Limpie sus datos para mejorar su cadena de suministro

Menos problemas de disparidad de datos conducen a una colaboración más sólida y confiable en la cadena de suministro.

Es posible que las intensas interrupciones en las cadenas de suministro causadas por la pandemia de COVID-19 hayan terminado, pero esto no significa necesariamente que las cadenas de suministro del mundo estén funcionando sin problemas.

A medida que las empresas se esfuerzan por mejorar sus esfuerzos de colaboración con proveedores clave, la disparidad de datos en la cadena de suministro a menudo puede obstaculizar sus esfuerzos. Cuando el 43% de las pequeñas empresas ni siquiera realizan un seguimiento de su inventario (y esa es solo una estadística), el potencial de faltas de comunicación e interrupciones entre socios es alarmantemente alto.

Sin embargo, con las tácticas adecuadas, los datos pueden convertirse en una fortaleza, en lugar de una debilidad.

El problema con el uso de datos de la cadena de suministro a menudo comienza con la forma en que las diferentes unidades de negocios (ya sea dentro de la misma empresa o con socios) calculan los KPI y definen su lenguaje de datos. Con demasiada frecuencia, los diferentes grupos en la asociación de la cadena de suministro tienen cada uno su propia forma de calcular los datos.

Sin alguna forma de unificación y discusión, esto puede conducir fácilmente a una situación en la que diferentes grupos informan sobre métricas completamente diferentes (y de maneras completamente diferentes), generando confusión y disparidad con respecto al éxito y los desafíos de la cadena de suministro. Esto es especialmente problemático para las empresas que están sujetas a regulaciones de uso de datos y requisitos de cumplimiento de seguridad. Cualquier disparidad o interrupción resultante de diferentes terminologías también podría generar importantes problemas de cumplimiento.

Debido a esto, usted y sus socios deben dedicar algo de tiempo por adelantado a determinar una terminología de datos única que utilizarán en su asociación. Establecer definiciones comunes o formas de calcular ciertos puntos de datos mantendrá a todos encaminados para monitorear y evaluar los resultados de la cadena de suministro.

Esto requiere un proceso de colaboración entre las unidades de negocio internas y los socios externos para definir claramente su lenguaje de datos y sus KPI por adelantado. Establecer un proceso consistente y repetible que pueda escalar junto con su organización garantizará que los informes y análisis de datos sigan siendo consistentes, incluso cuando una empresa agrega nuevos productos, unidades de negocios internas o socios externos a su cadena de suministro.

Las empresas de hoy tienen más datos de la cadena de suministro disponibles que nunca, pero la mayoría de las veces no pueden utilizar esos datos. A esto lo llamo la dolencia de las minucias de medición: tratar de medir todo de una manera ineficiente que, en última instancia, te deja con una gran cantidad de datos que no sabes cómo usar.

Además, los datos dispares pueden generar una sobreabundancia de trabajo manual a medida que los líderes alternan entre programas e intentan ingresar datos manualmente de un software a otro. Es una configuración propensa a errores (la tasa de error promedio para la entrada manual de datos es del 1%) e innegablemente requiere mucho tiempo.

El impacto real de este enfoque es que los líderes se concentran en tareas menores en lugar de poder concentrarse en trabajos importantes que agregan valor. Jared Ward, fundador y director ejecutivo de Luminous, explica cómo este problema puede manifestarse fácilmente en las operaciones de la cadena de suministro de una empresa, provocando enormes cantidades de ineficiencia y oportunidades de cometer errores.

“Sin una plataforma integrada, los miembros del equipo caen en la trampa de intentar alternar entre diferentes sistemas y soluciones para recopilar conocimientos y datos. Un solo clic díscolo hace que sea muy fácil tener doble entrada de datos en un programa, sin proporcionar ningún dato a otro. Estos errores pueden agravarse rápidamente y dejarle información inexacta o incompleta”.

Para salir de la trampa del malabarismo con los datos, Ward recomienda que las organizaciones utilicen una plataforma que se integre con sus fuentes de datos existentes para proporcionar un "único punto de verdad" para los datos. Esto le ayudará a evitar el trabajo manual y a mantenerse centrado en lo más importante. Agrega: "Una buena plataforma ayuda a los miembros del equipo a administrar mejor sus sistemas de inventario, órdenes de compra y más, ya que todos estos datos interconectados están disponibles en un solo espacio".

¿El consejo de Ward?

“Tómese el tiempo para reevaluar el software que utiliza para gestionar las operaciones de su cadena de suministro. Una solución todo en uno podría ser la mejor opción para mantener sus operaciones funcionando sin problemas. Al mejorar las comunicaciones con proveedores y vendedores y tener una visibilidad total de sus operaciones, estará mejor equipado para abordar posibles interrupciones”.

Como se señaló en el punto anterior, utilizar una única fuente unificadora para los datos de su cadena de suministro puede contribuir en gran medida a reducir el trabajo manual que puede provocar errores humanos. Pero si su solución no ayuda a automatizar la recopilación y el análisis de datos, seguirá obligando a su equipo a centrarse más en el trabajo básico, en lugar de aprovechar información útil de esa información.

Incluso con la automatización más extendida que nunca, el 29% de los proveedores de datos todavía informan que "la falta de automatización disponible es un problema importante que obstaculiza su capacidad para completar tareas de manera eficiente", y el 37% de los consumidores de datos dicen que la falta de automatización provoca cuellos de botella relacionados con la tecnología.

Lo que es más problemático es que algunas herramientas de automatización aún requieren una intervención humana sustancial, generalmente cuando no escalan con el negocio o no extraen datos de múltiples fuentes de manera efectiva. Su objetivo debe ser encontrar una solución que automatice tanto como sea posible para que pueda concentrarse en lo que muestran los datos y lo que significan para su cadena de suministro, no solo en recopilar e ingresar esos datos.

Los desafíos de la cadena de suministro no necesariamente van a desaparecer, a pesar de sus esfuerzos. No puede controlar las fuerzas externas del mercado o un desastre natural que afecte a uno de sus proveedores. Pero con un enfoque proactivo para abordar la disparidad de datos, estará en condiciones de enfrentar estos desafíos de manera proactiva y tener éxito.