Análisis predictivo: el futuro de la cadena de suministro

El análisis predictivo es cada vez más importante en el entorno de la cadena de suministro. Su aportación consigue que los procesos sean más eficientes, las operaciones más precisas y fiables y que los costes se reduzcan. Muchas organizaciones ya se han dado cuenta del potencial competitivo de sus supply chain, así como de su impacto diferenciador. Pero experimentarlo depende de la madurez tecnológica de la cadena y del nivel de expertise de sus gestores. Hace falta ponerse en marcha y no detenerse.

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Análisis predictivo y visibilidad en la cadena de suministro

Antes de hablar de análisis predictivo en el entorno de supply chain, es preciso tener garantizada la visibilidad de extremo a extremo. Aprovisionamiento, logística de entradas, almacén, inventario, fabricación, cumplimiento de pedidos, transporte, distribución...

Cada proceso se conecta con el anterior y el posterior y, en cada fase, intervienen diferentes componentes. Es lo que se conoce como cadena de suministro extendida, un flujo continuo de materiales e información en el que, un retraso o fallo en cualquier punto, se propaga a través del sistema impidiendo una ejecución eficiente. Cuando se consigue una buena sincronización de todos los datos y todos los elementos de este sistema de red se puede hablar de un supply chain maduro.

En él, el intercambio de información se da en condiciones de acceso, velocidad, calidad y seguridad suficientes y la cooperación es activa, comprometida y se extiende incluso al diseño de productos. Es en este entorno en el que ya se puede empezar a hablar de previsión de futuro.

Al llegar a este nivel, las organizaciones deben plantearse el introducir el análisis predictivo avanzado. Tomar esta decisión hace que, muy pronto, comiencen a verse los primeros frutos:

• Previsiones a largo plazo que permiten evaluar si los clientes seguirán necesitando el producto ofrecido.

• Conocimiento sobre la estabilidad de los proveedores, que permite tomar decisiones para asegurar que se dispone de los recursos críticos necesarios.

Por supuesto, el secreto de una buena previsión es la actualización continua, ya que cada minuto, cada transacción, cada operación o cada ciclo de proceso, deja datos nuevos que pueden ser contenedores de información crítica para el futuro de negocio.

Anticipar problemas relacionados con el abastecimiento, realizar inversiones financieras en determinadas plantas y productos, hacerse una idea muy aproximada de las fluctuaciones a las que se someterá la producción real supone ampliar el campo de acción, gracias a ese tiempo precioso que se gana y que hace posible mejorar la capacidad de respuesta.

Al mismo tiempo, el análisis predictivo orientado al corto plazo ha de tener en cuenta una serie de variables en mayor detalle cada etapa del proceso que facilitarán un control directo de la cadena de suministro más efectivo, incluso en las circunstancias más complejas.

También existen soluciones tecnológicas especializadas en el análisis predictivo como la plataforma IBM SPSS.

Efectos del análisis predictivo en la cadena de suministro

Existen muchas actividades que se pueden mejorar con la aportación del análisis predictivo dentro del ámbito de la cadena de suministro. En concreto, cabría destacar las cinco siguientes aplicaciones:

1. Análisis de la demanda. Facilita el seguimiento contrastado del pronóstico con las ventas reales. Mejora la precisión de los pronósticos, la disponibilidad de productos en tienda y evita la pérdida de ventas. Se apoya en:

• Previsión de la demanda detallada a nivel de punto de venta.
• Análisis de la desviación de la previsión real frente al nivel SKU.
• Pronóstico de integración con los eventos promocionales y días para afinar el pronóstico.

2. Optimización de inventario de productos terminados. Permite tomar mejores decisiones relativas al stock, reduciendo costes e inventario a la vez que se mejora el servicio al cliente. Se basa en:

• Optimización del presupuesto de inventario.
• Recomendaciones de nivel de stock de seguridad.
• Segmentación de inventario para facilitar la aplicación de estrategias personalizadas por tipo de cliente.

3. Análisis para la planificación de reposiciones. Mejora la disponibilidad de producto en los puntos de venta e impulsa los niveles de satisfacción del cliente. Necesita de:

• Planificación integrada con el minorista, el distribuidor y a nivel de canal.
• Optimización de la logística de cumplimiento, en especial en lo relativo a las funciones de almacén.

4. Planificación y optimización de redes. Hace posible constatar la idoneidad de las instalaciones de fabricación y almacenamiento. Sus efectos positivos se notan en la reducción de costes de operación fijos y variables. Requiere de:

• Evaluación del número de plantas físicas para la fabricación y almacén y su rendimiento.
• Optimización de flujos de materiales para cumplir con la demanda de los diferentes segmentos de clientes en condiciones de ahorro de costes.

5. Análisis predictivo de transportes. Se ocupa de la optimización de las cargas y las rutas de transporte, mejorando la utilización de equipos, la supervisión de contratos y conteniendo los costes totales del flete. Se apoya en:

• Optimización de rutas.
• Optimización de programas de embarque.
• Cumplimiento legislativo y contractual.

Las mejoras en la cadena de suministro deben introducirse tanto de abajo hacia arriba, como de arriba hacia abajo. Capturar el valor a corto plazo es tan importante como mantener la visión estratégica y, por ello, los datos y el análisis predictivo proveen a los responsables del supply chain de ambas perspectivas, facilitándoles la elaboración de respuestas acerca de algunas de las cuestiones que mayor complejidad entrañan, como las que tienen que ver con la forma de prepararse ante los cambios externos, la manera de planificar para proteger la rentabilidad a nivel de producto en caso de fallo de un proveedor clave, las oportunidades de aumentar los ingresos o los modos de proteger los márgenes cuando la demanda cae.