LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN LA ADMINISTRACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO
“La inteligencia de negocios aprovecha el extraordinario poder de cómputo de los sistemas informáticos modernos, para aplicar todo un conjunto de teorías, metodologías y herramientas en el análisis de las grandes cantidades de datos que se encuentran disponibles hoy en día en las empresas con el fin de extraer de ellos información relevante para tomar decisiones acertadas, prever mejor el futuro y resolver problemas que de otra forma los seres humanos solos no podríamos resolver.”
La pirámide de conocimiento de Ackoff (ver gráfica 1) representa la forma como el ser humano procesa información (estímulos percibidos a través de los sentidos) y los transforma en conocimiento relevante para resolver problemas cotidianos, planear el futuro y tomar decisiones.
Gráfica 1: Pirámide de conocimiento de Ackoff
A diferencia de los humanos, los computadores tienen una mayor capacidad para almacenar datos y una extraordinaria capacidad de cómputo (velocidad a la que realizan cálculos) y es por ello que la mayoría de las empresas utilizan diversos sistemas de información como herramientas de apoyo en sus procesos internos.
Los sistemas de información tradicionales (Gráfica 2) trabajan en los dos niveles más básicos de la matriz de Ackoff, es decir, registran datos y los transforman en información relevante para ser presentada al usuario en forma de reportes y estadísticas. Un ejemplo clásico son los tradicionales tableros de control o indicadores de gestión (Balance Score Card).
Gráfica 2: arquitectura de un sistema de información tradicional
Los sistemas de inteligencia de negocios tienen un mayor alcance que los sistemas tradicionales porque aprovechan los últimos avances en el análisis de datos y en inteligencia artificial (redes neuronales) para operar en los niveles superiores de la pirámide de Ackoff; al replicar la forma en que los seres humanos analizan la información y la transforman en conocimiento, alcanzan un mayor nivel de abstracción que permite resolver problemas de un mayor nivel de dificultad que los que se pueden resolver mediante los sistemas de información tradicionales.
Grafica 3: Pirámide de conocimiento de Ackoff aplicada a las ciencias administrativas
En una cadena de suministro se generan grandes cantidades de datos: Costos de transporte, tiempos de suministro, fechas, cantidades y costos de los productos comprados, inventarios, frecuencia de compra de los clientes, ventas por producto, etc. Todos estos datos suelen ser registrados pero la mayoría de ellos no son analizados apropiadamente y al no ser explotados, se desaprovecha el potencial que en ellos existe para identificar tendencias, reconocer patrones de comportamiento, calcular riesgos, pronosticar fallas en el suministro, detectar ineficiencias internas o externas y en general, transformarlos en todo tipo de información valiosa que pueda ser utilizada como apoyo para la toma de decisiones, mejorar el desempeño de la cadena de suministro e incluso para delinear el rumbo estratégico de la empresa.
Grafica 4: Arquitectura de un sistema de inteligencia de negocios
Análisis predictivos, prescriptivos y descriptivos
En la administración de la cadena de suministro se deben tomar decisiones que requiere balancear diversos objetivos que se encuentran en conflicto entre sí: reducir los costos, mejorar el servicio, optimizar el capital de trabajo, minimizar los riesgos, etc. Por el elevado grado de dificultad implicado en este tipo de decisiones, los responsables necesitan apoyarse en modelos que se pueden construir y mejorar mediante el análisis de los datos recopilados a lo largo de toda la cadena de suministro.
A partir del enfoque y propósito utilizado los modelos se pueden clasificar en descriptivos, predictivos o prescriptivos. Los análisis de tipo descriptivo son aquellos que nos brindan una visión del comportamiento de la cadena de suministro en el presente y el ejemplo representativo de este tipo de análisis son los modelos de simulación. Los modelos predictivos identifican patrones, tendencias o fórmulas que nos brinden una visión de lo que podría suceder en el futuro y el ejemplo representativo de este tipo de modelo son los diferentes tipos de pronósticos utilizados para la planeación de la demanda. Finalmente, los modelos prescriptivos son aquellos a través de los cuales se obtienen resultados o recomendaciones respecto a lo que se podría hacer para alcanzar objetivos y mejorar resultados; el método prescriptivo más utilizado son los modelos de optimización en todas sus variantes: lineal, no lineal, restringida, etc.
Los modelos descriptivos, prescriptivos y predictivos pueden combinarse de tal forma que patrones de comportamiento pueden ser simulados o utilizarse para parametrizar modelos de optimización en donde por ejemplo, el responsable de la planificación del transporte puede calcular la asignación de rutas más eficiente y brindar a los clientes estimaciones confiables del tiempo de entrega de sus productos calculadas a partir de las condiciones climáticas, perfil del cliente, recorrido, perfil del conductor, estado del tráfico, etc.
Conclusiones
Una cadena de suministro genera grandes cantidades de datos que pueden ser generados pero debido a que el ser humano no evolucionó para procesar grandes cantidades de información, necesita apoyarse en el extraordinario poder de cómputo que ofrecen los sistemas informáticos modernos los cuales imitan la forma en que los humanos procesamos información y la transformamos en conocimiento relevante para tomar decisiones y resolver problemas.
Mediante la aplicación de modernas metodologías de análisis de datos y sofisticados algoritmos matemáticos y de inteligencia artificial, los responsables de la administración de la cadena de suministro pueden:
Monitorear en tiempo real todo el desempeño de sus procesos logísticos, recibir alertas o predecir situaciones anómalas que requieran de atención inmediata.
Identificar aquellos factores que influyen de forma significativa tanto en el costo como en el servicio de tal forma que puedan asignar eficientemente los recursos y enfocarse en los aspectos prioritarios.
Identificar patrones de comportamiento en sus proveedores, clientes o procesos internos que puedan ser de utilidad para corregir fallas, minimizar riesgos o diseñar modelos prescriptivos.
Identificar tendencias negativas de costo o rendimiento al mismo tiempo que identificar que las ocasiona de tal forma que se puedan tomar acciones correctivas de forma oportuna.
Profundizar en la compresión del funcionamiento de la cadena de suministro y elaborar análisis del tipo “What-if” en donde se puedan similar situaciones que impliquen balancear objetivos en conflicto como por ejemplo mejorar el servicio sin generar sobrecostos.
Una mejor compresión de los procesos y de la forma en que interactúan todas las variables que intervienen en la cadena de suministro puede ser de utilidad para desarrollar ventajas competitivas y alcanzar una posición de liderazgo frente al mercado.
En Sigmacol contamos con las metodologías y herramientas necesarias para ayudar a nuestros clientes y socios de negocios a diseñar el balance óptimo de complejidad interna en que debe incurrir para responder apropiadamente a la complejidad externa. Nuestros servicios de Ingenieria de la Supply Chain consideran la gestión de la complejidad en la cadena para cualquier tipo de organización e industria. Le invitamos a contactarnos a través del info@sigmacol.com para solicitar más información sobre nuestros servicios.
Acerca del autor:
Carlos Amézquita es instructor asociado de Sigmacol para la gestión de la cadena de suministro, Planeación y Gestión de la demanda y Gestión de inventarios. Administrador de Empresas con Especialización en Gerencia Logística Integral de la Universidad Militar, cuenta con 20 años de experiencia profesional desempeñándose como consultor de importantes empresas del sector privado. También ha ocupado diversos cargos ejecutivos como Gerente de Logística para Suramérica en las operaciones de Abastecimiento, Planeación, Almacenamiento y Transporte, de Colombia, Panamá, Venezuela, Ecuador y Brasil. Se ha desempeñado como líder de Planeación enfocándose en la Planeación de la Demanda y la Planeación Operativa.
