6 Maneras en las que la analítica de datos puede mitigar la disrupción en la cadena de suministros

Con datos más disponibles y confiables, las organizaciones buscan aprovechar los análisis para detectar la interrupción, comprender su magnitud, el impacto en la cadena de suministro y formular una respuesta. Para tener éxito, deben confiar en una sólida competencia analítica que combine una amplia gama de estrategias y enfoques analíticos.

Esta investigación describe cómo los ejecutivos de la cadena de suministro pueden implementar una cartera de técnicas de análisis mientras detectan, mitigan y recuperan los eventos actuales y se preparan para futuras interrupciones.

1 Sensibilidad: Monitorear el evento disruptivo que se desarrolla.

Las organizaciones de la cadena de suministro pueden aprovechar los datos disponibles públicamente para rastrear cómo se desarrollan los eventos disruptivos. Estos datos pueden ser proporcionados por organismos gubernamentales, instituciones académicas de forma gratuita o los proveedores de servicios pueden ofrecerlos mediante el pago de una tarifa.

De manera similar, las organizaciones de la cadena de suministro pueden aprovechar el análisis en tiempo real utilizando datos específicos de ubicación y movilidad recopilados de satélites y sensores distribuidos para rastrear el evento.

2 Visualizar: Contextualizar los impactos de los eventos en a cadena de suministros.

El análisis de visualización ayuda a las organizaciones a medir el impacto de las interrupciones en la cadena de suministro. Esto es especialmente crítico para las empresas con cadenas de suministro complejas y globales con miles de proveedores de millones de piezas y componentes. Superponiendo el lapso del evento disruptivo en ubicaciones, múltiples niveles de proveedores y clientes pueden resaltar las vulnerabilidades de la cadena de suministro, específicamente la exposición al riesgo de puntos críticos de falla.

3 Reaccionar: Reaccionar para minimizar los impactos negativos.

Los líderes de la cadena de suministro utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para clasificar la cadena de suministro a corto plazo. La combinación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial les permite atacar los eventos en desarrollo. El modelado estadístico tradicional que se basa en datos representativos pasados, los algoritmos de aprendizaje automático se prestan para pronosticar y aprovechar datos casi en tiempo real que reflejan un evento que evoluciona dinámicamente.

4 Predecir: Considerar la demanda futura y los escenarios de aprovisionamiento.

Una vez que se toman acciones inmediatas para amortiguar el impacto a corto plazo de la interrupción, las organizaciones de la cadena de suministro centran su atención en comprender los escenarios a mediano y largo plazo para predecir el impacto de la interrupción en su negocio. Aprovechar el análisis y la simulación predictivos permite que los líderes de la cadena de suministro se preparen mejor para las necesidades futuras.

5 Modelar: Evalúe alternativas a las políticas de su cadena de suministros.

Al predecir las necesidades comerciales cambiantes como resultado de un evento disruptivo importante, las organizaciones de la cadena de suministro pueden confiar en enfoques como la optimización y el modelado de escenarios para realizar cambios en las políticas. Al utilizar la optimización, las empresas pueden evaluar diferentes políticas de la cadena de suministro, equilibrando las ventajas y desventajas de administrar una cadena de suministro ajustada y, al mismo tiempo, desarrollar un nivel de resiliencia que permitiría una recuperación rápida o evitar una interrupción.

6 Diseñar: Configurar la cadena de suministros para la agilidad y la resiliencia.

Mediante el uso de pronósticos a largo plazo, simulaciones y otras técnicas analíticas avanzadas, las organizaciones pueden predecir el impacto a largo plazo de las interrupciones en su negocio en diferentes condiciones de escenario. A continuación, pueden determinar la acción necesaria para posicionar su cadena de suministro y aprovechar la previsión y optimización a largo plazo para aumentar la capacidad de recuperación de su cadena de suministro.

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