¿Cómo mitigar la escasez en las cadenas de suministro?

La actual crisis mundial en las cadenas de suministro está obligando a las empresas a gestionar sus métodos de distribución adoptando un enfoque proactivo basado en Big Data y analítica avanzada.

La crisis en las cadenas de suministro ha provocado que cadenas de restaurantes y establecimientos de comida rápida se queden sin ingredientes clave (por ejemplo, Nandos, McDonald's, KFC y Greggs),que exista escasez en las estanterías de los supermercados (por ejemplo, ASDA, Sainsbury's y Morrisons) que se presenten interrupciones en las líneas de productos de los minoristas (por ejemplo, IKEA) y que escasee el combustible.

Las empresas deben ver esta crisis como una oportunidad para justificar la prioridad de adoptar la transformación digital dentro de sus procesos en la cadena de suministro utilizando Big Data, inteligencia de localización, analítica de movilidad, modelos de aprendizaje automático y modelos predictivos, con el fin de optimizar sus medios de distribución y calibrar con éxito el impacto que tendrá una escasez en las operaciones.

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Utilizando inteligencia de localización en tiempo real y el mapeo de los centros de fabricación y logística para modelar respuestas y obtener tiempos de llegada de suministros más precisos, los negocios pueden ganar tiempo al anticipar e identificar proactivamente los problemas en lo profundo de la cadena de suministro, y aprovechar las recomendaciones basadas en modelos de aprendizaje automático para encontrar fuentes alternativas de suministro.

Estas son algunas de las soluciones que estas herramientas tecnológicas brindan para mejorar los procesos de la cadena de suministro:

Visibilidad del inventario: Permite modelar y predecir mejor la demanda y ajustar su inventario desde la adquisición hasta el transporte y el almacén para dirigir los suministros a las ubicaciones antes de la demanda.

Predicción de suministros: Ayuda a los operadores a predecir el tiempo de llegada de los suministros, lo que les permite tomar medidas preventivas para mitigar el impacto de la escasez.

Adaptación: Permiten a las empresas adaptarse con flexibilidad a diferentes escenarios y prepararse mejor para los factores que puedan afectar a su capacidad de envío y recepción de materiales.

Modelización de la demanda: Ayuda a los gestores logísticos a tener una mejor visibilidad de las diferentes áreas de la cadena de suministro y a mejorar la capacidad de maniobra cuando se produzcan problemas.

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Los modelos de geomarketing pueden utilizarse para simular la demanda y pueden enriquecerse con flujos de datos relativos a acontecimientos (como cierres de puertos y escasez de mano de obra) o a la meteorología, lo que proporciona información para predecir y probar futuros escenarios de demanda.

Optimización de rutas: Permiten encontrar las mejores rutas y determinar la secuencia en la que cada vehículo debe entregar los pedidos asignados, utilizando algoritmos diseñados a medida para encontrar el camino más corto y eficiente que permita a los conductores visitar una serie de lugares sólo una vez.

"Imagen que representa la afluencia vehicular de una carretera en México"

Logística de última milla: Proporcionan información sobre las limitaciones existentes, las asignaciones ineficientes y mucho más, resolviendo el problema del transporte, mostrando las ubicaciones de recogida y entrega, las rutas óptimas calculadas para cada pedido, etc.

"Imagen que representa los centros de distribución de Walmart y la relación con sus clientes"

Selección del lugar de recolección y entrega: El uso de modelos de geomarketing permite a las empresas de la cadena de suministro predecir la demanda utilizando nuevos flujos de datos (como la movilidad humana o la propensión al comercio electrónico), así como comprender las zonas de captación.

"Imagen que representa la relación de los centros de distribución de Walmart con sus respectivos clientes"

Gestión de la flota: Otorga la capacidad de visualizar las flotas existentes y optimizar su actividad a lo largo de su vida útil es cada vez más importante, con flujos de datos como el tráfico, el tiempo y los datos de ruta que permiten mejorar la eficiencia y reducir los costes.

Ahora la industria sabe cuál es el camino, cada vez son más las empresas que se embarcan en la búsqueda de una solución de analítica productiva que se ajuste a sus necesidades, después de todo, la única constante ahora es el cambio.

En PREDIK Data-Driven ayudamos a nuestros clientes a la planificación de rutas de entrega, optimizando su movimiento, mejorando su tiempo estimado de llegadas, tanto para llegar a los puntos de venta de los distribuidores, como para llegar al consumidor a tiempo, mejorar las estrategias omnicanales y a servir mejor a toda su base de clientes.