Big Data aplicado a la Cadena de Suministro de Alta Tecnología.

La mayor parte de transacciones dentro de una cadena de suministro suele ser B2B, incorporando un último eslabón para hacer llegar la mercancía al cliente final. Por lo tanto, todos los consumidores (ya sean usuarios finales de los productos, o bien distribuidores minoristas) están actualmente condicionados a la disponibilidad inmediata de datos en tiempo real (a veces las entregas se realizan en unas pocas horas) para conseguir disponer de productos como usuarios finales. Estas expectativas son las que están transformando en gran medida la cadena de suministro, haciendo que las empresas tiendan a la planificación de una fabricación personalizada en función de los pedidos electrónicos que reciben. En realidad, estamos asistiendo a una transformación en la que las empresas han pasado de planificar su producción anual teniendo en cuenta órdenes de compra a largo plazo (trimestrales, mensuales o semanales) a tener que planificar su producción casi a diario y sin ningún pronóstico a largo plazo. Algunos productos (los de mayor ciclo de vida) aún conservan horizontes de planificación recurrentes a largo plazo. Sin embargo, la tendencia en la mayoría de productos de gran consumo resulta abrumadora hacia la disponibilidad inmediata y con transacciones de bajo compromiso financiero.

Pensemos en una empresa que fabrica y distribuye semanalmente un millón de componentes de diferente naturaleza y que dispone de un centenar de clientes (por ejemplo, empresas ensambladoras de tecnología). La cadena de suministro estará articulada en torno a la velocidad con la que los clientes realicen sus órdenes de compra y la estrechez de los tiempos de entrega. Si suponemos que la mitad de los componentes deben entregarse en un plazo máximo de dos días, resulta evidente que, para estar del lado de la seguridad, el 40% de los artículos a entregar deben estar listos en el almacén de la empresa proveedora incluso antes de que sus clientes soliciten el servicio. El 60% de los pedidos deberá ordenarse entonces de manera automática (dentro de los 3 segundos siguientes a la solicitud por parte de las empresas cliente), por lo que resulta fundamental disponer de un sistema electrónico (tipo MRP) de planificación de solicitud de entrega de materiales. Dicho sistema, por supuesto, debe ser capaz de recibir los datos electrónicos de órdenes de pedido, asignar a cada cliente los artículos necesarios, fijar un periodo de entrega y discernir entre los diferentes tipos de artículos solicitados.  

Lógicamente, todo un ejercicio de análisis de un gran volumen de datos. La capacidad de la empresa, en cuanto a planificación, organización, producción y distribución se verá entonces limitada, únicamente por su capacidad para obtener, analizar y gestionar los datos que le envían sus clientes en tiempo real. Por lo tanto, si se desea conseguir una cierta eficacia en la cadena de suministro, la mayor parte de pedidos deberá gestionarse electrónicamente, destinando un equipo de gestión sólo para analizar las excepciones de los clientes.

En definitiva, la aplicación de la tecnología mediante el análisis de big data en tiempo real resulta una necesidad para aquellas cadenas de suministro en la que los agentes implicados necesiten cada vez mayor velocidad, agilidad, adaptación y capacidad de respuesta para mantenerse a la vanguardia con las expectativas de sus clientes.

Deja un comentario