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Por Miguel Álvarez, VP Industry para Latinoamérica de Blue Yonder
“Disrupción en la cadena de suministro debido a la pandemia” es una frase que todos hemos escuchado múltiples veces durante el último año. Las líneas de producción se detuvieron y la pregunta que surgió fue cómo prevenir que esos escenarios se repitan en el futuro.
La digitalización de todas las operaciones que se materializó fuertemente el año pasado continuará durante el actual y los venideros. En este escenario, la tecnología del Aprendizaje Automático de Máquinas (ML-Machine Learning, por su sigla en inglés) juega un rol central en este movimiento, donde contar con una Experiencia de Usuario intuitiva es altamente valorada por los profesionales jóvenes que han crecido utilizando las nuevas tecnologías.
Adicionalmente, más y más compañías manufactureras están adoptando soluciones que combinan en una sola plataforma la planificación y la ejecución, de manera que las disrupciones puedan ser anticipadas de mejor forma y puedan tomarse a tiempo las medidas que contrarresten sus efectos.
En el caso de las empresas latinoamericanas, donde la volatilidad de la demanda y los quiebres del flujo de importaciones de materias y partes han afectado la producción y generado una importante afectación en la capacidad de cumplir con los planes de producción y las órdenes de los clientes, se ha identificado en un estudio reciente de McKinsey para Latinoamérica que el hacer una revisión anual del surtido en empresas del rubro de consumo masivo es una característica de las que muestran mejor desempeño, mientras que sólo el 21% de las de peor desempeño hacen esta revisión.
Dado todo lo anterior, destacamos cinco tendencias claves en manufactura para este año:
Después de que la pandemia haya mostrado cuán disruptivas ha sido en las cadenas de suministro a nivel global y que las decisiones para abordar estos desafíos se debieron tomar rápidamente, las empresas empezarán, cada vez más, a traspasar la responsabilidad de ejecutar dichas actividades a una aplicación o máquina.
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Las soluciones de aprendizaje automático ayudan a identificar dónde pueden ocurrir retrasos o fallas, incluso pueden hacer el análisis a nivel de cada despacho u orden, y predecir qué entrega tiene un alto riesgo de falla o retraso. Si se produce un problema, las entregas se pueden desviar automáticamente a rutas u orígenes distintos, gracias a los algoritmos, por lo tanto, se puede automatizar todo el proceso, desde la planificación hasta la correspondiente ejecución.
Los algoritmos también pueden priorizar dónde y cuándo se necesitan con mayor urgencia los bienes o productos, de modo que se pueda cumplir los compromisos de producción y entrega. Los responsables necesitan generalmente de varios días para tomar tales decisiones o preparar una visión general de la situación que sirva de base para dicha decisión.
El riesgo de introducir incluso más errores o de tomar la decisión equivocada puede ser muy alto. La razón de esto es la presión del tiempo y la gran cantidad de datos que deben considerarse para su evaluación. Además, los procesos manuales de planificación normalmente se ejecutan de forma secuencial y se realiza un paso tras otro, lo que lleva mucho tiempo. La máquina, por otro lado, puede lidiar con estos desafíos sin sesgos, emociones y puede rápidamente tomar la decisión correcta basándose en los datos.
La tendencia de utilizar soluciones en la nube no es algo nuevo en el campo de la industria manufacturera. Tampoco sorprende los resultados de las encuestas que indican que esta tendencia continuará.
La integración con los sistemas que cada compañía opera, especialmente los sistemas que ya están en la nube han dejado de ser un argumento en contra de incorporar nuevas soluciones basadas en la nube.
Gracias al uso de API’s avanzadas y a la decisión de no utilizar sistemas instalados localmente, los nuevos servicios en la nube se pueden integrar y personalizar con bastante poco esfuerzo. A medida que las nuevas aplicaciones en la nube permitan niveles más altos de automatización, veremos una correlación positiva con la adopción de más soluciones en la nube. Más soluciones en la nube equivale a mayor automatización.
Una mayor automatización requiere de una mejor calidad de los datos. Como sabemos, los datos están disponibles en la empresa; sin embargo, están normalmente aislados en cada uno de los departamentos y aplicaciones. Recopilar, formatear y armonizar datos de manera tal que se puedan usar para automatizar procesos es una tarea desafiante. Romper estos silos es cada vez más importante para hacer que las cadenas de suministro sean más eficientes y resistentes a las interrupciones. Esto permite que se implementen más rápidamente decisiones automatizadas basadas en datos.
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En forma adicional, el tener datos bien estructurados y preparados en la nube permiten la convergencia de soluciones en una sola aplicación. Un ejemplo aquí es la fusión de los procesos de Planificación y Ejecución de la cadena de suministro, donde datos gestionados en una única solución holística, que se utiliza en todos los departamentos, brindan una mejor visión general de todas las actividades a lo largo de la cadena de suministro y simplifican la automatización de los procesos. Los científicos de datos que ayudan a implementar dichos proyectos se convierten en los héroes de la cadena de suministro.
No solo veremos cambios tecnológicos, sino también socio-estructurales. De ahora en adelante, los millennials (actualmente de edades entre 24 y 40 años) son una generación muy activa económicamente, con sus propias ideas sobre qué debe hacer la tecnología y cómo se puede utilizar mejor. Estos jóvenes han crecido con Internet, con tecnologías móviles y también con servicios en la nube, y por ello esperan encontrarlos en su vida laboral diaria.
Otro aspecto importante es la experiencia del usuario, que impone nuevas demandas al diseño de la interfaz de Experiencia de Usuario (UX). Las soluciones tendrán éxito si tienen interfaces de usuario gráficas e intuitivas que utilicen paneles de control, gráficos y diagramas para proporcionar una vista rápida de lo que está sucediendo a lo largo de la cadena de suministro. Las interfaces de usuario basadas en tablas, que son comunes en muchas soluciones de software y siempre se han considerado menos fáciles de usar, desaparecerán. Las aplicaciones que continúan basándose de interfaces de usuario poco atractivas tendrán dificultades para ser consideradas como una alternativa válida cuando se evalúe el cambio de soluciones antiguas por nuevos servicios en la nube.
Aunque aún es temprano para ver los resultados de las inversiones que han hecho en el último año las empresas de CPG en eCommerce y DTC (Direct-To-Consumer, por su sigla en inglés), el mismo estudio de McKinsey muestra que las compañías exitosas han habilitado el doble de canales de venta que otras empresas, como una estrategia de mantenerse en contacto con sus consumidores.
La velocidad se está convirtiendo en un factor cada vez más importante en la cadena de suministro. La automatización es parte de la ecuación y las aplicaciones en la nube están acelerando los procesos de gestión de la cadena de suministro. Una de las razones de esto es la posibilidad de armonizar áreas que antiguamente estaban separadas, como son Planificación y Ejecución de la Cadena de Suministro, en una sola plataforma y aplicación. Posibles interrupciones en los procesos y la correcta definición de qué aplicación es responsable y competente para una función son, por tanto, cosas del pasado.
Una aplicación basada en ML, que puede pronosticar interrupciones (algo típico del área de la ejecución), funcionará de manera más confiable si usa datos de planificación. Esto aumentará la eficiencia de la Cadena de Suministro y brindará a los empleados una visión general más completa, ya que ambas disciplinas de la cadena de suministro se encontrarán en una sola aplicación y en última instancia, sus resultados conducirán a una mayor satisfacción del cliente.
