El impacto de la importancia de Data Analytics Aplicado a Cadena de Suministro

El impacto de la importancia de Data Analytics Aplicado a Cadena de Suministro

Introducción:

En la actualidad, la analítica es primordial para que las organizaciones logren tomar elecciones capaces y bien pensadas. Elecciones sustentadas en datos concretos, actualizados e importantes. Las operaciones que competen a la cadena de abasto son generadoras de enormes porciones de datos. Estos datos tienen que estudiarse para enseñar los probables patrones que después sirvan para producir planes de trabajo, operativos o de comercio. Supply chain analytics posibilita integrar la administración de herramientas nuevas como la tecnología de ia (inteligencia artificial) y analítica.

 La finalidad y contribución del uso de data analytics en la supply chain es el de producir costo por medio de los datos, descubriendo patrones de comportamiento que nos conduzcan a modelos predictivos. Dichos hallazgos facilitan la interpretación del comportamiento de los consumidores, deducir las elecciones que tienen la posibilidad de llegar a tomar, y delinear tendencias tempranas del tiempo de compras y ventas.

Desarrollo:

Esta modalidad avanzada de analítica de la cadena de abasto anuncia una totalmente nueva perteneció a mejora para la cadena de abasto. Puede analizar automáticamente enormes porciones de datos para contribuir a una organización a mejorar la preparación de pronósticos, detectar ineficiencias, contestar mejor a las necesidades de los consumidores, promover la innovación y fomentar ideas innovadoras. La analítica de la cadena de suministros puede contribuir a una organización a tomar elecciones más capaces, más rápidas y eficientes.

De forma definitiva estas tecnologías están transformando el mundo logístico. Por lo que es importante atender la brecha de aprendizaje y habituación que conlleva la aplicación de esta clase de tecnologías. Además al reenfoque de la logística hacia lo sistémico, coordinado y transparente. Es crítico empezar este proceso si queremos que nuestra organización pueda continuar siendo competitiva y podamos producir mayores beneficios en un contorno cada vez más cambiante e inestable.

El motivo fundamental de la introducción de las nuevas técnicas de data analytics (DA) en la Supply Chain está en resolver problemas que no pueden ser resueltos con las técnicas tradicionales. Uno de los desafíos es el crecimiento de la complejidad de los procesos, y la cantidad y pluralidad de datos no estructurados que están en constante flujo.

Las entidades de Supply Chain están interconectadas por significativos flujos físicos que unen materias primas, trabajos en proceso, inventarios, productos terminados y devoluciones, flujos de información y financieros. Por lo tanto, las nuevas exigencias en la gestión de la cadena de abastecimiento impulsan a las compañías a mejorar su postura competitiva en el mercado mundial utilizando inteligentemente los datos almacenados.

Convencionalmente, estos flujos estaban organizados sobre una visión secuencial que consideraba desde el abastecedor al cliente. La Supply Chain presente se fundamenta en la disposición de cantidad de recursos con gran variedad de tipos ligados en forma directa o indirecta. Esta diversidad de recursos y sus interacciones agregan una alta complejidad a los sistemas. Estas características de complejidad necesitan ser consideradas desde otros ángulos para comprender su impacto.

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