La enorme cantidad de datos sobre la cadena de suministro de los que disponen hoy las empresas, las impulsa a buscar soluciones de análisis que permitan descifrarlos y extraer datos útiles para mejorar la toma de decisiones.
Las empresas que están tratando de optimizar sus esfuerzos en el ámbito S&OP necesitan capacidades que les permitan analizar los datos históricos para predecir lo que podría suceder en el futuro, se trata de una gran oportunidad que permite a las empresas convertirse en una organización que basa sus decisiones en los datos. Los beneficios de los que se puede disfrutar hablan de un alto ROI, disminuciones en los costes operativos, aumentos en los ingresos y mejoras en el servicio al cliente y la combinación de productos.
Buscar la mejor solución puede ser una tarea que requiere tiempo y energía. Sin embargo, afortunadamente estas opciones de análisis se pueden clasificar en tres tipos distintos, ninguno de los cuales es mejor que el otro, sino que coexisten y se complementan entre sí. Tener una visión holística del mercado y del posicionamiento de la empresa dentro de ese mercado, requiere un entorno analítico robusto que incluya:
- Análisis descriptivo, que utiliza la agregación de datos y la minería de datos para proporcionar información sobre el pasado y responder a la pregunta: “¿Qué sucedió?”;
- Análisis predictivo, que utiliza modelos estadísticos y predicciones para comprender el futuro y responder a la pregunta: “¿Qué podría suceder?”;
- Análisis prescriptivo, que utiliza algoritmos de optimización y simulación para indicar posibles resultados y responder a la pregunta: “¿Qué debemos hacer?”.
Análisis descriptivo – Analizar el pasado
Los análisis o estadísticas descriptivas hacen exactamente lo que dice el nombre, es decir, describen, resumiéndolos, los datos en bruto de la cadena de suministro transformándolos en análisis interpretables por el hombre. Son análisis que describen el pasado. El análisis descriptivo es útil porque nos permite aprender de los comportamientos del pasado y comprender cómo estos podrían influir en los resultados futuros.
La gran mayoría de las estadísticas que utilizamos a diario entran en esta categoría. Las estadísticas descriptivas son útiles para mostrar cosas como las cantidades en stock, la eficiencia de la fábrica y el nivel de servicio (porcentaje de On Time Delivery en pedidos anteriores).
Análisis predictivo – Predecir el futuro
El análisis predictivo tiene sus raíces en la capacidad de predecir lo que podría suceder. Estos análisis se refieren a la comprensión del futuro, proporcionando a las empresas información detallada basada en datos. De hecho, el análisis predictivo proporciona estimaciones sobre la probabilidad de que se produzca un evento o resultado futuro. Es importante recordar que ningún algoritmo estadístico puede “predecir” el futuro con certeza, ya que el análisis predictivo se basa en las probabilidades. Las empresas utilizan estas estadísticas para predecir lo que podría suceder en el futuro.
Lo que estas estadísticas intentan hacer es tomar los datos disponibles y rellenar los que faltan con las mejores hipótesis. Para ello, combinan datos históricos encontrados en sistemas ERP, CRM, RRHH y TPV con el fin de identificar cualquier patrón en los datos y aplicar modelos estadísticos y algoritmos para capturar las relaciones entre los distintos conjuntos de datos.
Un aspecto práctico conocido por la mayoría de las personas es el uso del análisis predictivo para producir una puntuación de solvencia. En el ámbito de la fabricación, se realizan análisis de este tipo para la previsión de ventas, previsiones de compras, previsiones de niveles de inventario a partir de una miríada de variables, etc.
Análisis prescriptivo – Consejos sobre posibles resultados
El campo de la analítica prescriptiva es relativamente reciente y permite a los usuarios “prescribir” una serie de acciones posibles y guiarlos hacia la mejor solución. En resumen, se trata de herramientas de análisis cuyo objetivo es proporcionar consejos. Los análisis prescriptivos intentan cuantificar cuáles serían los resultados de las decisiones antes de que estas decisiones se tomen realmente, con el fin de dar apoyo a la toma de decisiones. Además, los análisis prescriptivos más refinados, además de predecir lo que sucederá, también prevén las causas y proporcionan indicaciones sobre las consecuencias que habrá en varios aspectos.
Los análisis de tipo prescriptivo van más allá de los análisis descriptivos y predictivos, recomendando una o más posibles vías de acción. En esencia, prevén un mayor número de escenarios futuros y permiten a las empresas evaluar un mayor número de resultados futuros que podrían producirse en función de sus acciones. El análisis prescriptivo utiliza una combinación de técnicas y herramientas, tales como: reglas de negocio, algoritmos, aprendizaje automático y procedimientos de modelado computacional. Estas técnicas se aplican en función de la entrada de muchos conjuntos de datos diferentes, incluidos datos históricos y transaccionales, feeds de datos en tiempo real y big data.
Los análisis prescriptivos son relativamente complejos de gobernar, pero son utilizados a diario por las empresas más ambiciosas. Si se implementan correctamente, estos análisis pueden tener un gran impacto en la toma de decisiones empresariales y en los beneficios.
Toma decisiones eficaces para tu cadena de suministro gracias al análisis prescriptivo
Para una empresa manufacturera, la capacidad de realizar análisis prescriptivos es cada vez más una ventaja competitiva. Un análisis tan complejo requiere herramientas avanzadas tanto desde el punto de vista del rendimiento como desde el punto de vista tecnológico. En este sentido, la herramienta más utilizada y recomendada por las empresas manufactureras italianas es CyberPlan, el Advanced Planning & Scheduling de Cybertec. De hecho, esta herramienta permite a las empresas manufactureras realizar análisis descriptivos, predictivos y, sobre todo, prescriptivos con una velocidad, precisión y facilidad de interpretación y uso muy elevadas. Los resultados obtenidos por las empresas que lo utilizan son tangibles, sustanciales e impactan fuertemente en los resultados económicos de la empresa, especialmente en términos de reducción de costes, aumento de la productividad y mejora del nivel de servicio.
Las ventajas del análisis de la cadena de suministro
La función de análisis corresponde a la capacidad de tomar decisiones sobre la base de un resumen de datos relevantes, actualizados y fiables. En muchos casos, estos datos se representan de manera efectiva y más fácil de leer gracias a gráficos y otros medios. Por lo general, las cadenas de suministro producen enormes cantidades de datos, más o menos voluntariamente. La Supply Chain Analytics ayuda a interpretar todos estos datos, extrayendo utilidad, descubriendo correlaciones y generando información, además puede ayudar a una empresa a tomar decisiones más inteligentes, rápidas y eficaces. Las ventajas incluyen la posibilidad de:
- Obtener un Return On Investment (o ROI) significativo. Según una encuesta de Gartner, de hecho, el 29% de las empresas encuestadas ha logrado un alto ROI utilizando el análisis, mientras que solo el 4% no ha obtenido ningún retorno.
- Predecir posibles riesgos. El análisis de la cadena de suministro ayuda a identificar situaciones potencialmente peligrosas y ayuda a predecir los riesgos futuros mediante la identificación de patrones y tendencias en toda la cadena de suministro.
- Aumentar la precisión en la planificación. Al analizar los datos del cliente, el análisis de la cadena de suministro puede ayudar a una empresa a predecir la demanda futura. Ayuda a una empresa a decidir qué productos deberían reducir la producción o a entender qué necesidades tendrá el cliente después del pedido inicial.
- Conseguir una cadena de suministro más ágil. Las empresas pueden utilizar el análisis de la cadena de suministro para supervisar el almacén, las respuestas de los socios y las necesidades de los clientes para tomar decisiones más informadas.
- Prepararse para el futuro. El análisis de tipo avanzado para la gestión de la cadena de suministro puede procesar tanto los datos estructurados como los no estructurados, dando a las empresas la posibilidad de recibir alertas de manera oportuna, para tomar decisiones óptimas. Este tipo de análisis también puede crear correlaciones y esquemas entre las diferentes fuentes para proporcionar alertas gracias a las cuales reducir los riesgos, a bajo coste y con un menor impacto en la sostenibilidad.
Gracias al análisis de las cadenas de suministro, las empresas disponen de inteligencia para la producción, pueden ser más eficientes y evitar las interrupciones, apoyando al mismo tiempo nuevos modelos de negocio.
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