De acuerdo con un informe de DHL, el 79% de las empresas considera que la analítica ayuda a tomar decisiones más rápidas y precisas. Y no sólo eso: también aumenta la satisfacción del cliente y reduce los tiempos de entrega en un 20%.
Por eso, aplicar la analítica para la optimización del funcionamiento de una cadena de suministro siempre es una excelente idea. Hacerlo permite emprender mejoras en múltiples frentes: inventarios, pronósticos de demanda, tiempos de entrega, costos… El procesamiento de toda esa información y la utilización de algoritmos de análisis de datos genera valiosos insights para mejorar sustancialmente la operación. También permite alcanzar nuevos niveles de eficiencia en el funcionamiento de cualquier cadena de suministro.
En ese contexto, la aplicación de la analítica y la “lectura” correcta de los datos son garantes para alcanzar nuevos niveles de eficiencia y productividad.
Metodologías, herramientas y softwares para optimizar procesos.
Son muchos los factores relacionados con la optimización de los procesos logísticos en una organización.
Abarcan, desde luego, la aplicación de metodologías y herramientas basadas en las filosofías Lean y Seis Sigma.
- Lean busca crear el valor necesario con menos recursos y desperdicio; es decir, hace más con menos.
- Seis Sigma se enfoca en la satisfacción del cliente y busca ajustar los procesos con la mínima tolerancia posible. Esto, a fin de reducir los desperdicios, defectos e irregularidades, tanto en los productos como en los servicios.
La optimización de procesos comprende también herramientas analíticas y softwares especializados que buscan mejorar permanentemente el funcionamiento de las operaciones. Es el caso de la:
- Minería de Procesos (Process Mining), basada en una serie de algoritmos específicos que permiten comprender la interrelación entre los datos y los procesos, e identificar tendencias y patrones.
- Analítica de Procesos (Process Analytics), que evalúa si los procesos empresariales están alineados con los objetivos estratégicos y descubre patrones en los datos operacionales.
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Y en el núcleo de las cadenas de suministro…los datos.
Indudablemente, el desarrollo de métodos analíticos avanzados permite tomar mejores decisiones con respecto a los procesos y operaciones de la cadena de suministro. El resultado siempre se traducirá en la creación de valor y en clientes cada vez más satisfechos.
En cualquier caso, la condición sine qua non para alcanzar ese resultado es comprender la lógica de funcionamiento del entorno operacional y aplicar las herramientas de análisis adecuadas. De su conocimiento y adecuada utilización depende:
- Predecir la demanda de manera más efectiva.
- Agilizar las operaciones de producción y distribución.
- Optimizar la relación con los proveedores, al brindarles datos de pronóstico más precisos.
- Impulsar algoritmos de aprendizaje automático.
- Gestionar mejor el inventario y planificar el reabastecimiento.
- Reducir los costos.
Si se alcanzan estas metas, la organización que saque el mayor provecho de los datos será la mejor posicionada para desarrollar ventajas competitivas.
¿Te interesa mejorar el funcionamiento de tus cadenas de suministro?
Si tu respuesta es SI, entonces te interesa conocer los objetivos y el plan de estudios de Analítica para la Optimización de Cadenas de Suministro. Este programa forma parte de la oferta académica de la plataforma educativa Emeritus y busca precisamente optimizar el funcionamiento de cualquier cadena de suministro.
Diseñado por expertos, el curso se dirige a profesionales interesados en el manejo y aplicación de herramientas y técnicas que mejoren las operaciones. En esa línea, también comprende el modelado matemático y el análisis estadístico que permiten encontrar soluciones óptimas en sistemas complejos, tanto de servicios como de manufactura.
Este programa de INCAE Business School aborda:
- Los modelos Lean y Six Sigma, que apoyan una mejor toma de decisiones y, por ende, el perfeccionamiento de la gestión de los procesos logísticos.
- Temas y conceptos que permiten comprender la interrelación entre los datos y los procesos (Minería de Procesos), así como el descubrimiento de patrones en los datos operacionales (Analítica de Procesos).
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