Prácticas de BI para SCM

La gestión efectiva de la cadena de suministro, sobre todo si es regional o global, es una tarea compleja. Una empresa no sólo tiene que ocuparse de sus propios asuntos, tales como el control de costos y eficiencia, sino que también debe garantizar la satisfacción del cliente para proporcionar la oportunidad, la calidad, la coherencia y el servicio. La gestión eficaz de los datos para mejorar la toma de decisiones es ni más ni menos que el Business Intelligence (BI).

Las Herramientas de BI desempeñan un papel fundamental en la gestión de la cadena de suministro (SCM - Supply Change Management), desde la previsión de la logística y de gestión de inventario a la mitigación del riesgo. Las empresas que manufacturan productos electrónicos, diseñan, prueban, fabrican y distribuyen una amplia gama de productos, incluyendo la electrónica de consumo, dispositivos médicos y sistemas de defensa enfrentan desafíos de abastecimiento de la cadena. Estos incluyen el volumen y la diversidad de los componentes necesarios, los plazos de entrega muy cortos,la amenaza constante de las piezas falsificadas y el impacto de las fuerzas políticas, económicas y naturales en todo el mundo.

Aunque la mayoría de las empresas manufactureras confían en las soluciones Business Intelligence (BI) tal como son provistas por los vendors, hay razones que justifican la construcción y aplicación de instrumentos personalizados. En contraste con los productos genéricos que utilizan supuestos estándar y mediciones promedio, las herramientas propietarias de BI pueden ser diseñados específicamente para las necesidades únicas de la compañía y sus parámetros de operación, lo que permite a los planificadores y analistas cambiar rápidamente variables, identificar tendencias y profundizar en los detalles. Otro de los beneficios de la tecnología propietaria es la oportunidad para que sea fácil de usar para impulsar una mayor adopción, ahorrar tiempo y evitar los silos de conocimiento. La inclusión de métricas accionables, medibles y proactivas, es un diferenciador clave de tal tecnología. Los modelos predictivos identifican oportunidades de productividad a través de varias funciones de cadenas de suministro y de manera proactiva envían alertas automáticas a los responsable con un plan de acción recomendado, junto con la cuantificación de la mejora de los indicadores clave de rendimiento correspondientes.

Mejores prácticas para herramientas de BI personalizadas (customizadas)

A continuación se presentan una serie de recomendaciones para identificar las principales ventajas de las herramientas de Business Intelligence (BI) personalizadas.

1. Trabajar con las personas del negocio, no con gente de TI

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Debido a que estas son herramientas de negocio, tienen que ser desarrolladas por personas que entienden las necesidades y procesos empresarial. Las compañías deben encontrar la gente de negocios con la capacidad de programar, en lugar de los programadores de TI necesarios para aprender el negocio. Aunque la identificación de estos recursos es difícil y toma tiempo, los resultados valen la pena el esfuerzo. Este enfoque ayuda a lograr la simplicidad y un enfoque en los resultados, no en las complejas tecnologías IT para su propio bien.

2. Trabajar directamente con los usuarios para conocer sus necesidades

En lugar de aislar a los desarrolladores, hágalos sentar con expertos funcionales para comprender los procesos de análisis utilizados, por ejemplo, para buscar e identificar oportunidades de mejora. Los desarrolladores pueden diseñar algoritmos para automatizar estas funciones. Utilice un método de "incubación": empezar poco a poco con un prototipo. Luego replicar el modelo hacia otro sectores. Deje experimentar los usuarios y acepte la retroalimentación que le proveen. Con base en esta información, puede mejorar o expandir la herramienta. La participación temprana y continua de los usuarios también ayuda a fomentar la adopción de las herramientas. Otro factor importante en la adopción generalizada, es asegurarse que los instrumentos soportan los objetivos de los usuarios profesionales y se vinculan con su remuneración.

3. Enfatizar la facilidad de uso

Esto puede parecer elemental, pero asegúrese de que las herramientas son fáciles de usar por personas con diferentes niveles

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de habilidad analítica y conocimiento. Por ejemplo, que en una cantidad limitada de clics de ratón, el usuario pueda acceder a los datos procesables. Para garantizar la facilidad de uso:

● Automatice la fase de análisis tanto como sea posible. ● Reduzca la cantidad de tiempo que los usuarios pasan en el

análisis (una buena meta es cinco por ciento) para que la mayor parte del tiempo pueda ser dedicado a la conducción e implementación de mejoras en los procesos.

● Identificar posibles acciones dentro de la propia herramienta, con parámetros asociados tales como el valor y el costo de cada opción.

● Utilizar un modelo de suscripción para enviar datos relevantes a los usuarios que lo soliciten, en lugar de exigirles que vayan a buscarlo al sistema.

4. Construir una base de datos centralizada de alta calidad y con limpieza de datos

Para que las herramientas Business Intelligence (BI) contribuyan a tomar buenas decisiones se debe cuidar la precisión de los datos y cuán completos se encuentren los registros. Las empresas deben recopilar datos de fuentes internas y externas (por ejemplo, socios de negocios) en un repositorio central y construir una herramienta de validación para "limpiar" la misma. A continuación, deben ser identificadas las excepciones y corregirlas. Este método no sólo mejorará la calidad de datos, sino que también ayudará a reducir los errores en el futuro al regresar a la fuente de datos.

5. Lograr una masa crítica

Tómese el tiempo para construir la arquitectura de datos correctamente de manera que tenga escalabilidad y sea una base sólida para la creación de futuras herramientas de Business Intelligence (BI). A medida que la base de datos se hace más grande, se hace más fácil aprovechar estos recursos para construir nuevas herramientas relativas a otros aspectos de la cadena de suministro. Por ejemplo, comenzar con una herramienta de apoyo a la decisión, agregar la planificación avanzada y la información logística, y ampliar al aprovisionamiento, gestión de riesgos, optimización de insumos entrantes. Además, el mantenimiento de registros históricos de datos establece las bases para vislumbrar tendencias. Los registros históricos permiten analizar variaciones para ver si representa un verdadero

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patrón de cambios. Esta capacidad es especialmente valiosa para la gestión de inventarios.

Las ventajas del BI

Las principales ventajas de las herramientas de BI personalizadas para las empresas comienzan con una mayor eficiencia del personal de la cadena de suministro. Al reducir drásticamente la cantidad de tiempo necesario para el análisis, las herramientas deBIliberan estos recursos humanos para centrarse en impulsar mejoras en la productividad que han sido priorizadas y cuantificadas por las herramientas. Una ventaja de negocio relacionado es la capacidad de examinar todos los datos, no sólo los subconjuntos. Las herramientas deBIcontinuamente barren y analizan todos los datos, a diferencia de los analistas humanos, que tienen restricciones de tiempo y responsabilidades múltiples.

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