{"id":898,"date":"2020-11-10T16:20:27","date_gmt":"2020-11-10T19:20:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.austral.edu.ar\/industria\/?p=898"},"modified":"2021-04-01T06:47:21","modified_gmt":"2021-04-01T09:47:21","slug":"el-valor-de-la-informacion-en-el-modelado-y-gestion-de-la-cadena","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.austral.edu.ar\/industria\/el-valor-de-la-informacion-en-el-modelado-y-gestion-de-la-cadena\/","title":{"rendered":"El valor de la Informaci\u00f3n en el modelado y gesti\u00f3n de la Cadena"},"content":{"rendered":"\t\t
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El valor de la Informaci\u00f3n en el modelado y gesti\u00f3n de la Cadena<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Frente a un permanente aumento de la variedad de productos demandados por el mercado y las exigencias de un mejor servicio a ser brindado por la cadena de valor, las empresas que participan de todo este proceso de abastecimiento necesitan analizar y buscar formas de personalizaci\u00f3n para llegar adecuadamente a los diversos segmentos del mercado.<\/b><\/p>

Tal como lo percibimos con frecuencia, ese flujo de productos no es algo homog\u00e9neo y de simple gesti\u00f3n, sino que presenta muchas particularidades: diferentes estacionalidades, condiciones de conservaci\u00f3n y tiempos de vida \u00fatil, y variedad de composiciones del mix que difieren seg\u00fan los puntos de venta, entre otras. A todas estas particularidades se suma otra caracter\u00edstica muy importante que es el grado de incertidumbre en la demanda de acuerdo al tipo de producto: nos encontramos desde productos funcionales con una demanda razonablemente predecible y estable, con ciclos de vida largo, hasta productos innovativos, cuya demanda es de dif\u00edcil predicci\u00f3n y en general se caracterizan por un ciclo de vida m\u00e1s corto; y en la actualidad se est\u00e1n pasando a gestionar cada vez m\u00e1s este \u00faltimo tipo de productos.<\/p>

Del dato a la informaci\u00f3n<\/span>
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Todas estas caracter\u00edsticas implican una importante tarea de modelado de la cadena de abastecimiento para lograr eficacia (satisfacer las necesidades del cliente) y eficiencia (al menor costo posible) en toda esta cadena de valor. Este modelado y la gesti\u00f3n se basan en contar y procesar adecuadamente los datos que configuran los diferentes aspectos de su realidad como ser datos sobre demanda, distribuci\u00f3n, existencias (stocks), costos, capacidades, tiempos, calidad, geolocalizaci\u00f3n, unitarizaci\u00f3n, condiciones de mantenimiento y estado del producto, entre otros.<\/p>

El desarrollo de tecnolog\u00edas (lectoras de c\u00f3digo de barras, QR, RFID, GPS, sensores y diversas aplicaciones de gesti\u00f3n, m\u00e1s todos los recursos de conectividad y almacenamiento de datos) y su temprana adopci\u00f3n en el rubro han ido posibilitando la obtenci\u00f3n de estos datos que generalmente se presentan en grandes vol\u00famenes, pero para poder sacar valor de los mismos es preciso obtener la informaci\u00f3n en ellos contenida y que la misma est\u00e9 disponible en el tiempo, la manera y la forma en que lo requieren quienes deben y pueden tomar decisiones. Es decir, necesitamos modelar la obtenci\u00f3n, procesamiento, flujo y disposici\u00f3n de tal manera de que el dato se vuelva accionable.<\/p>

Desde el Centro de Industria 4.0 de la Universidad Austral entrevistamos al Ing. Germ\u00e1n Morales<\/b> (Coordinador Comercial y Desarrollo de nuevos negocios) y al Ing. Federico Hack<\/b> (Gerente de Ingenier\u00eda Log\u00edstica) de la empresa iFLOW, operador log\u00edstico especializado en cadena de fr\u00edo, eCommerce y Transporte Internacional, para que nos cuenten como aportan valor en la cadena de abastecimiento desde la funci\u00f3n log\u00edstica, y particularmente a partir de la anal\u00edtica de datos, dando as\u00ed un mejor servicio a sus clientes directos, el cliente final y en general para toda la cadena en su conjunto.<\/p>

Germ\u00e1n, reci\u00e9n coment\u00e1bamos c\u00f3mo hace unos a\u00f1os estudi\u00e1bamos a la log\u00edstica en t\u00e9rminos de tres flujos, un flujo de bienes y servicios que iban desde los proveedores a los clientes, un flujo financiero y otro flujo de informaci\u00f3n que viajaba principalmente del cliente hacia atr\u00e1s. Hoy podemos contar con una inmensa cantidad de datos en todos lados y el negocio depende en gran medida de generar valor a partir de esos datos\u2026<\/i><\/b><\/p>

Hay que tener en cuenta que datos no es lo mismo que informaci\u00f3n. Estamos rodeados de datos que se transforman en informaci\u00f3n cuando se convierten en algo \u00fatil, esa informaci\u00f3n genera conocimiento y ese conocimiento genera poder para tomar decisiones y elegir un camino u otro. Por eso recalcamos que \u201cel conocimiento es poder\u201d. Nos encontramos en un mar de oportunidades ante la abundancia de datos y caminos distintos de decisi\u00f3n.<\/p>

Tal cual, pero para poder aprovechar esas oportunidades necesitamos desarrollar nuevas capacidades digitales, como la inteligencia de negocios y la anal\u00edtica de datos: \u00bfc\u00f3mo definir\u00edas esas capacidades, y que los llev\u00f3 a ustedes a emprender un desarrollo de las mismas?<\/i><\/b><\/p>

El concepto de Business Intellingence (BI) es utilizar herramientas y estrategias de an\u00e1lisis de datos que sirven para transformar informaci\u00f3n en conocimiento, con el objeto de mejorar el proceso de toma de decisiones. Hoy en d\u00eda la toma de decisiones en tiempo y forma, en base a informaci\u00f3n sustentada, es una ventaja competitiva para las empresas.<\/p>

Algunas se\u00f1ales que nos fueron indicando la necesidad de avanzar en este sentido son:<\/p>

\u2022 Abundancia de datos, pero poca informaci\u00f3n.<\/p>

\u2022 Necesidad de un trabajo m\u00e1s sin\u00e9rgico entre \u00e1reas, abandonar el trabajo tipo silo. Por ejemplos las \u00e1reas de Tr\u00e1fico, Administraci\u00f3n, Operaciones, manejan distinta informaci\u00f3n, pero la facturaci\u00f3n es una sola y todos estamos tratando de llegar a un mismo dato.<\/p>

\u2022 Reuniones gerenciales donde los datos no coinciden, \u00bfcu\u00e1l refleja la realidad?<\/p>

\u2022 Ten\u00edamos cultura de an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n pero llegado a un punto, Excel empezaba a resultarnos poco flexible. Resulta \u00fatil para una empresa peque\u00f1a, pero para una Pyme no es de utilidad porque es sumamente vulnerable.<\/p>

\u2022 Necesidad de mayor evidencia frente a procesos de decisi\u00f3n altamente intuitivos.<\/p>

\u2022 B\u00fasqueda de mayor productividad.<\/p>

Federico, como Gerente de Ingenier\u00eda estuviste a cargo del proceso de desarrollo de estas capacidades: \u00bfPodr\u00edas sintetizar c\u00f3mo funciona la BI? \u00bfEs un proceso muy complejo? \u00bfRequiere mucha inversi\u00f3n? Creo que puede ser interesante la explicaci\u00f3n t\u00e9cnica desde un proceso que nos resulta conocido\u2026<\/i><\/b><\/p>

El proceso de BI en s\u00ed es sencillo de explicar. El primer paso es identificar las fuentes de datos (data sources), despu\u00e9s reunir la informaci\u00f3n y generar el Data Warehouse: que implica tener todos los datos en un mismo lugar. Luego, hay que vincular los datos que est\u00e1n en distintas tablas de alguna manera, lo que implica analizar los datos. Finalmente, ese an\u00e1lisis nos va a permitir con distintas estrategias generar reportes y dashboards para las personas que toman las decisiones, con el fin de mejorar su proceso de elecci\u00f3n.<\/p>

Sin embargo, su implementaci\u00f3n en la realidad requiere un an\u00e1lisis profundo de los sistemas existentes y de c\u00f3mo vincularlos. Para un entendimiento del negocio que lleve a formular las preguntas adecuadas es clave que quienes toman las decisiones se involucren en el proceso. Y te dir\u00eda que una vez montada la infraestructura en sistemas, la clave del \u00e9xito es encontrar el partner estrat\u00e9gico adecuado que te ayude a vincular los distintos sistemas en un \u00fanico Data Warehouse. El sector de IT de iFLOW no lo hizo en forma independiente; seleccion\u00f3 un proveedor para esta tarea, lo que no es sencillo porque hay pocos en el mercado que sepan hacerlo de la forma correcta y eficiente. Nuestra experiencia fue muy buena.<\/p>

Para entender la complejidad de esto, \u00bfnos pueden contar sobre qu\u00e9 sistemas de la empresa se centra la toma de datos y su posterior an\u00e1lisis?<\/i><\/b><\/p>

En el caso de iFLOW, el BI se centra en el medio de los sistemas que se utilizan y toma datos de los mismos, los vincula y los procesa,<\/p>

\u2022 WMS y TMS sistemas de dep\u00f3sito y tr\u00e1fico.<\/p>

\u2022 Sistemas de seguimiento.<\/p>

\u2022 Ruteador con inteligencia artificial que, por ejemplo, aprende de las demoras en la calle y las tiene en cuenta para pr\u00f3ximos ruteos.<\/p>

\u2022 ERP (Enterprise resourse planning).<\/p>

\u2022 CRM (Customer Relationship Managment).<\/p>

\u2022 Magento, plataforma de ecommerce.<\/p>

Una pregunta un poco m\u00e1s t\u00e9cnica, pero que puede ayudar a comprender mejor el proceso a trav\u00e9s del cual se obtiene el valor de la informaci\u00f3n: En ciencia de datos se habla mucho de los \u201cdata sets\u201d, \u00bfpodr\u00edan explicar este concepto?<\/i><\/b><\/p>

Son extracciones parciales del Data Warehouse, para el caso en que el usuario necesite obtener cierto tipo de informaci\u00f3n (por ejemplo tr\u00e1fico) sin tener que acceder a todo el DW. Para acceder a un data set en general se cuenta con una pantalla donde seleccionar atributos y m\u00e9tricas. De acuerdo a los atributos que se desean analizar y los indicadores (por ejemplo de un producto: costo, kilos pickeados, etc.), se define para que localizaci\u00f3n (CD) y qu\u00e9 d\u00eda estamos analizando. Luego el sistema utiliza la informaci\u00f3n de las tablas del DW y se generan los respectivos gr\u00e1ficos.<\/p>

Estos gr\u00e1ficos tienen informaci\u00f3n de ciertas variables relacionadas al data set, atributos e indicadores que seleccionamos previamente, por ejemplo dispersi\u00f3n de los kilos del cliente, y muestra tambi\u00e9n los datos que est\u00e1n por fuera de los l\u00edmites. Ayudan a tener informaci\u00f3n \u00fatil para el dise\u00f1o de dep\u00f3sitos, por ejemplo teniendo en cuenta la rotaci\u00f3n, vol\u00famenes de demanda, etc.<\/p>

Como habl\u00e1bamos al principio la finalidad de obtener conocimiento a partir de los datos es asistir a la toma de decisiones, es decir el dato sirve en la medida que se vuelve \u201caccionable\u201d y le permite a la empresa generar valor. \u00bfPodr\u00edan darnos alg\u00fan ejemplo de esto?<\/i><\/b><\/p>

Les contamos dos casos que sirven para ilustrar el valor de la informaci\u00f3n en la toma de decisiones. Como ustedes saben la pandemia gener\u00f3 cambios muy abruptos en los patrones de consumo y disrupciones que tuvieron que afrontar las cadenas, estos casos son diferentes situaciones con diferentes clientes que ilustran bien el concepto:<\/p>

Caso 1: An\u00e1lisis de los perfiles de venta en el segmento minorista del \u201cCliente X\u201d<\/i><\/b><\/p>

El cliente sufri\u00f3 mucho con la pandemia, al l\u00edmite de casi desaparecer, por lo que estaba pensando en cerrar las zonas minoristas, donde los vol\u00famenes de venta no superaban cierto l\u00edmite, ya que no se estaban cubriendo los costos fijos.<\/p>

Para evitar esto usamos BI con el fin de proponerles acciones de mejora. Estudiamos los patrones de consumo de los puntos de venta y sugerimos acciones focalizadas de promoci\u00f3n a costos menores que el est\u00e1ndar, para acompa\u00f1ar el mal momento del cliente X.<\/p>

Se hizo un ABC de productos y se propuso un esquema de descuentos para los cu\u00e1les su cliente final (minorista) hist\u00f3ricamente ten\u00eda demanda y que hab\u00eda dejado de comprar. Esta acci\u00f3n logr\u00f3 que los clientes empezaran a traccionar y a partir de ah\u00ed se fue incrementando la demanda.<\/p>

Caso 2: C\u00e1lculo de bonificaci\u00f3n y descuento comercial a un \u201cCliente Y\u201d sujeto a un recimiento potencial.<\/i><\/b><\/p>

Nuestro modelo de negocio se basa en un \u201cwin- win\u201d; entendemos que en la medida que a nuestro cliente le va mejor tambi\u00e9n ganamos nosotros, somos \u201csocios\u201d. Nosotros hab\u00edamos propuesto al cliente que si el crecimiento era mayor a un determinado porcentaje, se analizar\u00eda un descuento comercial. La pandemia afect\u00f3 positivamente a este cliente. La demanda de sus productos \u201cA\u201d creci\u00f3 un porcentaje menor, pero impactando tambi\u00e9n a iFLOW (positivamente) por esta situaci\u00f3n. Teniendo en cuenta esta situaci\u00f3n, desde iFLOW se extrajo informaci\u00f3n de todos los viajes, para simular no solo el aumento de ventas sino tambi\u00e9n de posibles ahorros (por no saturaci\u00f3n de veh\u00edculos por ejemplo) y calcular un porcentaje de ese nuevo margen para ceder al cliente.<\/p>

Como puede verse el an\u00e1lisis de datos nos ayuda a simular escenarios posibles, que antes analiz\u00e1bamos de manera m\u00e1s intuitiva.<\/p>

Nos parecen muy valiosos los ejemplos, sobre todo porque se ve claro c\u00f3mo se genera una mayor adaptabilidad de la empresa y de la cadena en su conjunto, a partir de la informaci\u00f3n. \u00bfUsan tambi\u00e9n la informaci\u00f3n para cuestiones m\u00e1s habituales de la operaci\u00f3n?<\/i><\/b><\/p>

Te cuento dos casos m\u00e1s en relaci\u00f3n a tu pregunta, uno tiene que ver con una aplicaci\u00f3n para customer service y el otro con el nivelado de capacidad.<\/p>

– Customer service: <\/b>Tenemos una ticketera web, donde se categoriza el tipo de reclamo de los clientes. Nutrimos la ticketera con el WMS y el CRM, de esta manera el cliente puede ver los reclamos que carg\u00f3, en qu\u00e9 mes, en qu\u00e9 planta y en qu\u00e9 estado est\u00e1 su reclamo. Le permite sacar algunas conclusiones tan s\u00f3lo observando el gr\u00e1fico. A su vez, tambi\u00e9n nos alimenta generando ideas de mejora continua. Y nos permite gestionar los tiempos de respuesta a los reclamos mediante la fijaci\u00f3n de objetivos.<\/p>

–\u00a0Nivelado de capacidad: <\/b>El objetivo es nivelar la carga operativa diaria a lo largo de la semana para buscar una reducci\u00f3n de horas extras. Si bien la capacidad presenta determinada flexibilidad, a veces el costo de esta flexibilidad (horas extras, m\u00e1s camiones, etc.) es demasiado alto. A trav\u00e9s de la anal\u00edtica podemos tener m\u00e1s claro la capacidad \u00f3ptima a ofrecer, agrupar las entregas en zonas y programar los despachos de manera m\u00e1s eficiente.<\/p>

Germ\u00e1n, una \u00faltima pregunta, \u00bfespec\u00edficamente a qu\u00e9 se refieren cuando hablan de iFLOW como un operador 4PL?<\/i><\/b><\/p>

Las siglas 4PL significan \u201cFourth-Party Logistics\u201d. Cuando hablamos del concepto de 4PL, nos referimos a un modelo de integraci\u00f3n con el cliente en el que administramos no solo nuestros recursos, capacidades y tecnolog\u00edas, sino tambi\u00e9n la de otros proveedores de servicios complementarios, ofreciendo una soluci\u00f3n completa a nuestro cliente. Muchas veces tiene que ver con el proceso productivo, desarrollos de tecnolog\u00eda o incluso desarrollos comerciales.<\/p>

Bajo este concepto no le brindamos al cliente solamente camiones, gente y dep\u00f3sitos. Vamos un paso m\u00e1s all\u00e1, le damos informaci\u00f3n clave para su negocio. Para ello les pedimos que nos participe en su proceso de decisi\u00f3n y acompa\u00f1amos su inversi\u00f3n sumando nuestros conocimientos y experiencia. Es un proceso que lleva tiempo y depende mucho de la predisposici\u00f3n del cliente, por eso con algunos clientes somos solo 3PL, una tercerizaci\u00f3n log\u00edstica con contrato y KPIs, pero cuando existe la posibilidad apuntamos a un nivel de integraci\u00f3n m\u00e1s amplio.<\/p>

Conclusiones<\/i><\/b><\/p>

Sintetizando todos estos conceptos podr\u00edamos decir que una pieza clave en esta habilidad de adaptaci\u00f3n que se refleja en el modelado y la gesti\u00f3n de la cadena de suministro, es disponer de informaci\u00f3n valiosa que nos permita tomar decisiones estrat\u00e9gicas, t\u00e1cticas y operativas oportunas, y para ello se requiere contar con las adecuadas capacidades digitales. Estas capacidades digitales van m\u00e1s all\u00e1 de disponer de las necesarias TI y TO (Tecnolog\u00edas digitales de informaci\u00f3n y operaci\u00f3n), ya que implican principalmente contar con una cultura y forma de trabajo de las personas, alineadas con esas tecnolog\u00edas; el alcanzar un estad\u00edo de madurez digital con estas caracter\u00edsticas va a significar una clara ventaja competitiva para la empresa y toda la cadena de valor.<\/p>

Lourdes Perea Mu\u00f1oz, Natalia Toscani y Daniel Suarez Anzorena\u00a0\u00a0|\u00a0\u00a0<\/span>7 de septiembre del 2020<\/span><\/b><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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