{"id":2129,"date":"2017-08-02T09:07:55","date_gmt":"2017-08-02T09:07:55","guid":{"rendered":"http:\/\/solcoex.com\/?p=2129"},"modified":"2017-08-02T09:07:55","modified_gmt":"2017-08-02T09:07:55","slug":"como-el-big-data-esta-transformando-la-supply-chain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solcoex.com\/?p=2129","title":{"rendered":"C\u00f3mo el BIG DATA est\u00e1 transformando la Supply Chain"},"content":{"rendered":"

La gesti\u00f3n de la cadena de suministro es un campo en el que, el Big Data y el an\u00e1lisis tienen aplicaciones obvias.<\/p>\n

Hasta hace poco, sin embargo, las empresas han sido menos r\u00e1pidas para implementar grandes an\u00e1lisis de datos en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro que en otras \u00e1reas de operaci\u00f3n como son la comercializaci\u00f3n o la fabricaci\u00f3n.<\/p>\n

Desde hace mucho tiempo, las cadenas de suministro han estado impulsadas por estad\u00edsticas e indicadores de rendimiento cuantificables, pero el tipo de anal\u00edticas que realmente est\u00e1n revolucionando la industria hoy en d\u00eda – anal\u00edtica en tiempo real de enormes conjuntos de datos no estructurados, en r\u00e1pido crecimiento y muy desordenados – estaban en gran parte ausentes.<\/p>\n

Esta era claramente una situaci\u00f3n que no pod\u00eda durar. Muchos factores pueden tener un impacto claro en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro – desde el clima hasta la condici\u00f3n de los veh\u00edculos y su maquinaria, sin embargo, recientemente los profesionales en el campo han pensado largo y tendido sobre c\u00f3mo esto podr\u00eda aprovecharse para impulsar la eficiencia.<\/p>\n

En 2013, Journal of Business Logistics <\/em>public\u00f3 un libro blanco en el que se ped\u00eda una investigaci\u00f3n \u00abcrucial\u00bb sobre las posibles aplicaciones de Big Data en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro. Desde entonces, se han dado pasos significativos, y ahora parece que muchos de los conceptos est\u00e1n siendo aceptados.<\/p>\n

Ya se han encontrado aplicaciones para el an\u00e1lisis de datos no estructurados en la gesti\u00f3n de inventarios, previsi\u00f3n y transporte de la log\u00edstica. En los almacenes, las c\u00e1maras digitales se utilizan habitualmente para supervisar los niveles de existencias y los datos desordenados y no estructurados proporcionan alertas cuando se necesita un reabastecimiento de la mercanc\u00eda.<\/p>\n

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Los pron\u00f3sticos llevan esto, un paso m\u00e1s all\u00e1. Los mismos datos de las c\u00e1maras se pueden alimentar a trav\u00e9s de algoritmos de aprendizaje de una m\u00e1quina para ense\u00f1ar un sistema inteligente de gesti\u00f3n de stocks a predecir cu\u00e1ndo se necesitar\u00e1 un reabastecimiento. Eventualmente, la teor\u00eda es que los almacenes y los centros de distribuci\u00f3n se ejecutar\u00e1n de manera efectiva con muy poca necesidad de interacci\u00f3n humana.<\/p>\n

Suresh Acharya, director de JDA Labs, una eminencia en la gesti\u00f3n anal\u00edtica de la cadena de suministro y desarrollador de softwares de planificaci\u00f3n de operaciones dice: \u201c\u2026los datos estructurados tienen campos bien definidos, y siempre hemos proporcionado soluciones a su alrededor, pero el volumen de datos no estructurados est\u00e1 creciendo y creciendo \u00ab.<\/p>\n

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Pero los datos no estructurados tambi\u00e9n tienen su lugar en el mundo de los grandes datos, sobre todo si se est\u00e1 recopilando para su an\u00e1lisis de una manera novedosa o innovadora. La planificaci\u00f3n de la cadena de suministro es impulsada por la previsi\u00f3n – claramente si su trabajo es asegurarse de que las cosas correctas est\u00e1n en el lugar correcto en el momento adecuado, ayuda enormemente si entiende la demanda subyacente. As\u00ed que aqu\u00ed, los operarios est\u00e1n aprendiendo a aplicar la nueva tecnolog\u00eda a la antigua, estructurada de datos empresariales, tales como se recoge por los sistemas de punto de venta, los libros de pedidos y los datos de env\u00edo.<\/p>\n

\u00abPero los elementos de datos adicionales que nunca antes se han utilizado anteriormente est\u00e1n impulsando fundamentalmente la predicci\u00f3n en la industria de la cadena de suministro. Los medios sociales son uno – lo que la gente est\u00e1 diciendo sobre un servicio o un producto puede indicar la demanda. El clima es otro, no s\u00f3lo los grandes acontecimientos dram\u00e1ticos como los que hemos tenido recientemente, pero cosas sutiles, como una ca\u00edda inusualmente c\u00e1lida o un invierno temprano, pueden tener un impacto en las ventas que no se puede medir simplemente mirando datos hist\u00f3ricos \u00ab.<\/p>\n

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As\u00ed, en resumen, el seguimiento tradicional de datos, que implicar\u00eda el seguimiento de ventas y pedidos y datos de puntos de venta, ahora se complementa con el clima, eventos y noticias, con el objetivo de generar perspectivas a corto plazo, afectados en esta semana, en lugar de un amplio calendario anual.<\/p>\n

Como con casi todas las \u00e1reas de las operaciones industriales, Big Data est\u00e1 empezando a incursionar en la log\u00edstica y la gesti\u00f3n de la cadena de suministro, pero todav\u00eda queda mucho camino por recorrer. Las oportunidades de crear eficiencia y ahorro mediante el uso inteligente de los datos est\u00e1n por todas partes y se est\u00e1n realizando esfuerzos concertados para encontrarlos.<\/p>\n

\u201cLe\u00ed recientemente un art\u00edculo que dec\u00eda que\u00bb Big Data ha llegado, pero grandes ideas no lo han hecho \u00ab, y creo que ah\u00ed es donde estamos, dice Acharya. \u00abHe visto a mucha gente concentrarse en recolectar y almacenar datos sin tener realmente la capacidad de hacer nada con \u00e9l, y ese va a ser el reto\u00bb.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Supply Chain Management (Source: Shutterstock)<\/em><\/p>\n

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\u00abCualquiera que sea el nombre que le dimos, el uso de datos para mejorar nuestras operaciones es algo que siempre hemos querido hacer, y algo que nuestros clientes siempre han necesitado. Por supuesto, algunos clientes son m\u00e1s maduros que otros en t\u00e9rminos de entender qu\u00e9 valor impulsado por los datos de an\u00e1lisis puede proporcionar un verdadero conocimiento.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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