El proceso de recolectar información (observación), identificar patrones (análisis) y definir teorías (ideas) nos da un sentido de cómo funciona el universo, los sistemas vivientes y la psicología humana básica. Pero, por supuesto, hay cosas que sabemos mejor que otras.

Los patrones climáticos y los mercados globales son ejemplos de cosas complejas, que son básicamente demasiado complejas para estudiar fácilmente. Existen demasiadas variables que afectan su comportamiento, aislar esas variables resulta difícil, y dichas variables interactúan y producen efectos complejos. Actualmente las cadenas de suministro globales se han vuelto unas de las entidades más difíciles de manejar.

Las cadenas de suministro globales se ven afectadas por la geografía, la política, el tiempo, la oferta y la demanda, infraestructura, tendencias tecnológicas y gestión. El conocimiento de qué pasa en la cadena de suministro, y qué hacer en caso de que cambien ciertos factores es indispensable para lograr las metas, especialmente en un mercado donde la competencia de la cadena de suministro se ha vuelto el principal diferenciador entre la competencia. Pero históricamente este tipo de conocimiento ha sido muy difícil de tener debido a la complejidad involucrada. Aunque esto está por cambiar en forma dramática, todo debido al modelo computacional.

La realidad como simulación por computadora

En problemas complejos como la dinámica de la cadena de suministro, es importante resaltar que el proceso de observación, análisis, y teorización no se rompa. Ha sido más difícil ejecutar acá que en espacios menos complejos. Pero el poder de la computación está finalmente progresando.

Los problemas complejos necesitan un montón de datos para analizar, de múltiples factores. Recolectar y almacenar “big data” es más fácil que nunca gracias a la nube. La nube también brinda la arquitectura para analizar datos, por medio de grandes centros computacionales a bajo costo. Los algoritmos de “machine learning” luego pueden alimentarse de ese análisis para desarrollar mejores modelos empíricos que pueden predecir con precisión la realidad.

Los modelos computacionales digitalizan cosas tan variadas como simulación de la vida bacteriana, atmósfera turbulenta de Júpiter, extinción de los dinosaurios, de manera que podamos entender todo mejor. Las cadenas de suministro son un territorio inevitable para la aplicación del modelo computacional.

Los patrones no obvios pero críticos de la cadena de suministro que los modelos computacionales mostrarán, brindarán visibilidad de todo como de la mitigación de riesgos, ejecución de la demanda y procesos de producción más inteligentes. Por ejemplo, ¿que tendrá mayor impacto en la cadena de suministro de una empresa de manufactura: un tsunami o un cambio de tarifa de la materia primas? La simulación de la cadena de suministro, brindará nuevas maneras de evaluar las prioridades. Para aquellos preocupados estrictamente por la rentabilidad, esto significará importantes ahorros en los costos y mayor eficiencia y nuevas vías de facturación.

El camino a la “transformación digital”

La capacidad de simular, modelar, predecir la dinámica real de la cadena de suministro será el resultado final de un proceso que muchas empresas están realizando actualmente llamado “transformación digital”. Para lograr los beneficios de las simulaciones, modelos y analytics, el primer paso es alimentar estos procesos con ¡datos!

Debemos recordar, que la cadena de suministro cuenta con una gran cantidad de variables que deben medirse. Entonces, la única manera de manejar toda esta información es digitalizar y almacenarla en una red dinámica de información. De allí, pueden accederse, analizarse y compartir y los resultados para transmitirlos a los distintos participantes a nivel operacional.

Unificar los datos en un solo lugar, será el mayor reto para las empresas que busquen aprovechar los beneficios de una cadena de suministro completa de punta a punta. Las cadenas de suministro actuales, contienen muchos sistemas organizacionales y de información diferentes. Estas distinciones esencialmente crean silos de datos que hacen que la digitalización sea difícil.

Pero si las empresas realmente desean sobrevivir en un mundo altamente complejo, necesitan empezar el camino hacia la cadena de suministro digital. Esto significa unificar todas las partes de la cadena. En un comienzo puede parecer atemorizante, pero todos los problemas complejos son así, Y sin embargo, si logramos digitalizarlo, veremos luego los beneficios.

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