La demanda de una mayor eficiencia, agilidad y ahorro de costos en las cadenas de suministro a nivel mundial es cada vez mayor, siendo la optimización una necesidad. De acuerdo con Vizion, existen principalmente tres estrategias prácticas con enfoques basados en datos para lograr este objetivo.
Implantar la planificación y previsión basadas en IA
La inteligencia artificial (IA) puede manejar cantidades masivas de datos de forma rápida y eficaz, automatizando procesos manuales complejos que a menudo provocan retrasos e ineficiencias. Para las líneas navieras y los propietarios de carga (BCOs), la planificación y las previsiones basadas en la IA pueden proporcionar información más precisa y capacidades predictivas. Una de las principales ventajas es la capacidad para realizar análisis de escenarios y planificación empresarial integrada (IBP).
Los modelos de IA pueden simular varios escenarios de la cadena de suministro, como fluctuaciones de la demanda, interrupciones de los proveedores o cambios en los costos de transporte. Esto permite a las compañías ajustar sus estrategias en un instante, minimizando el tiempo de inactividad y maximizando los márgenes de beneficio.
Por ejemplo, McKinsey descubrió que las empresas que utilizan IA para la previsión de la demanda ven una reducción de hasta el 50% en los errores y una disminución del 20-30% en los costos de inventario.
Optimizar la calidad y la integración de los datos
A menudo, las empresas se enfrentan a información fragmentada que carece de coherencia, fiabilidad y puntualidad. Para superar este desafíoo, se debe mejorar el acceso a los datos y su integración en toda la cadena de suministro. Un enfoque basado en casos de uso prioriza las áreas específicas en las que las mejoras en la calidad de los datos tendrán un impacto más significativo y pueden generar beneficios cuantificables.
Por ejemplo, mejorar la visibilidad en tiempo real de los niveles de inventario o el seguimiento de la carga embarcadas puede evitar retrasos costosos y optimizar los plazos de entrega. Otra estrategia clave para mejorar la calidad de los datos es utilizar sistemas avanzados de gestión de datos. Estos sistemas ayudan a que los datos sean accesibles, precisos, coherentes y actualizados en todas las funciones empresariales.
Además, el desarrollo de la colaboración interfuncional entre departamentos -como logística, compras y ventas- puede mejorar aún más el intercambio de datos, garantizando que los responsables de la toma de decisiones dispongan de la información que necesitan para actuar con rapidez y confianza.
Aprovechar plataformas en la nube y los análisis avanzados
Se calcula que cada día se crean 402,74 millones de terabytes de datos, millones de los cuales son generados por las cadenas de suministro a través de múltiples sistemas. De ahí la necesidad de las plataformas basadas en la nube y la analítica avanzada para optimizar las cadenas de suministro.
Estas tecnologías permiten a las empresas escalar sus operaciones al tiempo que mantienen la flexibilidad y la eficiencia. Las plataformas basadas en la nube permiten procesar y analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, beneficiando una toma de decisiones más rápida y precisa.
Al integrar el software de optimización de la cadena de suministro con plataformas basadas en la nube, las compañías pueden lograr escalabilidad y flexibilidad. Esto es especialmente importante para aquellas que trabajan con volúmenes fluctuantes y redes logísticas complejas.
