InterSystems Supply Chain Orchestrator

Los datos son el elemento vital de toda organización con cadena de suministro. Pero, a medida que crece el volumen de información, también aumentan los silos y la complejidad. Para responder mejor a las necesidades del negocio, reducir riesgos, innovar más rápido y aportar más valor a sus clientes, las organizaciones necesitan conectar y aprovechar todos sus datos, tanto internos como externos. Sin embargo, acceder, integrar y transformar datos procedentes de fuentes internas y externas en información útil para la toma de decisiones sigue siendo una tarea compleja.

InterSystems Supply Chain Orchestrator™ es una plataforma de inteligencia de decisión potenciada por IA diseñada para impulsar la próxima generación de operaciones de supply chain agénticas y autónomas. La plataforma facilita que las organizaciones construyan una arquitectura smart data fabric para unificar el acceso a sus datos, el contexto empresarial, el análisis avanzado, la orquestación de workflows y las capacidades de IA. Todo ello se consigue transformando los datos fragmentados de la cadena de suministro en decisiones concretas y acciones ejecutables.

Un diferenciador clave de Supply Chain Orchestrator es que concentra todas las capacidades de gestión de datos necesarias en una única plataforma extensible, construida íntegramente sobre una arquitectura unificada. Esto elimina la necesidad de implementar, configurar e integrar servicios de gestión de datos distintos.

Supply Chain Orchestrator ofrece un marco completo que incluye los siguientes aceleradores de supply chain integrados, diseñados para agilizar y simplificar el desarrollo de aplicaciones personalizadas:

• Modelo de datos de la cadena de suministro extensible.
• Cubos de análisis de la cadena de suministro integrados.
• Marco de indicadores clave de rendimiento (KPI).
• Detección automática de incidencias.
• Gestión del ciclo de vida de las incidencias.
• Análisis avanzados para la resolución de incidencias.
• API de la cadena de suministro.
• Análisis de escenarios.
• Asistente de IA con agentes de supply chain.
• Motor de datos compatible con una amplia variedad de tipos de datos —multi-modelo, multi-acceso, vectorial, estructurado y no estructurado—, todo en un único motor.
• Integración de datos e interoperabilidad.
• Inteligencia empresarial.
• Motor de procesos y reglas de negocio.

Aunque existen elementos comunes entre distintas cadenas de suministro, cada una tiene características propias, lo que hace que el caso de uso de cada empresa sea único. Ningún modelo de datos único puede responder a las necesidades de todos los tipos de cadena de suministro. Por eso, es fundamental que el modelo de datos canónico de la cadena de suministro pueda ampliarse o personalizarse para adaptarse a cada caso de uso específico.

El modelo de datos de Supply Chain Orchestrator admite las siguientes funciones:

• Atributos de datos personalizados: se pueden añadir a cualquier objeto de datos existente en el modelo. Puede hacerse personalizando una clase de objeto de datos o simplemente mediante una llamada a la API.
• Objetos de datos personalizados: si el modelo de datos canónico no incluye la entidad empresarial necesaria, es posible crear un nuevo objeto, ya sea a través de una nueva definición de clase o mediante una llamada a la API.
• Compatibilidad de la API con extensiones del modelo de datos: las API facilitan añadir atributos personalizados o crear nuevos objetos personalizados. La plataforma también proporciona API para consultar los detalles del modelo de datos vigente: qué objetos son del sistema y cuáles son personalizados; qué atributos están definidos para cada objeto; y cuáles son atributos personalizados.
• Compatibilidad de la API con el acceso a los datos: una vez ampliado el modelo de datos, las API facilitan el acceso a la extensión, ya sea añadiendo información al modelo ampliado, consultando datos según atributos u objetos personalizados, o realizando otras operaciones CRUD (creación, lectura, actualización y eliminación) sobre cualquier dato del modelo.
• Actualizaciones sin pérdida de configuración: cualquier ampliación del modelo de datos se conserva durante las actualizaciones de Supply Chain Orchestrator, incluso si el modelo canónico se mejora en una nueva versión. No se requiere ningún paso adicional de migración de datos para las actualizaciones.

Gracias a las funciones de análisis integradas y a un modelo de datos canónico de la cadena de suministro, los clientes pueden obtener un valor inmediato de los datos de su cadena de suministro una vez cargados, por ejemplo, a través de paneles de control de inteligencia empresarial o informes. Con una arquitectura smart data fabric, no es necesario mover los datos de un esquema transaccional a uno de análisis: los cubos de análisis se definen directamente sobre el modelo de datos de la cadena de suministro.

Para agilizar aún más el proceso, Supply Chain Orchestrator incluye como marcos predefinidos cubos de datos para los principales objetos de la cadena de suministro, como pedidos, envíos, inventarios e incidencias. Estos cubos se pueden usar para configurar dashboards personalizados, generar informes de business intelligence (BI) o integrarse con otras herramientas de BI compatibles. Los cubos de datos disponibles de serie pueden ampliarse con nuevas medidas o dimensiones, partiendo de extensiones o personalizaciones del modelo de datos. También es posible configurar nuevos cubos de forma independiente. Además del uso habitual en BI e informes, Supply Chain Orchestrator emplea estos cubos como base de su marco de KPI.

Muchas actividades de la cadena de suministro se rigen por KPI, que pueden utilizarse con diversos fines como el seguimiento de los objetivos y metas empresariales o la detección de riesgos. Existen KPI comunes en la cadena de suministro, como los pedidos entregados completos y en plazo (OTIF) o el inventario envejecido, pero la lógica concreta que los sustenta varía de una empresa a otra. Supply Chain Orchestrator ofrece un marco de KPI que puede utilizarse para configurarlos basados en la lógica específica de un cliente. Este marco permite definirlos con los siguientes parámetros:

• Lógica del KPI: por ejemplo, la definición del criterio de «retraso» para un KPI de pedidos enviados fuera de plazo.
• Dimensiones del KPI: si se desea analizar los pedidos enviados fuera de plazo por país y producto, la definición del KPI puede incluir ambas dimensiones.
• Umbrales de KPI: se pueden definir dos valores de umbral de KPI para cada KPI, umbral de seguimiento y umbral de alerta.
• Tipo de valor del KPI: se admiten dos tipos de valores: valor bruto (como el recuento de pedidos retrasados o el importe de ventas) o valor porcentual (porcentaje de pedidos retrasados).
• Indicador de incidencia: un KPI puede configurarse para generar incidencias automáticamente en los registros de datos que cumplan la condición establecida. Por ejemplo, el KPI de pedidos enviados fuera de plazo puede actuar como KPI generador de incidencias, de modo que cualquier pedido retrasado genere una incidencia que el sistema registra y monitoriza.

Las interrupciones y los riesgos de la cadena de suministro se representan como incidencias en Supply Chain Orchestrator. Las incidencias pueden generarse automáticamente en función de los KPI, desencadenarse a partir de procesos empresariales o importarse de sistemas externos. Una vez registrada una incidencia en Supply Chain Orchestrator, su ciclo de vida se gestiona dentro del sistema: se configura su estado, se ejecuta el análisis correspondiente y se generan conclusiones útiles para la toma de decisiones. La plataforma también ofrece análisis de incidencias de serie que ayudan a los clientes a comprender las incidencias por categorías, el impacto empresarial según el tipo y las estadísticas de estado.

El análisis de incidencias es una parte fundamental de la gestión del ciclo de vida. Proporciona información sobre los siguientes aspectos de cada incidencia:

• Nivel de gravedad: ¿Qué impacto tiene para la empresa?
• Nivel de urgencia: ¿Cuál es el grado de urgencia del problema? Análisis de la causa raíz, por ejemplo, ¿qué desencadenó el problema?
• Análisis de impacto: ¿Cuál sería el impacto de esta cuestión si no se aborda adecuadamente?
• Análisis prescriptivo: ¿Cuáles son las acciones recomendadas para mitigar el riesgo del problema y los impactos empresariales relacionados?

Aunque el análisis de cada situación es diferente, Supply Chain Orchestrator proporciona la infraestructura y el marco necesario para simplificar el desarrollo o la configuración de los procesos y reglas de negocio asociados a estas necesidades de análisis, lo que lo convierte en la solución idónea tanto para integradores de sistemas como para desarrolladores de software de aplicaciones.

Supply Chain Orchestrator proporciona API para acceder a todas sus funcionalidades, entre ellas:

• API del modelo de datos para la exploración y extensión del modelo.
• API de acceso a datos para la gestión de datos, incluidas operaciones de creación, lectura, actualización y eliminación (CRUD) en cualquier dato de la cadena de suministro y funciones de búsqueda. Todas las API de acceso a datos admiten la paginación y la ordenación definidas por el usuario, lo que simplifica el trabajo de desarrollo de las interfaces relacionadas.
• APIs relacionadas con KPIs, incluyendo listado de KPIs definidos, creación de nuevos KPIs, obtención de uno o varios valores de KPI, obtención de una lista de registros de datos asociados a un KPI, etc.
• API de gestión de incidencias: creación de nuevas incidencias, búsqueda y consulta de detalles con resultados de análisis, ejecución del análisis y cierre de incidencias.

Además de las API mencionadas anteriormente, Supply Chain Orchestrator también ofrece muchas otras API para diferentes aspectos de la plataforma de datos.

A diferencia de las soluciones de IA que funcionan como copilotos independientes o asistentes de IA aislados, Supply Chain Orchestrator integra la IA directamente en los flujos de trabajo de toma de decisiones operativas, lo que permite a las organizaciones pasar de la visibilidad a la inteligencia y, en última instancia, a la ejecución autónoma.

Para InterSystems, las cadenas de suministro agénticas de éxito requieren cuatro capacidades fundamentales:

• Una base de datos inteligente y contextualizada.
• Inteligencia de decisiones que combina el análisis de datos con el conocimiento empresarial y el contexto operativo.
• Agentes de IA que mejoran la toma de decisiones humana y automatizan las actividades rutinarias.
• Orquestación de workflows y gobernanza que permiten convertir decisiones en acciones.

Supply Chain Orchestrator combina estas capacidades en una única arquitectura.

La IA eficaz comienza con datos fiables, contextualizados y accesibles. Supply Chain Orchestrator proporciona una base de datos unificada que admite cargas de trabajo transaccionales, analíticas, operativas y de inteligencia artificial en una única plataforma.

Esta base de datos inteligente elimina los silos de información y, al mismo tiempo, proporciona el contexto empresarial necesario para tomar decisiones fiables basadas en la inteligencia artificial.

Supply Chain Orchestrator combina datos corporativos, contexto operativo, políticas empresariales y conocimientos especializados acerca de la cadena de suministro para facilitar la toma de decisiones inteligentes. El objetivo no es, simplemente, responder a preguntas, sino ayudar a las organizaciones a comprender qué opciones están disponibles, evaluar las ventajas e inconvenientes y determinar la mejor línea de actuación.

Esto facilita a las organizaciones ir más allá de los paneles de control y los informes para pasar a disponer de información útil y de apoyo a la toma de decisiones operativas.

Supply Chain Orchestrator cuenta con agentes de inteligencia artificial especializados que potencian la toma de decisiones humana y respaldan los procesos empresariales inteligentes.

• Los agentes de datos facilitan que tanto los usuarios técnico como los de negocio estén en disposición de descubrir, acceder, preparar, enriquecer y contextualizar la información de toda la empresa.
• Los agentes de procesos empresariales supervisan las operaciones, identifican excepciones, coordinan los flujos de trabajo y recomiendan o ejecutan acciones de acuerdo con las políticas empresariales, las normas y los procesos operativos específicos de cada cliente.
• Los agentes de memoria y contexto gestionan el contexto empresarial, el conocimiento de la organización, las decisiones históricas, las prácticas operativas específicas de cada cliente y los conocimientos especializados del sector.

Las organizaciones adoptan la inteligencia artificial a ritmos distintos y con distintos requisitos de gobernanza. Supply Chain Orchestrator admite varios niveles de autonomía operativa:

• Apoyo a la toma de decisiones con intervención humana, en el que los agentes de IA analizan situaciones, generan recomendaciones y presentan opciones que deben ser aprobadas por el usuario.
• Automatización con intervención humana, en la que los usuarios supervisan el proceso mientras los agentes ejecutan flujos de trabajo aprobados y gestionan las decisiones rutinarias.
• Ejecución totalmente autónoma, donde los agentes de IA supervisan los eventos, toman decisiones y activan acciones de forma automática, dentro de las políticas predefinidas y los límites de gobernanza.

Este enfoque facilita que las organizaciones automaticen progresivamente sus flujos de trabajo, al tiempo que mantienen el control operativo y el cumplimiento normativo.

El asistente de IA de Supply Chain Orchestrator™ ofrece soporte en lenguaje natural y permite a los usuarios interactuar con las funciones compatibles con Supply Chain Orchestrator. Por ejemplo, un usuario puede consultar cualquier dato de la cadena de suministro en Supply Chain Orchestrator utilizando su propio lenguaje o terminología o solicitar una explicación de la recomendación que ofrece Supply Chain Orchestrator.

El asistente de IA se centra en las siguientes funciones:

• Acceso a los datos de la cadena de suministro: puede tratarse de una consulta directa de un registro concreto (como un pedido de un cliente) o de una consulta sobre datos agregados (como los ingresos por región y periodo).
• Asistente de toma de decisiones: ayuda a los usuarios a comprender la lógica y las reglas de negocio que se utilizan para obtener información útil a través del análisis de incidencias de Supply Chain Orchestrator.
• Gestión de la memoria: Hay muchas razones por las que la memoria es importante para la experiencia del usuario con las soluciones de IA, como ayudar a la IA a comprender mejor un sector específico, minimizar las solicitudes al usuario al conservar sus preferencias o ajustes específicos, etc.

Supply Chain Orchestrator es una potente plataforma de inteligencia para la toma de decisiones dirigida a cualquier organización de cualquier sector. Permite a los desarrolladores combinar las funcionalidades de diferentes aplicaciones mediante la configuración y la composición.
Ante la necesidad de tomar decisiones en tiempo real entre volúmenes crecientes de datos, las organizaciones de la cadena de suministro tienen que eliminar los silos de datos, garantizar una visibilidad extremo a extremo e integrar análisis predictivos y prescriptivos en tiempo real para responder con mayor rapidez y precisión a las excepciones y las interrupciones. Con el foco puesto en el intercambio de datos en tiempo real y en conclusiones fiables, Supply Chain Orchestrator dota a las organizaciones de las capacidades necesarias para optimizar sus operaciones de supply chain y mejorar la eficiencia global.

Al integrar de forma fluida fuentes de datos dispares, Supply Chain Orchestrator proporciona a los responsables de decisión una base sólida para obtener mejores resultados y aportar valor a sus clientes. Para las organizaciones que afrontan la creciente complejidad de la gestión de la cadena de suministro, Supply Chain Orchestrator ofrece una visión única de la cadena, sustentada en datos unificados.

1 - Optimización del rendimiento de la cadena de suministro mediante datos unificados