Aprenda a utilizar correctamente los datos en su cadena de suministro

El modelo de consumo actual se basa en un modelo digital, que genera cada vez más datos que procesar. Estos datos son una auténtica mina de oro para las empresas: transforman los modelos de negocio y de cadena de suministro, que pasan de ser transaccionales, en los que la transacción se activaba solo en el momento de la demanda, a modelos predictivos, que permiten diagnosticar mejor las anomalías gracias al intercambio de información.

¿Por qué utilizar los datos de su cadena de suministro?

En nuestra sociedad de consumo, los clientes son más volátiles que nunca, y es importante y necesario utilizar los datos que están a su disposición. La competencia es cada vez más fuerte y sus clientes son cada vez más exigentes. Por tanto, debe dominar sus datos para poder analizar la respuesta que ofrece a las demandas de sus clientes frente a las ofertas de la competencia.

3 objetivos principales deben guiarle en el uso de sus datos:

• Supervise la actividad de su cadena de suministro:

Gracias a la utilización y al análisis de sus datos, podrá garantizar un diagnóstico continuo y un seguimiento completo de los indicadores importantes de sus operaciones de S&OP (Sales & Operation Planning). Podrá coordinar mejor sus decisiones de compra y venta en función de las capacidades internas de su empresa.

• Detecte anomalías y limite el impacto de los fallos:

Analizando los datos de su Cadena de Suministro, podrá ser alertado rápidamente sobre los problemas que impiden su funcionamiento óptimo, para poder solucionarlos lo antes posible y limitar así el impacto de los fallos.

• Ganar poder predictivo:

Cuando domine el análisis de sus datos, dispondrá de suficientes datos históricos para predecir con exactitud y certeza los futuros movimientos de inventario (productos con alta estacionalidad, etc.) y ganar así precisión y rendimiento en la gestión de su Cadena de Suministro.

¿Cómo preparar los datos antes de utilizarlos?

Antes de poder utilizar sus datos de forma óptima, tendrá que preparar sus datos y su entorno de trabajo para poder realizar todos sus análisis utilizando datos fiables y seguros.

• Recopilar todos los datos accesibles

Cada departamento de la empresa dispone de datos diferentes que pueden ser útiles para el análisis. Por tanto, debe empezar por recopilar datos de sus distintos empleados. Una vez recogidos estos datos, tendrá que normalizarlos: de hecho, cada departamento no tiene el mismo proceso de tratamiento de datos. A continuación, tendrá que crear y distribuir procesos de normalización entre sus empleados para que los datos que recoja más tarde ya tengan el formato adecuado, lo que le ahorrará tiempo.

• Instalar una base técnica sólida

Una vez identificados los datos que hay que recopilar, se dará cuenta rápidamente de la amplitud de los datos que hay que almacenar. Entonces tendrá que elegir un método de almacenamiento dentro de unas estructuras lo suficientemente potentes como para albergar todos sus datos, pero también capaces de realizar actualizaciones frecuentes de sus distintas bases de datos. Por ejemplo, puede plantearse almacenar sus datos en varias ubicaciones para evitar problemas en caso de catástrofe técnica o natural que destruya el equipo de almacenamiento.

• Proteger los datos

La posesión de servidores de almacenamiento de gran capacidad no será el único criterio para la elección del método de almacenamiento. La seguridad de sus datos debe ser el criterio principal. En efecto, tendrá que manejar datos confidenciales sobre su empresa y sus clientes (datos de contacto o incluso información de pago) que deberán estar totalmente protegidos para que otras personas no puedan acceder a ellos. Para una seguridad óptima, puede utilizar servidores remotos, disponibles en la nube. Elegir no almacenar los datos dentro de su empresa es también elegir no tener que gestionar las operaciones de mantenimiento de los servidores o los riesgos de inestabilidad, recurriendo a profesionales. Ellos duplicarán los datos en varios servidores para atenuar los riesgos naturales y tecnológicos y garantizar la continuidad de su tratamiento de datos.

• Evaluar la calidad de los datos

Una vez recopilados todos los datos que se van a procesar, elegido el método de almacenamiento y asegurados los datos, hay que trabajar en la evaluación de la calidad de los datos. En efecto, los datos de calidad son datos coherentes con la realidad, únicos, comprensibles, estructurados y documentados. Tendrás que realizar este trabajo de evaluación de forma continua para aplicarlo a los nuevos datos recogidos a partir de entonces manual o automáticamente.

¿Qué tipos de datos deben recopilarse?

Entre todos los datos a su disposición, tendrá que aprender a elegir la información más relevante que recopilar para optimizar sus análisis y sus predicciones para adaptar su Cadena de Suministro más fácil y rápidamente.

• Datos de la cadena de suministro

Los primeros datos que debe recopilar son los relativos a toda su cadena de suministro. Tendrá que utilizar los datos que proporcionan indicadores típicos para construir un historial de datos de calidad, un criterio para acelerar su ROI. Para constituir su base de datos de la cadena de suministro, tendrá que seleccionar la siguiente información:

o Repositorio de artículos: marcas, precios, vida útil, volumen, etc,

o Repositorio de proveedores: nombres, condiciones de compra, catálogos, frecuencia de pedidos, etc,

o Repositorio de clientes: información de contacto, historial de compras, etc,

o Información sobre su red logística: almacenes, hubs, tiendas, etc,

o Información sobre sus operaciones de stock: ventas, pedidos, entradas, inventarios, etc.

Esta información se adaptará en función de la tipología de su empresa: dependiendo de su sector de actividad, puede ser diferente (por ejemplo, puede que tenga que recoger datos de sus unidades móviles de intervención si dispone de ellas).

• Datos ya disponibles

Ya tiene muchos datos a su disposición, incluso antes de la implantación de su gestión de datos. Estos datos, distribuidos entre sus distintos departamentos, son preciosos: le ayudarán a construir un historial de datos que reforzará su capacidad de previsión de los distintos riesgos vinculados a su cadena de suministro. La mejor forma de recopilar y procesar estos datos es designar a un gestor de proyectos de datos, encargado de cartografiar, recopilar y poner a disposición todos los datos que su empresa haya podido generar en el pasado.

• Datos exógenos

Además de procesar los datos internos de su empresa, también tendrá que integrar datos exógenos, es decir, datos que no genera su empresa, sino su entorno. Le ayudarán a que sus análisis sean más pertinentes. En función de su campo de actividad, es posible que desee agregar distintos tipos de datos económicos y demográficos que influyen en su negocio.

¿Cómo mantiene su base de datos?

Una vez que haya creado su base de datos, tendrá que mantenerla constantemente para que siga siendo relevante.

• Analice sus datos para identificar errores

Tendrá que empezar por analizar a fondo su base de datos para asegurarse de que no se encuentra con los 2 errores de datos más comunes:

o Datos irreales: Los datos no realistas son datos que no pueden reflejar fielmente la realidad. En el contexto de la gestión de inventarios, un dato irreal puede corresponder, por ejemplo, a un inventario negativo o a un número de ventas muy superior al nivel de inventario.

o Datos no estructurados: Los datos no estructurados son aquellos que no están correctamente vinculados al resto de los datos. Por ejemplo, podría tratarse de un producto que no está correctamente vinculado a su proveedor. Los datos no estructurados no sólo pueden ser problemáticos durante el análisis de datos, sino también durante los procesos automatizados (en este caso, la reposición de productos).

• Limpie sus datos

Una vez que hayas identificado los errores que se han colado en tus datos, tendrás que limpiar tu base de datos para eliminar los errores y poder obtener datos fiables, reales y detallados. Tendrás que evitar que estos errores se repitan: será importante identificar su origen: ¿provienen de la puesta en común de los datos, de su tratamiento o de su recogida? En la mayoría de los casos, procederán de un error humano: por tanto, será necesario establecer nuevos procesos de tratamiento de datos precisos y detallados y transmitirlos a todos tus colaboradores.

¿Cómo diagnosticar su cadena de suministro?

Una vez recopilados todos los datos y preparados para su tratamiento, puede pasar por fin a la fase de análisis para diagnosticar su cadena de suministro.

• Definir los KPI

Un KPI (Key Performance Indicator) es un criterio de análisis de la eficacia global de un sistema. Es importante establecer KPI para realizar su diagnóstico según criterios precisos. Estos criterios pueden ser múltiples y deberán adaptarse a las distintas etapas de su cadena de suministro: índice de rotación de existencias, índice de servicio, porcentaje de satisfacción, plazos de entrega, etc. Es el seguimiento de la evolución de sus KPI lo que le permitirá ser alertado en caso de fallo en su Cadena de Suministro.

• Experto en la cadena de suministro

Para un diagnóstico óptimo, tendrá que recurrir a su experto en Cadena de Suministro: él conoce toda su Cadena de Suministro desde un punto de vista interno. Podrá utilizar la poderosa herramienta que representan los datos para analizar y encontrar más fácilmente el origen de los distintos problemas que podrían perturbar su Cadena de Suministro.

La multiplicación de las fuentes de recogida de datos y el desarrollo de las tecnologías IoT (Internet de las cosas) generarán cada vez más datos en los próximos años. Estos datos, cada vez más relevantes, serán necesarios para la mejora continua de la Cadena de Suministro, y especialmente para la instalación de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial.

El uso de los datos se convertirá así en un criterio esencial para garantizar la eficacia de su Cadena de Suministro, en la detección de anomalías y la predicción de actividades, con el fin de satisfacer siempre mejor a sus clientes.