los próximos tres años, distinguiendo la tecnología de automatización de la tecnología digital.

Al mismo tiempo, nos centramos en el impacto de las tecnologías digitales en la cadena de suministro a partir de una serie de entrevistas con expertos senior en tecnología y cadena de suministro de 17 compañías, ellos revelaron tendencias en digitalización en múltiples industrias incluyendo automotriz, equipo pesado, telecomunicaciones y tecnología, cuidado de la salud, venta minorista, bienes de consumo de rápido movimiento, finanzas, educación y otros.

DEFINICIÓN DE LOS TÉRMINOS

Inteligencia artificial. Blockchain. Internet de las Cosas. Predictive Analytics. Computación en la nube. Big Data.

Estos términos evocan fuertes sentimientos de asombro e inquietud por parte de los líderes de la cadena de suministro de hoy en día. Sabemos que la mayoría de los gerentes de la supply chain han leído sobre el potencial de la digitalización y son bombardeados con consejos dispares acerca de por qué su compañía debe adoptar cada nueva tecnología para seguir siendo competitiva.

No obstante, por mucho que escuchemos acerca de la promesa y el potencial de las tecnologías digitales en la prensa, en conferencias y ferias comerciales, y de boca en boca, muchos ejecutivos de la cadena de suministro no tienen claro cómo emplearlos o incluso cómo son realmente. (…) En esta sección, identificamos y describimos las tecnologías de digitalización que los entrevistados identificaron como las más prometedoras para las aplicaciones de la cadena de suministro.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI)

AI es posiblemente la tecnología más transformadora e impactante de la lista, combinando las capacidades de todas las demás tecnologías para crear un sistema sincronizado que simula la inteligencia humana y resuelve problemas complejos a velocidades hasta ahora inimaginables. AI incorpora técnicas como la máquina y el aprendizaje profundo (la adquisición de información y reglas para usar la información), el razonamiento (el uso de las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección. Las aplicaciones particulares de AI incluyen sistemas expertos, reconocimiento de voz y visión artificial. La inteligencia artificial forma el núcleo de la computación cognitiva, que utiliza un sistema de IA para proporcionar información que ayuda a impulsar una decisión o un curso de acción.

INFORMÁTICA COGNITIVA

La computación cognitiva (CC) describe la tecnología que intenta imitar la función del cerebro humano con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones humanas. La informática cognitiva combina el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y objetos, la interacción humano-computadora y otras tecnologías en un intento de responder con precisión a los estímulos.

BIG DATA

Big data en un sentido básico se refiere a conjuntos de datos marcados por alto volumen, alta velocidad y alta. Los grandes datos de hoy en día no viene estructurados (no están organizados en un formato predefinido, incluidos los datos textuales de correos electrónicos o blogs, imágenes, videos, audio, etc.) y pueden derivarse del crowdsourcing, aplicaciones de Internet, directamente de los clientes (es decir, punto de venta, programas de membresía, etc.) y otras fuentes. Existen varios usos para estos grandes conjuntos de datos, como análisis predictivos y de comportamiento.

BLOCKCHAIN

Originalmente desarrollado para la moneda digital de Bitcoin, blockchain es una lista en continuo crecimiento de registros digitales que están vinculados y asegurados mediante criptografía. Los datos en estas cadenas no se almacenan en ninguna ubicación centralizada. En cambio, hay miles de registros duplicados en las redes que hacen que los registros sean públicos y fácilmente verificables. Además, esto evita que la información contenida en blockchain sea controlada por una sola entidad y que tenga un único punto de falla. (…) Por estas razones, blockchain puede ser utilizado para aplicaciones interminables, tales como el procesamiento de transacciones, la gestión de registros y otras tareas impulsadas por datos. Blockchain tiene el potencial de ser una herramienta valiosa en las cadenas de suministro cada vez más complejas y ricas en datos.

COMPUTACIÓN EN LA NUBE

La computación en la nube, a menudo denominada 'la nube', es la práctica de utilizar una red de servidores remotos para acceder a recursos compartidos, como servidores de datos, almacenamiento, aplicaciones y otros servicios. La computación en la nube permite que las capacidades del usuario almacenen y procesen datos en una nube de propiedad privada o en un servidor de terceros, haciendo que los datos sean fácilmente accesibles desde prácticamente cualquier ubicación. Además, esta capacidad permite a las empresas y a las personas por igual minimizar los costos con respecto a la infraestructura y el mantenimiento de la tecnología de la información.

INTERNET DE LAS COSAS

Internet de las cosas (IoT) es la red de dispositivos físicos, vehículos, electrodomésticos y otros elementos integrados con componentes electrónicos, software, sensores, actuadores y conectividad de red que permiten que estos objetos se conecten e intercambien datos. El IoT brinda a los objetos la posibilidad de acceder o controlarse remotamente a través de la red y crea oportunidades para la integración del mundo físico en sistemas basados ​​en computadora. Esta recopilación e intercambio de datos a través de una red de dispositivos conectados mejora las eficiencias, la precisión y el beneficio económico. Estos dispositivos incluyen cosas como cámaras que transmiten video en vivo, automóviles con sensores incorporados para mejorar el rendimiento o aplicaciones médicas como implantes que pueden transmitir datos mientras están en uso. Los expertos estiman que el IoT consistirá en alrededor de 30 mil millones de objetos para 2020.

ANALÍTICA PREDICTIVA

Según lo descrito por SAS, el análisis predictivo se refiere al empleo de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados ​​en datos históricos. La analítica predictiva abarca una variedad de técnicas estadísticas de modelado predictivo, aprendizaje automático y extracción de datos que analizan hechos actuales e históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros o eventos desconocidos. En los negocios, los modelos predictivos explotan los patrones encontrados en datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades.

Los modelos capturan las relaciones entre muchos factores para permitir la evaluación del riesgo o potencial asociado con un conjunto particular de condiciones, guiando la toma de decisiones para las transacciones consideradas. El análisis predictivo proporciona un puntaje predictivo (probabilidad) para cada unidad individual que se observa ya sea un cliente, un empleado, un componente o máquinas para determinar, informar o influir en los procesos de la organización.

ANALÍTICA PRESCRIPTIVA

El análisis prescriptivo va más allá del análisis descriptivo y predictivo al especificar las opciones de decisión disponibles para aprovechar los resultados obtenidos anteriormente. El análisis prescriptivo analiza tanto las acciones necesarias para alcanzar los resultados previstos o mitigar el riesgo como los efectos interrelacionados de cada decisión. Al aplicar las ciencias matemáticas y computacionales a los datos recopilados en las fases anteriores, el análisis prescriptivo busca seleccionar la mejor decisión para seguir adelante.

RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN

Para este documento técnico, realizamos entrevistas de investigación de campo con expertos senior en tecnología y cadena de suministro de 17 compañías en múltiples industrias, quienes revelaron siete temas principales sobre el futuro de la digitalización de la cadena de suministro. Estos temas van desde repensar cómo las empresas administran sus datos hasta las implicaciones sociales.

REPENSANDO DATOS

En los albores de la era de la computación, las copias en papel carbón de las facturas generadas por máquina de escribir, las declaraciones de envío y otros documentos estándar eran la norma, y ​​estas copias se dispersaron a entidades intra e interorganizacionales.

Esta mentalidad trascendió a la forma en que desarrollamos los sistemas MRP y ERP, y asegurar que cada entidad que requería la información tuviera acceso al único documento en papel era un factor clave de éxito. Durante el auge de Internet, la misma visión de la información centrada en el documento surgió a medida que las páginas se vincularon entre sí. El internet de hoy y la mayoría de los programas de software continúan esta tradición.

Las necesidades de información de hoy en día son a nivel de datos, y las tecnologías nos permiten desglosar información y documentos a tal nivel. Desafortunadamente, la mayor parte de nuestra infraestructura de información permanece enfocada en el nivel de documentos. El futuro de la digitalización de la cadena de suministro estará envuelto por esta visión centrada en los datos, y las empresas deben prepararse para gestionar (recopilar, almacenar, recuperar, analizar y aprovechar) la información a nivel de datos.
En lugar de competir en el protocolo, los proveedores de tecnología y las grandes organizaciones se benefician del establecimiento de la estandarización en todas las plataformas. Para que la conectividad funcione, necesitamos hablar en el mismo idioma, lo que requiere cierto grado de estandarización. Tal vez los proveedores de tecnología y las organizaciones puedan competir en la implementación, agregando valor mediante el desarrollo y el mantenimiento de procesos basados ​​en datos y las mejores prácticas.

Nuevas formas de adquisición, almacenamiento y administración de datos ya están siendo implementadas por algunas de las principales compañías. El uso de diferentes tipos de lagos de datos para crear espacios de datos industriales está reemplazando las bases de datos relacionales tradicionales que dominan las aplicaciones actuales de almacenamiento de datos. Esto permitirá una mayor estandarización y transferibilidad de datos a través de una cadena de suministro. A medida que pasamos a esta nueva perspectiva, las montañas de datos oscuros recopilados por las empresas deberían ser más útiles que hoy, ya que esta información puede compartirse más fácilmente en plataformas, sistemas y silos.

Estos cambios en la forma en que las empresas almacenan y administran los datos probablemente no serán recibidos con mucho entusiasmo por los profesionales de la tecnología que han dedicado los últimos 20 años a ensamblar almacenes de datos maestros integrados y de alta calidad en bases de datos relacionales tradicionales. La buena noticia es que la nueva tecnología debe ser mucho más flexible en la forma en que ingiere y utiliza los datos, lo que con suerte cambiará las prácticas tradicionales de TI restrictivas y costosas.

APILAMIENTO DE TECNOLOGÍA

Las tecnologías individuales pueden ser poderosas, pero los expertos que entrevistamos están convencidos de que las empresas necesitan encontrar las "pilas" de tecnología adecuadas para obtener los máximos beneficios. Una pila se refiere al uso de dos o más tecnologías para lograr una cierta capacidad deseada. Los gerentes pueden elegir los mejores aspectos de cada tecnología a la carta para desarrollar capacidades nuevas y únicas.

Por ejemplo, un desarrollador de tecnología que entrevistamos está utilizando una combinación de tinta de nanotecnología, nueva tecnología de escaneo y blockchain para proporcionar más seguridad y visibilidad en toda la cadena de suministro. El proceso comienza imprimiendo códigos QR casi invisibles en productos que no se pueden alterar o duplicar fácilmente. A continuación, utilizan la tecnología de escaneo avanzada para leer estos códigos únicos y rastrear productos en toda la cadena de suministro. Cada exploración actualiza automáticamente un libro mayor de blockchain, donde todos los usuarios autorizados pueden adquirir una visibilidad completa y la trazabilidad de los productos de forma segura.

Dada la cantidad de tecnologías existentes y emergentes, hay varias opciones de apilamiento disponibles. Esto podría incluir apilar máquinas de aprendizaje con Big Data, apilar equipos de seguimiento avanzados con libros mayores de blockchain y otros emparejamientos complementarios y más obvios. Los sistemas basados ​​en IA facilitan este concepto de apilamiento, ya que pueden extraer de muchos tipos de datos y servir como un sistema de agregación que puede obtener información útil en muchos sistemas. Dichos apilamientos agregarán conjuntos estándar de capacidades que muchas compañías necesitarán emplear a lo largo del tiempo para seguir siendo competitivas. Serán similares a cómo las empresas actualmente combinan las tecnologías complementarias existentes para lograr efectos mejorados, como la RFID combinada con los sistemas de administración de almacenes para permitir operaciones más eficientes y visibles.

Aunque algunas acumulaciones serán obvias y se enfocarán más en la mejora continua, otras serán únicas y / o simplemente difíciles de lograr, convirtiéndose así en una fuente de ventaja competitiva sostenida. Gartner diferencia estos dos métodos (bimodales) de transformación, lo que sugiere que las empresas deben centrarse en ambos. El Modo 1 se usa en áreas que son más predecibles y se enfoca en la explotación de los entornos legacy conocidos y actualizados a los digitales. El modo 2 es exploratorio y experimenta para resolver nuevos problemas. Las empresas que pueden dominar la transformación en modo 2 tienen la oportunidad de aprovechar las nuevas capacidades que los catapultan mucho más allá de sus rivales.

Por ejemplo, Amazon tiene actualmente una capacidad única para vincular su sólida infraestructura tecnológica con capacidades físicas de distribución para producir lo que se llama el 'efecto Amazon'. Al igual que en Amazon, la gran ganancia será cuando la digitalización pueda diferenciar el valor, aumentar los ingresos y el efectivo fluir y reducir la inversión de capital. De hecho, la digitalización de hoy en día se utiliza para generar cambios incrementales, generalmente para mejorar la eficiencia transaccional y reducir los costos. Sin embargo, los avances tecnológicos de hoy en día pueden proporcionar a quienes cuentan con la experiencia tecnológica y la previsión empresarial para diseñar algunas capacidades realmente revolucionarias y únicas. ¿Cuál será la combinación única de capacidades tecnológicas que permitirán a su organización alcanzar una ventaja competitiva sostenible?

COLABORACIÓN INTERNA Y REALINEACIÓN

Al igual que muchas innovaciones, las primeras iniciativas de digitalización de una empresa tienden a centrarse en el consumidor. Las empresas tienden a utilizar nuevas tecnologías innovadoras para respaldar las funciones de marketing y ventas, mientras que estas tecnologías a menudo se adoptan lentamente en las funciones de gestión de la cadena de suministro. Por ejemplo, las empresas utilizan big data y análisis predictivos para predecir el comportamiento de compra del consumidor. Ahora, están aprovechando estas tecnologías junto con AI para mejorar las funciones de la cadena de suministro a través de la previsión de la escasez de proveedores, la optimización de los procesos de logística y transporte, y adelantándose a los asuntos regulatorios, por nombrar algunos.

Aunque las funciones de la cadena de suministro a menudo se consideran rezagos tecnológicos en comparación con otras funciones de la organización, ya no es necesario que sea así. A medida que se desarrollan más tecnologías que tienen mejoras más visibles y significativas en las funciones críticas de la cadena de suministro, los gerentes de supply chain de una organización pueden tomar la delantera para adoptar tecnologías nuevas para el negocio que pueden tener un gran impacto en los resultados. La transición a una fuente de suministro digital probablemente creará nuevas formas de valor y, sin duda, dará a los administradores de la cadena de suministro una nueva plataforma sobre la cual posibilitar la colaboración intra-organizacional adicional. En algunos casos, incluso podría empujar al equipo de SCM al asiento del conductor para la organización en general.

Los profesionales de la cadena de suministro buscan un rendimiento optimizado de la cadena de suministro, asegurando que su configuración equilibre los niveles de servicio al cliente y el retorno de la inversión. La cadencia de la frecuencia con la que se llevan a cabo las revisiones de optimización de una organización ha cambiado notablemente en la última década. Estas revisiones solían ocurrir cada pocos años a través de iniciativas importantes, pero muchas compañías han adoptado un toque de batería más rápido y optimizado de forma regular y continua.

La digitalización de la cadena de suministro nos permitirá pensar acerca de la optimización de maneras nuevas y diferentes. Ya estamos viendo el comienzo de esto en la función de transporte, donde la mejor práctica ahora es optimizar la red a nivel de transacción. Como la digitalización nos empuja a recopilar más datos y, a medida que se producen mejoras en las capacidades analíticas mediante sistemas cognitivos, es posible imaginar un momento en que la tecnología permita tanto la visibilidad como las capacidades analíticas para optimizar y ajustar nuestras cadenas de suministro en una base continúa.

Las empresas han utilizado iniciativas de colaboración interna como S & OP durante años para alinear las funciones intraorganizacionales. Los expertos que entrevistamos sugieren que las tecnologías de digitalización como la inteligencia artificial continuarán mejorando la colaboración interfuncional, a medida que los datos se adquieren y comparten más fácilmente en toda la organización. La tecnología no solo puede automatizar y mejorar la planificación de la oferta y la integración financiera, sino que las tecnologías avanzadas de digitalización como lagos de datos, gemelos digitales e Internet of Things permitirán a las empresas crear y mantener formas de colaboración intraorganizacional de alto nivel. El entorno y los procesos colaborativos personalizados de una empresa se pueden utilizar como una forma de ventaja competitiva sostenida cuando permite a las organizaciones aprovechar los recursos interfuncionales para responder mejor a las demandas de los socios comerciales y, en última instancia, a los consumidores finales.

La colaboración exitosa dentro de la organización ha sido durante mucho tiempo un objetivo para los equipos de la cadena de suministro. La información incompleta e incorrecta tradicionalmente obstaculiza la colaboración interna. Si todos los integrantes del equipo pudieran acceder fácil y rápidamente a datos, decisiones históricas y orientación sobre quién debería participar en una decisión, las posibilidades serían mucho mayores de que la colaboración interna fuera exitosa.

Los avances en la tecnología podrían hacer que esto se haga realidad pronto. Por ejemplo, los sistemas de inteligencia artificial pueden recomendar la cadena de suministro interna adecuada y otros miembros del equipo para ayudar a resolver eventos o interrupciones específicos. Implementado correctamente, estos sistemas pueden proporcionarle a ese equipo la información relevante, las actualizaciones y los conocimientos necesarios para administrar el evento. De esta forma, los sistemas basados ​​en IA pueden ayudar a impulsar una mayor colaboración y aumentar el conocimiento de un equipo, acelerando la respuesta. Con el tiempo, a medida que se capturan cada evento y resolución, AI puede incluso desarrollar libros de jugadas digitales, un cuerpo de conocimiento de cómo se resolvieron los problemas específicos. Estas mejores prácticas aprendidas permiten aún mayor velocidad y precisión en la respuesta a eventos futuros.

TED STANK. PhD. Bruce Chair of Excellence en Global Supply Chain Institute en la Universidad de Tennessee. Knoxville.
SHAY SCOTT. PhD. Director Ejecutivo, Global Supply Chain Institute en la Universidad de Tennessee. Knoxville
BEN HAZEN. PhD. Profesor afiliado de la Facultad del Departamento de Marketing y Gestión de la Cadena de Suministro de la Universidad de Tennessee.
Acceda a la versión original de este documento en la sección de publicaciones en gsci.utk.edu

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