Si bien la demanda es cada vez más fuerte e impredecible, la cadena de suministro se enfrenta a variaciones de flujo muy rápidas, tanto de clientes como de proveedores.
Para afrontar este reto, la explotación de datos y la creación de cuadros de mando dinámicos se han vuelto imprescindibles.
Una de las grandes ideas de la revolución digital es casar los sistemas de producción actuales con Big Data y objetos conectados. Con BI, el responsable de producción dispone de información en tiempo real que le permite analizar, anticipar y decidir los ajustes a realizar en la herramienta de producción.
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Por último, nuestra solución le permite analizar de forma sencilla todos sus datos: volumen, reposición, compras, transporte, condicionantes… Un activo estratégico para el control de costes y plazos en tiempo real.
Para mejorar de forma sostenible el rendimiento de la cadena de suministro, es fundamental detectar anomalías con mayor eficacia, pero también diagnosticarlas de inmediato. El Big Data, combinado con el IoT (Internet de las Cosas), permite identificar instantáneamente los productos defectuosos y aislarlos.
Pero detectar anomalías no es suficiente: ahora es posible predecirlas incluso antes de que ocurran.
El mantenimiento predictivo consiste en analizar en tiempo real los datos resultantes del funcionamiento de los equipos para determinar en qué momento preciso debe realizarse su próximo mantenimiento. Para ello, utilizamos sensores y varios objetos conectados a lo largo de la cadena de suministro. Por lo tanto, cualquier falla o avería se puede evitar antes de que sea demasiado tarde.
También se trata de contextualizar más estos datos, para que el técnico de mantenimiento de un sitio tenga acceso a los datos del equipo que se encuentra justo frente a él, y así facilitar su toma de decisiones.
A partir del análisis de los KPIs de la cadena de suministro, se pueden estimar con precisión las necesidades de los clientes (a corto y medio plazo). De esta forma se pueden escudriñar las cifras de ventas, las zonas geográficas o la estacionalidad de los productos para anticipar la demanda.
Al mismo tiempo, Business Intelligence permite afinar las previsiones de ventas para evaluar con precisión la vida útil de cada producto. Esto le permite crear dashboards de compras inteligentes, que lo ayudarán a optimizar los pedidos de sus proveedores y agrupar sus compras de manera rentable.
Tener siempre el producto correcto en el lugar correcto, en cantidad suficiente, no es tarea fácil. Sin embargo, los datos pueden ayudarlo a prevenir el riesgo de saturación o, por el contrario, de agotamiento. La predicción de la demanda, en particular, permite medir la cantidad de bienes necesarios durante un período determinado.
Pero BI también está interesado en factores externos, como eventos que puedan interrumpir los tiempos de entrega o problemas con el suministro de materias primas. De este modo, puede gestionar con tranquilidad sus existencias y mantener un índice de rotación óptimo.
La gestión de los recursos humanos es crucial en los almacenes logísticos. Para planificar eficazmente el trabajo de los equipos y evitar cualquier situación de falta de personal, se deben anticipar los volúmenes de mercancías a embarcar a corto y mediano plazo. El seguimiento constante de las cifras de ventas o los plazos de entrega también es fundamental.
Si uno de estos KPI cambia, la cadena de suministro puede adaptarse rápidamente aumentando la fuerza laboral u optimizando la distribución de tareas. Además, los equipos comerciales están ganando autonomía y ya no esperan un informe mensual en su buzón. Al cambiar a un modelo PULL, buscarán directamente la información que necesitan cuando la quieren, de forma completamente independiente.
El cumplimiento de los plazos de entrega y el buen estado de la mercancía son determinantes para la satisfacción del cliente. Con un cuadro de mando de transporte, es posible optimizar las rondas de entrega para que sean más rápidas y seguras. Los datos pueden incluso ayudar a la empresa a elegir transportistas perfectamente adaptados a sus necesidades, para una mayor eficiencia.
Descubra ejemplos de proyectos implementados con DigDash Enterprise.
“Elegimos DigDash porque su modelado de datos en cubos multidimensionales me pareció más capaz de soportar el rendimiento y la escalabilidad solicitados. »
Lionel
«Los puntos fuertes de la solución DigDash Enterprise son múltiples: navegación con visión global pudiendo entrar en detalles, complementariedad con BusinessObjects, gestión de volúmenes de datos muy grandes…»
Patrick
“La solución supo adaptarse a nuestras necesidades, con desarrollos específicos, para que funcionara. En resumen, DigDash pudo comprender nuestras especificidades y hacernos una oferta personalizada. »
Anthime
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