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Mejores prácticas

Análisis de la cadena de suministro: 3 casos de éxito

José Luis Becerra Pozas

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Con las continuas interrupciones de la cadena de suministro, las organizaciones se están apoyando en el análisis para obtener información sobre sus cadenas de suministro y operaciones, como lo atestiguan estos tres ejemplos de análisis de la cadena de suministro.

El año pasado, una multitud de industrias en todo el mundo sufrieron interrupciones en la cadena de suministro, con pocas señales de que eso disminuya en 2022. Para navegar estos problemas de la cadena de suministro, las organizaciones recurren cada vez más a la analítica para obtener una mejor visión de sus cadenas de suministro y operaciones.

El análisis de la cadena de suministro extrae datos de adquisiciones, gestión de inventario, gestión de pedidos, gestión y cumplimiento de almacenes, gestión de transporte y otras aplicaciones de operaciones para proporcionar a la organización información sobre cada paso de su cadena de suministro. Estos conocimientos se pueden utilizar para realizar ajustes rápidos en el momento, pero también se pueden utilizar para respaldar la toma de decisiones estratégicas a largo plazo.

Aquí hay tres ejemplos de cómo las organizaciones están utilizando el análisis de la cadena de suministro de manera efectiva en la actualidad.

El análisis predictivo le da a UPS información sobre su red logística

En promedio, UPS entrega aproximadamente 21 millones de paquetes en un día determinado. Ese número se vuelve mucho más grande en diciembre. En el pasado, la multinacional de transporte confiaba en los datos históricos y el conocimiento de planificadores expertos para rastrear el estado del paquete. En la actualidad, utiliza la Herramienta de análisis empresarial armonizada (HEAT) , una plataforma de inteligencia comercial, para capturar y analizar datos de clientes, datos operativos y datos de planificación para rastrear el estado en tiempo real de cada paquete a medida que se mueve a través de la red de envío de la empresa.

“HEAT nos ayuda a tomar mejores decisiones en la forma en que movemos paquetes a través de nuestra red, la forma en que planificamos nuestra red y la forma en que brindamos información a nuestros clientes”, señala Juan Pérez, director de información e ingeniería de UPS. “Analiza millones y millones de puntos de datos todos los días para garantizar que proporcionemos constantemente la información más actualizada sobre el estado de un paquete, que luego alimenta todo tipo de otros sistemas que nos permiten hacerlo mejor. planificación y mejor gestión de la red, mejor soporte en la forma en que procesamos los paquetes en toda la organización”.

La plataforma HEAT analiza más de 5,3 petabytes de datos por semana. Aprovecha el análisis predictivo, el aprendizaje automático y la previsión de modelos múltiples con factores de crecimiento de estacionalidad y aleatoriedad patentados para respaldar la previsión, la visibilidad de las operaciones, la optimización y la generación de informes.

El consejo de Pérez: Piense en su estrategia de datos como un viaje, en lugar de un destino.

“A pesar de lo grandes que somos y de lo buenos que somos con el uso de datos, una cosa que sé es que el viaje hacia una estrategia de datos sólida realmente no tiene un final inmediato aquí para nosotros”, dice Pérez. “Tenemos que estar constante y constructivamente insatisfechos con el estado de nuestra tecnología y el estado de nuestros datos, para que podamos realizar mejoras constantemente para respaldar el negocio”.

PepsiCo recurre al análisis predictivo para predecir la falta de existencias

La empresa de alimentos y bebidas PepsiCo está utilizando análisis y aprendizaje automático para predecir la falta de existencias y alertar a los minoristas para que vuelvan a hacer pedidos.

“Ciertos productos estaban volando de los estantes por varias razones al principio de la pandemia”, explica Jason Fertel, jefe de ingeniería de comercio electrónico de PepsiCo. “La gente quería obtener la mayor cantidad de avena posible, por ejemplo”.

Afortunadamente para PepsiCo, Fertel y su organización de ingeniería dentro de PepsiCo eCommerce ya habían estado trabajando para proporcionar la automatización del flujo de trabajo para administrar las operaciones de marketing de búsqueda en forma de la plataforma de inteligencia de ventas de la compañía. La plataforma combina los datos de los minoristas con los datos de la cadena de suministro de PepsiCo para predecir cuándo se agotarán los artículos y solicitar a los usuarios que realicen compras para reponerlos.

El consejo de Fertel: encuentre a los primeros usuarios que estén entusiasmados con su proyecto y adopte un enfoque láser en un problema comercial en particular.

“Queremos hacer muchas cosas, pero nos enfocamos mucho en las existencias agotadas”, refiere Fertel. “Hay una gran cantidad de diferentes verticales e inteligencia de ventas en las que entramos, pero inicialmente nos enfocamos mucho en las existencias agotadas y creo que eso nos ayudó a encontrar el éxito”.

La transformación digital de Pfizer le ayuda a gestionar su cadena de suministro

El titán farmacéutico Pfizer dice que su proyecto Global Supply – Digital Operations Center (DOC) ha sido fundamental para la capacidad de la compañía de fabricar y suministrar la vacuna Pfizer-BioNTech Covid-19 en todo el mundo.

El proyecto es una “cabina de mando” para las operaciones de Pfizer, que proporciona una visión compartida de los datos de rendimiento operativo de suministro y fabricación de extremo a extremo para la empresa. Pfizer dice que los datos le han ayudado a identificar oportunidades para reducir hasta un 10 % el tiempo de ciclo en algunas áreas de fabricación y mantener la continuidad del suministro crítico para los pacientes que dependen de los productos farmacéuticos de Pfizer.

“Esta solución ha transformado la forma en que los colegas de fabricación colaboran y toman decisiones, proporcionando herramientas que les permiten predecir un problema antes de que suceda y ajustarlo en tiempo real”, afirma Lidia Fonseca, vicepresidenta ejecutiva y directora de tecnología y digital de Pfizer. “El DOC permite que los equipos extraigan datos para proporcionar un análisis de las variaciones en comparación con los plazos de entrega estándar estimados previamente, lo que permite nuevas oportunidades de mejora”.

El consejo de Fonseca: Se trata de cultura. El movimiento de Pfizer hacia el análisis de la cadena de suministro lo ha ayudado a transformarse en una organización más eficiente, más impulsada por la ciencia y más centrada en el paciente. El éxito ha requerido comunicar claramente la estrategia digital de la empresa para inspirar el apoyo y la participación de los empleados.

“Nuestra cultura fue fundamental para alentar a nuestros empleados a ser valientes y pensar de manera diferente para lograr lo que antes no hubiéramos imaginado posible”, asevera Fonseca.

Thor Olavsrud, CIO.com

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