GERENCIA DE CADENA DE SUMINISTRO

GERENCIA DE CADENA DE SUMINISTRO

TALLER No. 2

POR:

BRIAN STIVEN GUTIERREZ

SATIAGO REY HENAO

JUAN DAVID BELTRAN BELTRAN

NICOLAS TORRES MORENO

DOCENTE:

DANIEL CEDEÑO

INSTITUCION UNIVERSITARIA EAM

PROFESIONAL EN COMERCIO INTERNACIONAL

ARMENIA, QUINDIO

2020-02

DESARROLLO DEL TEMA

El análisis de datos dentro de la cadena de la cadena de suministro, se puede decir que teniendo en cuenta el webinar visto, se logró obtener ampliar el concepto de como la información se ha ido poniendo en función del mercado y de la cadena de suministro, se resalta que el acceso a la información en años atrás no era ni clara ni abundante, pero gracias a una cantidad de variables dentro de la cadena logística y por lo tanto de suministros, las cuales exigieron un análisis más claro y profundo de todos los ámbitos que abarcaba la cadena logística, pero de la misma manera que se quiso obtener información de manera accesible y rápida, las ideas amplias y claras dentro del tema de suministros, se fueran tornado un poco abrumador la cantidad de información que permitirá su mayor entendimiento, esto debido a que la oferta de información y su facilidad llevo a que se tuviera una cantidad de información muy grande pero poco organizada lo que la llevo a ser un desafío bastante complicado; por tal razón el análisis de datos dentro de la cadena de suministro se tiene que llevar de una maneras selectiva y organizada para lograr presentarla de una manera clara y que permita el mayor entendimiento posible que lleve a un análisis de los modelos y herramientas puestas dentro de la información, para poder tomar decisiones inteligentes dentro de los procesos de suministro como gestión de inventario, mejorar el nivel de atención, la señal de la demanda y la confiabilidad del suministro dentro de la cadena logística.

Para lograr implementar el análisis de datos dentro de una compañía se debe tener en cuenta una variedad de métodos, como el análisis descriptivo y análisis avanzados, así como su término lo indica cada uno de los análisis tienen una función y un propósito, se deberán tener en cuenta para hacer un proceso de análisis situacional para ir en escala de la utilización de la información para lograr una decisión positiva que lleve a la compañía a ser eficiente y eficaz en sus procesos logísticos.

Por lo tanto, la implementación de los métodos tecnológicos y eficientes que el mercado ofrece a las compañías, para medir y llevar un registro de cada una de las variables que debe tener en cuenta para su proceso principal, se lleva a cabo una extracción selectiva de información para un análisis de datos profundos y concisos que llevan a decisiones que sobre salga de lo ordinario, la gran mayoría de compañías no siguen un hilo que les permita obtener resultados que cambien la manera de prestar servicios dentro de un línea tan importante para la economía como lo es la cadena de suministro, por tal motivo se deberá pensar en automatizar cada uno de los procesos para proponer el cambio del mercado logístico y de trasporte multimodal de mercancías de carácter nacional e internación.

CONCLUSION

1. La implementación de data analytics es esencial para mejorar la eficiencia de diferentes áreas de la empresa.
   
2. La implementación de tecnología ayuda a la mejor y más eficiente ejecución de la cadena suministro.
   
   
3. La organización y la clasificación de data es un punto importante en la transformación de data a información útil para la toma de decisiones.
   
   
4. Estar informado y tener conocimiento de las nuevas tecnologías es indispensable para mejorar las operaciones de la cadena de suministro
   
   
5. Se debe implementar además del data analytics otras herramientas para lograr maximizar la eficiencia de la cadena de suministro
   
   
6. Realizar un buen análisis de la data y un buen control del flujo de Información llegan disminuir los riegos y afectar positivamente en el momento de la toma de decisión en procesos de cadena de suministro o en la empresa en general.

Para terminar y teniendo en cuenta lo anterior, podemos concluir que la implementación, organización y clasificación de data analycs y herramientas como KNOW-HOW son indispensable para lograr máximar el funcionamiento y eficiencia de áreas o tareas de la empresa como lo son:

- La gestión de inventarios, su rotación y reabastecimiento
- mejorar el servicio, que clientes y productos tiene mayor venta o pérdida
- confiabilidad y suministro, que materiales y suministros están en problemas

Así lograr cumplír objetivos como:

  - habilitar decisiones basadas en el analisis
  - aumentar la velocidad de toma de decisiones
  - mejorar la eficiencia y eficacia operacional

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