Fuente: MAERSK

En las primeras semanas de la pandemia de COVID-19, cuando las ciudades entraron en aislamiento, la gente de todo Estados Unidos corrió a los supermercados, tiendas de comestibles locales y mayoristas en un intento de abastecerse de artículos esenciales, en particular, papel higiénico.

Esta compra de pánico condujo a una escasez de inventario en todo el país. Sin embargo, los fabricantes reconocieron que una vez que el pánico disminuyera, los clientes que habían acaparado rollos de papel higiénico no necesitarían stock nuevo en el corto plazo. En lugar de aumentar la producción, algunas marcas decidieron deshacerse de su inventario y moderar la nueva producción en respuesta al cambio en la demanda.

La escasez de papel higiénico fue una disrupción única provocada por la pandemia. Sin embargo, la industria aprendió un par de lecciones de ella. Entonces, cuando los precios de la energía en Europa amenazaron con provocar otra escasez de papel higiénico, los fabricantes planearon formas de combatir el problema (a veces a través de la “flación reductora”) y evitar el acaparamiento.

Esto fue posible, en parte, gracias al análisis de datos, que ayudó a las empresas a comprender las fluctuaciones del mercado y proporcionar datos predictivos para prepararlas para futuras disrupciones.

¿Qué es el análisis predictivo?

En pocas palabras, el análisis de datos responde a 4 preguntas importantes, como lo explica la Escuela de Negocios de Harvard:

• ¿Qué pasó?
• ¿Por qué sucedió?
• ¿Qué puede pasar en el futuro?
• ¿Cuál debería ser el siguiente paso?

Si bien el análisis descriptivo y diagnóstico nos ayuda a identificar tendencias pasadas y actuales y las razones de las mismas, el análisis predictivo proporciona un pronóstico de eventos futuros, tendencias del mercado y posibles disrupciones. Mientras tanto, el análisis prescriptivo sugiere cómo podemos prepararnos para enfrentar estos desafíos futuros.

En las últimas décadas, a medida que la tecnología ha permitido una recopilación y análisis de datos más detallados y exhaustivos, ha brindado la oportunidad a las empresas de adaptar su producción, logística y ventas para satisfacer mejor las demandas del mercado, al mismo tiempo que las ayuda a prepararse para el futuro, optimizar sus operaciones y estar a la vanguardia del mercado.

¿Cómo puede el análisis predictivo preparar tu cadena de suministro para futuras disrupciones?

Con el análisis predictivo, las empresas pueden predecir eventos futuros y tendencias potenciales aprovechando datos históricos de operaciones pasadas, conocimientos de la industria y evolución del mercado. Cuando está respaldado por inteligencia artificial, puede ayudar a anticipar posibles problemas y desarrollar estrategias para mitigarlos. Se puede utilizar para varios segmentos de tu cadena de suministro, desde la fabricación hasta la logística y el transporte. Aquí hay varias formas en que el análisis predictivo puede ayudar:

• Pronóstico de la demanda: Los modelos predictivos aprovechan los datos históricos de ventas, las tendencias del mercado y los factores externos como la estacionalidad y las condiciones económicas para generar pronósticos de demanda más precisos. Esto permite a las empresas mantener niveles óptimos de inventario, mitigando los riesgos de desabastecimiento y exceso de stock. Al simular varios escenarios, las empresas pueden comprender mejor cómo los cambios en los patrones de demanda podrían afectar la cadena de suministro y prepararse en consecuencia.
• Identificación y gestión de riesgos: El análisis predictivo evalúa la confiabilidad y el desempeño del proveedor analizando datos históricos sobre tiempos de entrega, problemas de calidad y estabilidad financiera. Esto ayuda a identificar proveedores de alto riesgo y desarrollar planes de contingencia. Además, al examinar datos sobre eventos geopolíticos, desastres naturales y otros riesgos externos, los modelos predictivos pueden pronosticar posibles disrupciones, lo que permite a las empresas crear estrategias efectivas de mitigación de riesgos.
• Optimización de inventario: El análisis predictivo determina niveles de stock de seguridad adecuados analizando la variabilidad de la demanda y los plazos de entrega, lo que garantiza un amortiguador contra disrupciones inesperadas. Al predecir cuándo los niveles de inventario caerán por debajo de un umbral específico, las empresas pueden automatizar el proceso de reordenamiento, reduciendo así el riesgo de desabastecimiento.
• Transporte y logística: Los modelos predictivos analizan patrones de tráfico, condiciones climáticas y otras variables para optimizar las rutas y los horarios de envío, minimizando retrasos y reduciendo los costos de transporte. La evaluación de datos históricos sobre el desempeño de los transportistas ayuda a seleccionar socios de transporte confiables y anticipar posibles retrasos.
• Planificación de la producción:
• El análisis predictivo permite pronosticar los requerimientos de capacidad de producción en función de la demanda esperada. Esto ayuda en la asignación de recursos y la programación. Los modelos de mantenimiento predictivo pueden anticipar fallas en los equipos, permitiendo programar el mantenimiento de forma proactiva, reduciendo el tiempo de inactividad y asegurando una producción continua.
• Conocimiento y comportamiento del cliente:
• Al analizar el comportamiento de los pedidos de los clientes, el análisis predictivo puede prever cambios en la demanda y ajustar las estrategias de la cadena de suministro en consecuencia. Monitorear las redes sociales y otras plataformas para conocer el sentir del cliente proporciona señales de alerta temprana sobre posibles problemas, permitiendo respuestas proactivas.
• Gestión de costos:
• Los modelos predictivos pronostican cambios en los costos relacionados con las materias primas, la mano de obra y otros componentes de la cadena de suministro, lo que ayuda en la presupuestación y la planificación financiera. Al simular diversas estrategias y sus posibles resultados, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre medidas de ahorro de costos.
• Visibilidad de la cadena de suministro:
• El análisis predictivo ofrece visibilidad en tiempo real de toda la cadena de suministro, identificando cuellos de botella e ineficiencias. Esto facilita respuestas más rápidas a las disrupciones y una gestión más ágil de la cadena de suministro.

Al integrar el análisis predictivo en la gestión de la cadena de suministro, las empresas pueden mejorar su capacidad para anticiparse a las disrupciones y responder a ellas, lo que en última instancia conduce a una cadena de suministro más resistente y eficiente.