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Ventajas de la Analítica de Datos y Administración de la Cadena de Suministro

/ / Cadena de Valor, expertos-colaborador, Luis Anotnio Moncayo, Operaciones y Logística
Por Luis Antonio Moncayo
Investigador del Departamento Académico de Ingeniería Industrial y Operaciones del ITAM
y Experto en la Materia para Realidad Digital.

La aplicación de la analítica de los grandes datos en la mejora de los procesos de cualquier cadena de suministro es una tecnología que ha cambiado la forma tradicional de administrar un negocio.

Antonio Moncayo

• 10% de mejora en el servicio al cliente y tasa de resurtido, aplicando AD.
• La AD es una tecnología que ha cambiado la forma tradicional de administrar un negocio.

La aplicación de Analítica de Datos (AD) en la administración de la Cadena de Suministro (CS) ha recibido mucha atención en estos últimos años, ya que ha demostrado ser una herramienta para mejorar la administración global del negocio. Una empresa puede ser al menos 5% más productiva aplicando AD.

La aplicación de la analítica de los grandes datos en la mejora de los procesos de cualquier CS ha crecido exponencialmente. De acuerdo con el Chief Supply Chain Officer Report 2016, elaborado por la asociación Eyefortransport, alrededor de 64% de los ejecutivos en las CS consideran que la AD es una tecnología que ha cambiado la forma tradicional de administrar un negocio.

 

Los grandes volúmenes de datos y la AD están siendo integrados principalmente para optimizar procesos en la CS, pronosticar la demanda, integrar los procesos de planeación y colaborar con los proveedores (así disminuir el riesgo). Hacer un pronóstico preciso repercute positivamente en la rentabilidad, ya sea a corto, mediano y largo plazo, señala el portal de Énfasis Logística México.

 

Algunos de los resultados obtenidos por el uso de AD por parte de los responsables de la cadena de suministro, según ETF son:

  • 46% reporta un incremento de 10% en la atención al cliente y en la tasa de resurtido
  • 41% señala una reacción más rápida y efectiva ante problemas en la CS
  • 36% dice tener una mejora de más de 10% en sus procesos
  • 36% logró una mayor integración en su CS

Uso AD

Atención al cliente 46%
Reacción rápida y efectiva 41%
Mejora en procesos 36%
Mayor integración en su CS 36%

Para que un negocio alcance los beneficios antes citados, los ejecutivos deben tener conocimiento en las siguientes técnicas de la analítica de datos:

  1. Análisis estadístico: El análisis de series de datos revela patrones y estadísticas; es decir, el pronóstico de series de tiempo predice el futuro con base en datos históricos. El análisis de regresión ayuda al entendimiento de la relación causa-efecto entre variables.
  2. Simulación: Con esta técnica es posible modelar sistemas complejos, como las interrelaciones de las diferentes operaciones en una CS. Además, el modelo se puede probar en diferentes escenarios con una probabilidad de ocurrencia.

Optimización: En un modelo de optimización podríamos maximizar ganancias o minimizar costos, dada una serie de restricciones. Sin embargo, para optimizar un problema con grandes volúmenes de datos es necesario implementar algoritmos de aproximación para buscar soluciones en corto tiempo y métodos basados en computación paralela.

Muchos ejemplos de la aplicación de las técnicas antes mencionadas incluyen la planeación de la demanda, compras, producción, administración del inventario y logísticas. El objetivo de la mayor parte de las aplicaciones es la analítica prescriptiva; es decir, se aplican técnicas de optimización. (Herramientas Digitales)

Por Realidad Digital

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