Recopilación de datos e información en las cadenas de suministro
La pandemia actual ha puesto de manifiesto una situación que, incluso con más datos producidos que nunca, las empresas en general no tienen un buen conocimiento de sus cadenas de suministro. Esto incluye exposición al riesgo y respuestas alternativas a los desafíos de suministro que puedan surgir.
Las cadenas de suministro de una empresa pueden constar de múltiples negocios y activos, junto con los flujos de artículos, dinero, datos e información entre ellos. Cuanto más interconectada esté la red de producción y distribución, mayor será la complejidad. Cuanto más complejas son las cadenas de suministro de una organización, más incertidumbre rodea a los planes, los resultados y las medidas de desempeño.
La incertidumbre en la Red de Abastecimiento de una organización se genera a través de tres elementos:
- Complejidad: integrada en los procesos, tanto internos como externos
- La complejidad externa está influenciada por:
- Amplitud: número de proveedores directos de nivel 1 en la base de suministro
- Profundidad: número de niveles de proveedores en cada cadena de suministro
- La complejidad externa está influenciada por:
- Geografía: difusión global de clientes y proveedores
- Variabilidad: en los patrones de oferta y demanda a través de las cadenas de suministro, en ubicaciones y en máquinas individuales
- Restricciones: restricciones e interrupciones en los flujos de artículos, dinero, transacciones e información que se mueven a través de las cadenas de suministro de una organización.
Estos factores interactúan y se amplifican entre sí, lo que aumenta la frecuencia de interrupciones, con resultados desconocidos. Para reducir la incertidumbre se requiere que el grupo de la cadena de suministro de una organización evalúe y clasifique las incertidumbres, de modo que se conviertan en riesgos estructurados. Este es el enfoque de gestión de riesgos de la red de suministro.
Solo cuando este enfoque se convierte en una parte integral de la gestión dentro de un grupo de la cadena de suministro, se puede implementar la Gestión de riesgos de la red de suministro dentro de un Mapa de la red de suministro digital.
Mapa de la red de suministro digital
El mapa de la red de suministro digital es una imagen de la estructura de la red de suministro de su organización. Este mapa une los nodos y enlaces de la red y muestra los flujos de artículos, dinero, datos e información.
A principios de la década de 1990 se inició la construcción de modelos y la habilitación de la simulación de redes de suministro mediante aplicaciones de TI. Sin embargo, el tiempo necesario para modificar modelos y cargar datos, luego ejecutar simulaciones en modo por lotes, significaba que revisar una red de suministro era un ejercicio que se hacía tal vez una o dos veces al año.
Los avances en la tecnología, que ralentizó la adopción del mapeo de redes de suministro ha desaparecido. Pero también lo han hecho varias empresas de software, que desarrollaron las primeras aplicaciones cartográficas.
Ahora, ha llegado la situación en la que las empresas enfocadas al menor costo, con dependencia de proveedores únicos y países únicos, encuentran que esta estrategia conlleva riesgos. Pero cambiar la estrategia podría aumentar la incertidumbre. Esto ha brindado una oportunidad para que los especialistas hablen sobre la necesidad de que las empresas mapeen sus cadenas de suministro.
Pero esto no es usar la forma antigua, ¡ahora deberíamos adoptar el enfoque de Digital Twin! Como sabemos, cualquier término nuevo debe tener la palabra ‘digital’ al frente para que parezca ‘nuevo’, pero ¿es digital twin nuevo? Realmente no.
Una capacidad bien establecida ha sido la de construir un modelo informático de una operación física (por ejemplo, un almacén) y luego ingresar datos variables para simular diversas condiciones operativas. Esto ha requerido tres capacidades:
- Modelado: para construir una representación descriptiva y matemática de un elemento o evento.
- Simulación: ejecute un modelo para permitir predicciones y pronósticos sobre cómo funcionará el sistema cuando se someta a diferentes escenarios.
- Análisis predictivo: un elemento de Analytics que utiliza datos (a menudo llamados ‘big data’) dentro y entre dispositivos conectados para permitir decisiones. Esto establece la estructura y las reglas para la planificación.
Los principios para modelar estructuras físicas pueden expandirse para abordar múltiples cadenas de suministro para una organización (es decir, una red de suministro). Entonces, una máquina es reemplazada por un proveedor o un nodo de cliente y un transportador por un enlace de transporte.
Pero, para que el mapa sea un elemento crítico en la toma de decisiones razonadas requiere que se convierta en un Mapa de Red de Suministro Digital; que es un Digital Twin de la red de suministro real. Para ser ‘digital’ se requiere que los datos y la información estén continuamente disponibles a través de enlaces a dispositivos físicos de recopilación de datos (sensores, RFID, etc.) y otros sistemas, por ejemplo, datos de ventas en clientes y proveedores y aplicaciones de seguimiento y rastreo de 3PL.
Uso de un mapa de red de suministro digital
La planificación de las cadenas de suministro se realiza en diferentes horizontes:
Planificación de operaciones: planificación de la fábrica y planificación de la distribución: lo que se fabricará y entregará durante la próxima semana = ERP (lo más probable)
Planificación táctica: lo que se realizará y entregará en los meses siguientes (mayor tiempo de entrega de materiales) = S&OP
Planificación estratégica: un horizonte de tiempo más largo que puede extenderse por algunos años = Modelado y Simulación (gemelo digital)
El Mapa de la red de suministro digital es aplicable para la planificación táctica y estratégica. Sin embargo, «planificación concurrente» es un término para describir que, aunque los planes operativos y tácticos se basan en modelos diferentes, los planes deben ser interoperables.
Ahora, dada la explicación de por qué su organización debe implementar el mapeo de la cadena de suministro digital, puede preguntarle a quién se le puede comprar la aplicación correspondiente. Pero no tan rápido: el mayor desafío al implementar el Mapeo de redes de suministro digital es identificar a las personas de su organización (o contratar) con afinidad por el modelado y el análisis.
Para ayudar a encontrar a las personas, se puede estructurar un programa de aprendizaje interno que se centre en dos elementos principales en el mapeo de una red de suministro;
Un diagrama estructurado para mostrar los vínculos entre la organización y los proveedores de nivel 1 y los proveedores del proveedor, además de los clientes de nivel 1 y los clientes del cliente. Documentar los atributos del proveedor y del cliente
Un análisis de riesgo de la Incertidumbre aplicable en los nodos y enlaces de proveedores y clientes, con una distribución de probabilidad para indicar la incertidumbre (la probabilidad de ocurrencia y consecuencias si ocurre) en los nodos de la red. Esto permite una simulación de varios escenarios de suministro.
Para ayudar en el aprendizaje, se pueden utilizar complementos de software gratuitos para Microsoft Excel:
LucidChart se puede utilizar para diagramar una red de suministro utilizando plantillas; se proporcionan mapas de flujo de valor y mapas de procesos.
RiskModel permite a los usuarios insertar funciones de distribución de probabilidad que describen la incertidumbre sobre los valores dentro de un modelo de Excel. Luego utiliza la simulación de Monte Carlo para generar automáticamente miles de escenarios posibles.
Las interrupciones, como las que se experimentan actualmente, requieren inversiones en capacidades que brinden resistencia adicional a la cadena de suministro. Se requiere tiempo para comprender, seleccionar e implementar el software de modelado y simulación; luego de operado antes de que se puedan medir los beneficios – NO es un proyecto de TI. Por tanto, el retorno de la inversión (ROI) positivo no será a corto plazo, pero la inversión en personas y en aplicaciones es necesaria.
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