Análisis predictivo en la gestión de la cadena de suministro

Dentro de las herramientas del Big Data, el análisis de datos constituye un instrumento para crear modelos predictivos y personalizados para la gestión empresarial. A diferencia de otros enfoques de análisis que se centran en comprender el presente o el pasado, el análisis predictivo se proyecta hacia delante, anticipando posibles escenarios y permitiendo una planificación estratégica empresarial.

La oportunidad de anticipar y adaptarse rápidamente a los cambios en el mercado tiene una ventaja competitiva significativa. Esto se traduce en decisiones más informadas para anticiparse a las disrupciones y optimizar las operaciones de manera proactiva.

Importancia del análisis predictivo

En el contexto de una cadena de suministro, el análisis predictivo permite una mejor gestión en su conjunto. Podríamos decir que una de las ventajas clave de este tipo de análisis es la optimización de inventarios. Muchas compañías emplean la analítica predictiva para pronosticar el inventario y gestionar eficazmente sus recursos. Al predecir la demanda con mayor precisión e identificar patrones de consumo, las empresas pueden ajustar sus niveles de inventario, evitando excesos o escaseces que puedan afectar la cadena de valor.

Otro factor elemental es la gestión de riesgos en la cadena de suministro, ya sea debido a retrasos en la producción, volatilidad de los costos o cambios en las condiciones del mercado. Así, las empresas pueden tomar medidas proactivas para mitigar estos riesgos y mejorar la capacidad de respuesta. El uso de modelos predictivos se ha convertido en un elemento esencial para el éxito a largo plazo de cualquier empresa que busque mantenerse a la vanguardia de su industria.

Enfoque y fuentes del análisis predictivo

Sobre la base de datos históricos y actuales, el análisis predictivo ofrece una ventana al futuro que respalda la toma de decisiones informadas en la gestión de la cadena de suministro. A partir del análisis de datos, podemos explorar la información histórica, anticipar escenarios y reducir los riesgos potenciales.

En términos de diferencias con otros enfoques analíticos, el análisis predictivo se destaca por su énfasis en la anticipación de resultados futuros en lugar de simplemente describir o explicar eventos pasados. Otros tipos de análisis son el descriptivo y el prescriptivo. El primero proporciona una visión retrospectiva de lo que ha ocurrido en un evento determinado para comprender los resultados del presente, y el segundo va un paso más allá del predictivo y recomienda acciones basadas en los datos históricos para responder a posibles escenarios con los recursos disponibles.

Las principales fuentes pueden incluir datos de inventario, datos de ventas y demanda, datos de transporte y logística, datos del mercado, condiciones climáticas, datos de redes sociales, entre otros. En tanto, las técnicas más frecuentes en la analítica predictiva son la minería de datos, el Machine Learning y las estadísticas. Luego de la recopilación, los datos se procesan para identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan utilizarse para construir modelos predictivos.

Dentro de este contexto, una de las funciones principales del análisis predictivo consiste en prever una amplia gama de disrupciones logísticas, desde problemas y riesgos en la cadena de suministro hasta cambios en el comportamiento del mercado. De este modo, el personal capacitado puede detectar anomalías en los datos históricos, aplicar análisis de tendencias y simular diferentes escenarios utilizando modelos estadísticos. Algunos ejemplos de disrupciones son retrasos en la logística de entrada, problemas de stock, fluctuaciones en la demanda de un producto, interrupciones en el transporte, problemas en la infraestructura o falta de coordinación, entre otros.

Beneficios del análisis predictivo para los negocios

La incorporación del análisis predictivo en la gestión logística conlleva una serie de beneficios tangibles para las empresas, que pueden medirse mediante los indicadores clave de rendimiento que muestran el estado de la red. Estos beneficios incluyen:

• Demand forecasting: en un entorno empresarial cada vez más volátil, prever la demanda futura es un factor elemental para evitar las pérdidas financieras. Los pronósticos más precisos de la demanda permiten ajustar la producción y la gestión logística.
• Gestión inteligente del inventario: el equilibrio óptimo de inventario y la distribución más precisa de los productos en el momento y lugar adecuados mejoran la satisfacción del cliente y reducen costos asociados con el almacenamiento.
• Mayor eficiencia operativa: sin duda, las tecnologías de análisis de datos pueden mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, reducir los tiempos de entrega y minimizar los costos asociados con el almacenamiento y el transporte.
• Reducción de costos: la identificación de patrones y tendencias mediante el análisis de datos históricos permite optimizar procesos de producción y logística. Esto puede resultar en una reducción significativa de los costos operativos y un aumento en la rentabilidad.
• Mayor capacidad para anticiparse a los resultados: la base más sólida para la toma de decisiones supone una reducción de la incertidumbre y el riesgo asociado con las operaciones comerciales. Las empresas pueden anticiparse a los resultados y mitigar los riesgos potenciales.
  

Desafíos en la implementación del análisis predictivo

Si bien la analítica predictiva supone herramientas para identificar áreas susceptibles de mejoras para estar un paso adelante de los resultados futuros, esta modalidad no queda exenta de desafíos. Lo cierto es que el éxito del análisis predictivo depende de las tecnologías de análisis de datos disponibles en la gestión de la cadena de suministro y del talento humano que las aplica. Algunos desafíos técnicos y culturales:

• Calidad y disponibilidad de los datos: la precisión del análisis predictivo depende en gran medida de la calidad de los datos utilizados. De ahí que el primer paso sea verificar los datos, actualizar la información y establecer los procesos más efectivos.
• Inversión en soluciones tecnológicas: modernizar los sistemas puede requerir de una inversión significativa de recursos y tiempo. Es necesario planificar y demostrar los beneficios y el potencial de retorno de la inversión que ofrece la ciencia de datos.
• Integración de datos heterogéneos: puede darse el caso de que los datos más relevantes se encuentren dispersos en diferentes sistemas y escritorios. Para corregir esta situación, es necesario consolidar los datos y trabajar en su integración para asegurarse de la confiabilidad.
• Capacitación del personal: el uso de herramientas y técnicas tan avanzadas requiere de personal con habilidades en estadística y programación o contratación de servicios externos. De otro modo, la implementación puede hacerse cuesta arriba.
• Resistencia al cambio: cuando se trata de nuevas tecnologías, es casi inevitable que se presenten situaciones complejas entre el personal, más aún si existe falta de comunicación sobre los usos y beneficios de las nuevas herramientas.

En definitiva, el análisis predictivo desempeña un papel fundamental en la mejora de la eficiencia operativa. La implementación exitosa requiere de una planificación estratégica y un enfoque integral que aborde los beneficios, los desafíos técnicos, la formación del personal y el asesoramiento de expertos como Eternity Group. Contacta con nosotros para mantenerte a la vanguardia de tu industria.