En la cadena de suministro de las empresas actuales los datos son un bien esencial capaz de modificar y mejorar su funcionamiento, pero también de generar importantes perjuicios. Porque un error en la gestión y, sobre todo, en el control de la calidad de dichos datos puede tener consecuencias desastrosas. De la precisión y fiabilidad de los datos en la supply chain dependerá la acertada adaptación de los procesos a las cambiantes necesidades del mercado. Y también a cualquier circunstancia que intervenga en la producción y la logística.

En el entorno de negocios hiperconectados de la actualidad, los datos proceden de múltiples fuentes y se generan a gran velocidad. Por tanto, es vital configurar la gestión de datos de las empresas para alinearlos con los objetivos propuestos en la estrategia de cadena de suministro. En consecuencia, esto implica, entre otros aspectos, comprobar la calidad, pertinencia y seguridad de la información. Y en muchos casos, poder depurar y comprobar estos datos para obtener la precisión requerida.

La procedencia de los datos que influyen en la cadena de suministro

Para ser líder en un modelo de negocios o como mínimo competir en condiciones favorables dentro del complejo mercado actual, las empresas deben gestionar datos de forma óptima y eficaz. Efectivamente, las posibilidades de acceso a la información mediante diversas fuentes interconectadas o disponibles en Internet, establece la diferencia con los modelos de producción clásicos.

En este sentido, las compañías obtienen datos tanto desde puntos de venta físicos como virtuales, mediante la web, sensores y otros dispositivos con IA o IoT. También pueden hacerlo a través de proveedores, redes sociales, estudios y estadísticas de consultores externos. Y por supuesto, de los integrantes del equipo humano en los diferentes departamentos de la empresa. Estos datos son esenciales para detectar variaciones en la demanda y la satisfacción de los consumidores. Asimismo pueden reportar condiciones de materias primas, herramientas y productos terminados, al igual que incidencias en los procesos. Todos estos datos son útiles de cara a la innovación en productos y en la cadena de suministro, mientras permiten ahorrar tiempo y recursos.

Sin embargo, esta diversidad de procedencias supone algunos riesgos como la falta de estandarización de las soluciones informáticas. Por ejemplo, dentro de la misma empresa podría ocurrir que los puntos de venta físicos proporcionen información sobre productos más vendidos sólo mediante la facturación. Por su parte, el departamento de producción planifica sus operaciones y solicita peticiones de materia prima sin una estimación precisa de la demanda a futuro.

Cuando los datos de ventas no reflejan subidas y bajadas en la demanda dentro de un período de tiempo y no estiman variaciones, surgen problemas. Por ejemplo, que se genere sobreproducción que sature el inventario y provoque deudas con los proveedores.

Una supply chain alineada

Por supuesto que existen soluciones de gestión empresarial ERP que pueden interconectarse con sistemas de PLM para monitorizar el ciclo de vida del producto. Este tipo de soluciones son muy necesarias para la gestión digitalizada e integral de los departamentos de atención al cliente, ventas, administración, producción y logística. Pero es crítico además que los colaboradores de cada departamento reciban el entrenamiento necesario para generar y gestionar los datos de manera adecuada.

Aun así, es muy recomendable emplear sistemas y procedimientos para la gestión, deduplicación y limpieza de datos maestros que ayuden a consolidar una información confiable. Es decir, lo que se conoce como Master Data Management.

¿Cómo influye la calidad de los datos en la cadena de suministro?

● Cuando una empresa cuenta con datos de calidad, libres de ambigüedades, duplicaciones y elementos innecesarios, la toma de decisiones en supply chain es más acertada.

● En base a lo anterior, es factible mejorar la capacidad de la gestión operativa en función de cumplir los procesos de la cadena de suministro. Todo ello dentro de los períodos de tiempo previstos.

● Permite una mayor visualización de la cadena de suministro para monitorizar la logística de materias primas desde la base del proveedor hasta la compañía. Y de igual forma hacer el seguimiento de productos terminados desde la empresa hasta los puntos de venta.

● El criterio holístico de los datos y su optimización constante elimina los llamados “silos de datos” o repositorios de información particulares de cada departamento. En otras palabras: los datos unificados mantendrán su integridad y serán los mismos para cada equipo, siendo susceptible sólo a enriquecerse.

● Para complementar lo anterior, los datos de calidad aumentan el desempeño eficiente de la plantilla en todos los departamentos y apoyan el trabajo colaborativo entre ellos. De igual manera, la información consolidada asegura el enfoque del staff en los objetivos precisos de la estrategia de supply chain.

¿Cómo sacar provecho de los datos de calidad en la supply chain?

En realidad, lograr beneficios de los datos de calidad en la cadena de suministro requiere la puesta en práctica de una serie de acciones concretas. De hecho, son tareas que requieren no sólo esfuerzos e inversiones, sino también capacidad para asumir los cambios que éstas suponen.

● En primer lugar, es preciso encarar un plan de transformación digital para integrar a todos los departamentos posibles en el manejo unificado de los datos. La idea es ir logrando de manera escalonada la digitalización de la supply chain, mientras se eliminan las barreras en cuanto a gestión de información.

● De forma paralela, es imprescindible trazar una estrategia de estandarización de los datos. En ella debe considerarse: identificar los datos relevantes y definir los criterios de gestión de la información y cómo influirá en la toma de decisiones. Además es indispensable considerar de forma objetiva las opciones de servicios y sistemas orientados a la depuración y mejora de los datos. De tal manera será más acertada la selección del proveedor adecuado al modelo de negocio de la empresa.

● Igualmente debe tenerse en cuenta la incorporación de soluciones y herramientas de seguridad para evitar ciberataques y el acceso fraudulento de terceros a los datos.

● Como dijimos líneas arriba, es indispensable desmontar los “silos de datos” que amenazan la calidad y dificultan la consolidación de los datos.

Por último, sería ideal lograr el respaldo y la colaboración de clientes, proveedores y operadores logísticos como partes involucradas en la cadena de valor. Con la participación de estos actores es factible ampliar el aporte de datos bajo los criterios de calidad e integralidad que hemos explicado. Esto se traduciría en más posibilidades de optimizar la cadena de suministro y satisfacer las expectativas de los consumidores.

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