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Como optimizar el rendimiento de la cadena de suministro con datos unificados

Encuesta a 450 máximo responsables de la supply chain

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Resumen ejecutivo

Este informe resume los resultados de una encuesta realizada a 450 responsables de la toma de decisiones en la cadena de suministro de diversos sectores, como los bienes de consumo de alta rotación (FMCG), la logística y el transporte, la fabricación de productos de consumo envasados (CPG), los productos farmacéuticos y la venta al por menor en Alemania, Australia, Austria, Brasil, China, Estados Unidos, Francia, Irlanda, Japón, Países Bajos, Reino Unido, Singapur y Suiza. La encuesta fue realizada para InterSystems por Vitreous World.

En un mundo en constante cambio, las cadenas de suministro deben ser capaces de responder a una amplia gama de variables, incluyendo factores geopolíticos, escasez de suministros, cuellos de botella en el transporte, condiciones meteorológicas extremas y situaciones críticas de cualquier índole.

La visibilidad end-to-end de la cadena de suministro es vital y, como muestran estos resultados, las principales organizaciones de todo el mundo trabajan por conseguirla. Si las empresas pueden ver datos precisos y el momento oportuno, podrán aprovechar nuevas oportunidades de aumentar los ingresos y lograr métricas de rendimiento optimizadas.

Para tener éxito hoy en día, las empresas deben tener acceso a información crítica a partir de grandes volúmenes de datos dispares que se encuentran tanto dentro como fuera de su cadena de suministro. Deben proporcionar información predictiva y prescriptiva, casi en tiempo real, a los equipos de línea de negocio, para facilitar realizar las llamadas adecuadas en cuestión de minutos y no de días. Aunque la analítica, la IA y la inteligencia de decisiones se están convirtiendo en elementos centrales para una orquestación eficaz, muchas organizaciones se quedan ancladas en el pasado, confiando en métodos manuales para procesar datos que ya no son actuales.

Casos prácticos de uso

Para dar sentido a los datos en las organizaciones es necesaria una mayor automatización y contar con análisis integrados. De esta forma, la información es oportuna y precisa, y está disponible más rápidamente, tal y como la necesitan los equipos que trabajan en primera línea. Los siguientes cinco casos validan la premisa anterior:

Medio ambiente, asuntos sociales y gobernanza (ESG)
La información y el cumplimiento en materia medioambiental, social y de gobernanza (Enviromental, Social and Governance, ESG) adolecen de una falta de visibilidad de los datos en tiempo real, ya que el escrutinio de la normativa aumenta constantemente a escala mundial.
Detección y previsión de la demanda
En lo que respecta a la detección y previsión de la demanda en la cadena de suministro, es crucial la capacidad de ingerir, analizar y, posteriormente, tomar decisiones empresariales sólidas con rapidez.
Optimización del cumplimiento
Medir la cadena de suministro en función de los parámetros OTIF (on-time in-full) es una estrategia clave que ayuda a los responsables de la toma de decisiones a atribuir un valor tangible al éxito de su cumplimiento y les permite determinar estrategias de éxito.
Supply Chain Orchestration
No es ningún secreto que los datos y métricas unificados y en tiempo real son la clave del éxito en la orquestación de la supply chain.
Optimización de la planificación de la producción
Los datos inconexos o invisibles son un problema importante para las empresas que necesitan optimizar los procesos de producción.

Aunque cada caso de uso conlleva distintos retos, el denominador común de todos ellos es la necesidad de un acceso rápido a datos y perspectivas fiables procedentes de tantas fuentes como sea posible.

La buena noticia es que muchas empresas reconocen que la IA, las perspectivas predictivas y prescriptivas y las innovaciones, como una torre de control definitiva, están listas para transformar el rendimiento, la agilidad y los ingresos. Sin embargo, antes de que estos importantes avances sean posibles, las empresas deben replantearse y transformar sus actuales estrategias de gestión de datos.

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