Nota del editor: Este blog es presentado por nuestro socio KPMG y los autores invitados Brian Higgins, Director de Asesoramiento, Clientes y Operaciones, KPMG US, [correo electrónico protegido], y Rob Barrett, Director de Asesoramiento y Líder de Cadena de Suministro, KPMG US, [correo electrónico protegido]. Puedes encontrar la publicación original aquí.
Vivimos en una de las épocas más volátiles en la era de la cadena de suministro moderna, y los clientes finales sufren el impacto. Además de la escasez de mano de obra, la pandemia, la geopolítica y muchas otras cosas, las empresas están estableciendo patrones de comportamiento que intensifican los efectos de estas tensiones iniciales, en especial en las compras motivadas por el pánico, lo que impulsa a los compradores empresariales a “jugar” con el proceso de planificación.
Durante períodos de volatilidad en la cadena de suministro, las organizaciones generalmente buscan maneras de garantizar el suministro para su base de clientes. Para evitar los desabastecimientos y las pérdidas de ingresos, y ”jugar con el sistema”, las organizaciones piden significativamente más productos. Esta acción agrava las debilidades en el proceso de planificación.
Entonces, ¿cómo puedes mitigar y reducir el efecto de este juego en la cadena de suministro? Nuestras tres sugerencias:
- Centrarse primero en las cuestiones internas
- Implementar las prácticas correctas
- Pensar antes de actuar
Centrarse primero en las cuestiones internas
Primero, debes evaluar qué puedes controlar dentro de tu propio ámbito. ¿Cuáles son tus fortalezas y debilidades en comparación con los estándares de la industria? Usa estas respuestas para identificar las brechas existentes entre personas, procesos y tecnología.
Los errores más comunes en las organizaciones de planificación van desde procesos obsoletos, fuera de línea y descuidados hasta falta de automatización y tecnología.
Cuando se trata de políticas, asegúrate de tener al día la cantidad mínima de pedidos, los tamaños mínimos y máximos de lotes, los niveles de reabastecimiento, el stock de seguridad y otras prácticas. Estandariza procedimientos, árboles de decisión y otras técnicas de resolución de problemas con el enfoque “si ocurre esto, entonces haremos aquello” para mitigar interrupciones en el proceso de planificación. También podrías enfrentar volatilidad no prevista en la demanda y limitaciones con respecto a la capacidad debido a una comunicación fragmentada o aislada entre los clientes y las áreas de ventas, operaciones y marketing.
Además de las políticas, enfócate en tus activos de datos y tecnología. Amplía las métricas de colaboración y el intercambio de datos con tus clientes como parte de una expansión más significativa de tu ecosistema tecnológico. ¿Cómo puedes reducir la fragmentación de la tecnología y aumentar la conectividad entre las plataformas? Para esto, analiza los desafíos en la sincronización de datos o los sistemas heredados, incluidos tus procesos de auditoría. Si no puedes ejecutar simulaciones básicas para analizar el impacto de un escenario en ventas, producción y entregas, te estás quedando atrás.
Implementar las prácticas correctas
Considera este mito: “Si simplemente compramos esta tecnología o implementamos aprendizaje automático, resolveremos todos nuestros problemas”. La realidad es que las empresas necesitan tener prácticas de primer nivel antes de considerar soluciones tecnológicas complejas y costosas.
Antes de avanzar en tu recorrido hacia la automatización y tecnología, debes establecer una gobernanza adecuada. Esto será útil para mantener y actualizar las políticas de inventario y ejecutar de manera rutinaria análisis de segmentación y otros análisis para ajustar el tamaño del inventario y optimizar las políticas de inventario. Revisa regularmente las métricas clave de colaboración en el proceso de planificación de ventas y operaciones para fomentar la colaboración con los clientes.
Con procesos de planificación, previsión y reabastecimiento colaborativos (CPFR) y una planificación de la demanda consensuada, estarás mejor preparado para desarrollar capacidades sólidas de previsión de demanda con análisis de causas raíz para comprender por qué ocurren errores en las previsiones, identificar los impactos de la volatilidad y abordar posibles sesgos. Además, las políticas de cumplimiento y gestión de riesgos pueden alinearse entre los socios de la cadena de suministro y vincularse a iniciativas de colaboración con proveedores y clientes.
Si implementas estas prácticas, puedes fortalecer la colaboración entre los socios de la cadena de suministro, gracias a la “torre de control” de la cadena de suministro. Esto ayuda a tomar decisiones en tiempo real en toda la cadena de suministro.
Un panorama tecnológico sincronizado que utilice puntos de integración externos e internos para recopilar y agregar información puede agilizar la toma de decisiones, la generación de informes y el análisis de una organización.
Pensar antes de actuar
A menudo, las empresas quieren pasar directamente a una solución tecnológica sin abordar problemas fundamentales que ni el aprendizaje automático ni una torre de control pueden resolver. Abordar estos problemas primero maximizará los beneficios de la solución tecnológica. Depurar los datos sin procesar para que estén completos o mejorar los datos capturados de las transacciones es clave para crear una base sólida para la analítica. Una vez que esta base esté establecida, es momento de explorar el poder del aprendizaje automático.
Por ejemplo, los motores de detección de anomalías impulsados por IA y aprendizaje automático se usaron durante varios años con un alto grado de precisión. Estos ayudan a identificar valores atípicos para las organizaciones, en especial para aquellas que están estableciendo su proceso de planificación.
Los modelos de aprendizaje automático también permiten a una empresa incorporar señales que predicen la demanda “real” de un cliente o región específica. Estos ofrecen una capa única de análisis en comparación con los modelos basados en estadísticas históricas, que se centran en promedios cambiantes. Los modelos tradicionales generalmente no pueden reaccionar ante cambios inusuales en la demanda.
Una vez que hayas calibrado tus procesos de IA y aprendizaje automático, puedes comenzar a explorar un conjunto de opciones innovadoras para mitigar riesgos y optimizar la eficiencia en el proceso de planificación.
Con estos pasos implementados, estarás encaminado hacia una planificación de la cadena de suministro más precisa y eficiente.
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