Cómo sacar más partido a Supply Chain Analytics

La analítica de la cadena de suministro, o Supply Chain Analytics, se ha convertido en una auténtica revolución para las empresas en lo que a la toma de decisiones se refiere. Es un proceso que se encarga de recopilar y analizar datos para mejorar algo tan importante como la cadena de suministro de una empresa, y que engloba un amplio análisis de todas las fases que componen esta cadena. Estas son la planificación, facilitado, tratamiento, distribución, inventario, análisis de ventas, satisfacción del cliente y logística.

Gracias a este análisis, las empresas pueden tomar decisiones gracias a un análisis de datos en profundidad y con conocimientos más procesables. Pero también capitalizar las oportunidades existentes para mejorar y hacer crecer la empresa, y trabajar de manera más eficiente. Supply Chain Analytics ofrece como resultado final mejores productos y clientes más satisfechos.

Así funciona la analítica de la cadena de suministro

Pero para entender la analítica de la cadena de suministro, es importante saber cómo funciona realmente. Esta analítica utiliza datos de diferentes aplicaciones, infraestructuras, fuentes de terceros y tecnologías emergentes.

Con la información resultante, las empresas pueden identificar tendencias, optimizar procesos y tomar mejores decisiones. O lo que es lo mismo, conseguir una visión holística de la cadena de suministro que, además, permita identificar problemas y tomar medidas para solucionarlas.

Los analistas utilizan varios métodos, incluida la minería de datos, el modelado predictivo y el análisis estadístico, para encontrar patrones y oportunidades. Con esta información pueden tomar decisiones sobre la estrategia más acertada para la cadena de suministro, y poner en práctica acciones e iniciativas para mejorarla.

Identificación del error en Supply Chain Analytics

La analítica de la cadena de suministro ayuda sobremanera a las empresas a identificar dónde existen errores e ineficiencias y cómo mejorarlas. También a saber cómo reducir costes y mejorar, finalmente, la imagen de la marca respecto al cliente final.

Aparte de identificar los errores, también reduce el tiempo de inactividad a través del mantenimiento predictivo; la toma de decisiones orientada a datos; conocer mejor el comportamiento del cliente; y una mayor flexibilidad operativa

Tipos de análisis de la cadena de suministro

Hay cuatro tipos diferentes de análisis de la cadena de suministro: descriptivo, predictivo, prescriptivo y cognitivo.

La analítica descriptiva usa los datos históricos para analizar cómo funcionan las cadenas de suministro y qué necesitan mejorar. Por ejemplo, para evaluar el inventario y determinar si se tienen suficientes productos o determinar cuántos productos se envían diariamente.

La analítica predictiva utiliza modelos analíticos que intentan predecir resultados potenciales o pronosticar problemas potenciales con la operación de una empresa. Para ello utiliza el aprendizaje automático y estadísticas avanzadas.

La analítica prescriptiva hace acopio de datos históricos para identificar tendencias y patrones. Más tarde utiliza modelos matemáticos para encontrar la mejor solución a un problema e identificar oportunidades potenciales para mejorar el rendimiento empresarial, así como la satisfacción del cliente.

Por último, la analítica cognitiva imita el pensamiento y el comportamiento humano para sintetizar información de diversas fuentes. Utiliza para ello el aprendizaje automático avanzado, el procesamiento del lenguaje natural, la minería de texto y otras tecnologías para analizar grandes conjuntos de datos.

Según un informe de la consulta Grand View, se espera un gran crecimiento en el mercado del análisis de la cadena de suministro, con una tasa de crecimiento anual del 17,6% de 2022 a 2030. La razón se encuentra, cómo no, en la imperante necesidad de las empresas de optimizar sus cadenas de suministro gracias a la información basada en datos y que solo las herramientas de análisis de la cadena de suministro pueden proporcionar.