Convertir los datos de la cadena de frío en decisiones inteligentes
Las empresas de la cadena de suministro tienen los datos que necesitan para optimizar el rendimiento, pero carecen de la capacidad de convertir esos datos en conocimientos prácticos. Así es como pueden utilizar esos datos.
Las empresas de la cadena de suministro deben poder tomar decisiones informadas sobre la marcha. Es posible que tengan que cambiar u optimizar rutas para evitar retrasos, por ejemplo. O tal vez tengan que ajustar la gestión de inventarios para tener en cuenta las demandas cambiantes. Una empresa que puede tomar esas decisiones en tiempo real puede garantizar que los productos (en particular los bienes perecederos, como alimentos y productos farmacéuticos) lleguen a tiempo y en buenas condiciones, lo que le otorga a esa empresa una ventaja competitiva.
Esa capacidad depende de los datos, lo que puede ser un problema más confuso de lo que parece a primera vista.
El problema no es la falta de datos. Las empresas de la cadena de suministro tienen cantidades masivas, generadas por sensores, registradores de datos y otras herramientas que detallan todo, desde la ubicación y la temperatura hasta los impactos sufridos durante el transporte.
Los sistemas de gestión de almacenes y transporte agregan datos de toda la cadena de suministro de la empresa. Sin embargo, el problema es saber qué hacer con los datos: muchas empresas carecen de la capacidad de ponerlos en práctica. visibilidad para producir ideas procesables. Tienen los ingredientes pero no tienen la receta.
Sobrecarga de datos en el Cadena de frío
Las empresas de la cadena de suministro fomentan entornos ricos en datos. Las empresas han invertido en sensores y registradores de datos activos que recopilan datos sobre los productos en sus cadenas de suministro y cadenas de frío.
Los registradores de datos activos, conectados mediante GPS o señales celulares, pueden transmitir datos en tiempo real sobre factores que van desde la ubicación de un envío hasta variaciones de temperatura y humedad que podrían afectar la calidad de los productos perecederos, o la exposición a la luz, vibraciones y golpes que puede afectar a ciertos productos.
Los dispositivos sensores que recopilan datos en tiempo real, pero no los transmiten, recopilan datos precisos sobre factores similares, como temperatura, humedad y golpes, que pueden usarse para identificar patrones para establecer las rutas de envío más eficientes, líneas de base de desempeño y áreas que necesitan para mejorar.
Pero reunir esos datos para ofrecer información útil es donde las empresas se quedan cortas. Es posible que tengan los datos, pero carezcan de la visibilidad que les indique qué acciones deben tomarse de inmediato. Y no actuar en función de esos datos pone en riesgo los productos, lo que reduce la eficiencia operativa y genera clientes descontentos. En el proceso, también reduce el retorno de la inversión en recopilación y visibilidad de datos.
Optimización del valor de los datos de su cadena de frío
Las empresas de la cadena de suministro pueden hacer que los datos de sus sensores activos y pasivos funcionen para ellas entendiendo cómo utilizar esos datos e implementando un sistema que les permita contextualizar conocimientos que impulsarán la toma de decisiones inteligente.
Empiece por considerar el volumen de datos. Intentar examinar manualmente toda esa información en busca de patrones, tendencias e ideas no es práctico ni escalable. El proceso debe automatizarse y debe ser de autoaprendizaje.
Una plataforma habilitada por inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) puede brindar información en tiempo real para ayudar a guiar la toma de decisiones, automatizar la gestión de sensores y predecir el rendimiento completo y a tiempo (OTIF) y dónde se producirán condiciones adversas o interrupciones. en la cadena de suministro podrían ocurrir.
También es importante comprender los diferentes usos de los datos de sensores y en tiempo real. Los datos en tiempo real enviados por registradores de datos activos son esenciales para rastrear los envíos y poder reaccionar ante eventos que podrían afectar la calidad de los productos. Pero estas herramientas son caras. Es posible que las empresas no quieran implementarlos en toda la empresa, sino sólo donde más se necesitan.
Mientras tanto, los datos de los sensores recopilados pasivamente son una forma rentable de recopilar información valiosa, por ejemplo, registrando datos ambientales para ayudar a determinar rutas futuras óptimas. Los datos también se pueden utilizar para establecer líneas de base para el desempeño.
Cuando los conocimientos basados en datos impulsan la toma de decisiones, las empresas pueden reducir el riesgo de la cadena de suministro, aumentar la eficiencia y hacer felices a sus clientes. Las empresas de la cadena de suministro ya tienen los datos. Sólo necesitan una plataforma que les permita aprovecharla al máximo.
