Fuente: MAERSK

En el mercado global actual, se ha convertido en una imperativa empresarial aprovechar la analítica de datos para aumentar la resiliencia, impulsar el crecimiento y gestionar las interrupciones. Los datos pueden utilizarse para analizar los historiales operativos y las condiciones de la industria; descubrir las causas del crecimiento, el estancamiento o la disminución; predecir futuras interrupciones o desarrollos, e implementar nuevos procesos para seguir siendo competitivos y superar los desafíos futuros.

Mientras que la analítica descriptiva y diagnóstica nos ayudan a responder a las preguntas “¿Qué sucedió?” y “¿Por qué?”, la analítica predictiva pronostica lo que puede suceder en el futuro. Basándose en las respuestas a todas estas preguntas, la analítica prescriptiva sugiere cuáles deberían ser nuestros próximos pasos.

A través del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), las empresas pueden acceder a datos relevantes para apoyar su crecimiento futuro y ayudarlas a prepararse para enfrentar las interrupciones. Estos datos pueden ayudar a cerrar la brecha entre la planificación a largo plazo y las operaciones cotidianas, aumentar la flexibilidad y mejorar la orientación al cliente.

¿Cómo se puede aplicar la analítica de datos prescriptiva a las operaciones de la cadena de suministro?

La analítica prescriptiva en las operaciones de la cadena de suministro funciona combinando el análisis de datos, el aprendizaje automático y las técnicas de optimización para proporcionar recomendaciones accionables que mejoren la eficiencia, reduzcan los costos y aumenten los niveles de servicio.

Varias fuentes, como los sistemas de seguimiento GPS, las etiquetas RFID, los sistemas de gestión de transporte y los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), junto con datos externos como noticias geopolíticas, pronósticos meteorológicos e información de tráfico, contribuyen a la formación de un conjunto de datos. Estos datos históricos y en tiempo real se integran luego en un sistema digital centralizado para proporcionar prescripciones o instrucciones sobre los pasos que deben tomarse.

A continuación se presentan 7 formas en que la analítica prescriptiva puede ayudar a mejorar las cadenas de suministro:

Pronóstico de la demanda

Mientras que la analítica predictiva utiliza datos históricos, tendencias del mercado y otras variables para predecir la demanda futura, las recomendaciones prescriptivas se basan en estas predicciones para sugerir niveles óptimos de inventario, recursos de transporte y horarios para satisfacer la demanda de manera eficiente.

Asignación de recursos

La decisión sobre los recursos en función del tamaño de la carga y los destinos también puede ser apoyada con la analítica prescriptiva. Los programas pueden examinar los recursos disponibles, como vehículos, conductores y almacenes, y desarrollar modelos para asignar recursos de manera efectiva, equilibrando la carga de trabajo y minimizando los tiempos de inactividad. Pueden proporcionar horarios y planes de asignación de recursos que garanticen entregas oportunas y una utilización óptima de los activos.

Optimización de rutas

Lo mismo ocurre con la optimización de rutas, que se basa en datos sobre las rutas actuales, los tiempos de entrega, el consumo de combustible y los patrones de tráfico. A continuación, se adoptan algoritmos como la programación lineal, los algoritmos genéticos y los modelos de aprendizaje automático para identificar las rutas más eficientes para el transporte de carga que minimicen los tiempos de entrega y los costos.

Optimización de la carga

Con software para analizar datos sobre tamaños de envíos, pesos y destinos de entrega, el aprendizaje automático puede aplicar técnicas de optimización para determinar la mejor manera de cargar camiones o contenedores, maximizar la utilización del espacio y minimizar el número de viajes necesarios.

Mantenimiento predictivo

La analítica descriptiva y diagnóstica de los datos de transporte ayudan a monitorear el uso de equipos, vehículos y embarcaciones. Estos datos ayudan a identificar signos de desgaste, mientras que el análisis predictivo indica la necesidad futura prevista de mantenimiento o predice posibles fallas basadas en datos históricos. Los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse entonces para recomendar programas de mantenimiento y medidas proactivas para prevenir averías y reducir el tiempo de inactividad.

Gestión de riesgos

Ya sea basado en datos sobre eventos geopolíticos, problemas climáticos u otras interrupciones, el aprendizaje automático y la IA pueden predecir riesgos potenciales y crear análisis de múltiples escenarios para evaluar el impacto y sugerir planes de contingencia y rutas alternativas.

Monitoreo del rendimiento

Cuando las empresas introducen sus objetivos logísticos (reducción de costos, tiempos de entrega más rápidos, mejor utilización de recursos), la IA puede monitorear los datos de rendimiento actuales y crear modelos y estrategias para asegurar una mejora continua.

La analítica prescriptiva tiene el alcance de impactar las cadenas de suministro desde el origen hasta el destino, proporcionando recomendaciones que influyen en la escala de producción, los requisitos de mano de obra, el uso y mantenimiento de equipos, la selección de rutas y los precios.

Los datos de entrada precisos son clave para el éxito de estas recomendaciones y pueden ayudar a asegurar las empresas al evitar riesgos y reducir costos. Puede apoyar los planes futuros de las empresas para reducir el impacto ambiental de sus operaciones de la cadena de suministro y garantizar el cumplimiento de las regulaciones y normas.