EL BLOG DE LA CADENA DE SUMINISTRO
La ubicación de los centros de distribución se desplaza hacia las zonas urbanas
A la hora de elegir las ubicaciones de sus centros de distribución, es importante observar las tendencias del comercio electrónico y la necesidad de entregar a los clientes en los mercados metropolitanos.
A la hora de elegir las ubicaciones de sus centros de distribución, es importante observar las tendencias del comercio electrónico y la necesidad de entregar a los clientes en los mercados metropolitanos.
El ritmo de construcción de centros de distribución continúa, pero ahora se centra en los grandes mercados metropolitanos, no en las zonas menos desarrolladas y de baja costo
SCDigest analizó las observaciones sobre la estrategia de red de Amazon y su evolución. Muestran un diagrama de MWPVL que muestra quela red existente (puntos azules) ha estado en gran parte en zonas más rurales, o al menos no muy urbanas - regiones donde el suelo y la mano de obra costos eran más bajos. Sinembargo, ahora las instalaciones en construcción se encuentran generalmente en zonas urbanas - el área de Nueva York, Chicago, Filadelfia, etc., como se muestra en los puntos rojos más grandes.
Amazon busca ahora un plazo de entrega rápido (es decir, el mismo día) en las principales ciudades de Estados Unidos. Se trata de un enfoque diferente al del pasado, que se centraba más en costo.
Fuente: http://www.scdigest.com/assets/newsviews/14-06-04-1.php?cid=8152
La expansión de los almacenes de Amazon no cesa como medio para lograr un dominio indiscutible
Amazon está trabajando para ofrecer entregas cada vez más rápidas de pedidos en línea -incluidos envíos en el mismo día- a los hogares de los compradores. Esto significa que necesitan más centros de distribución en áreas metropolitanas.
Los consumidores esperan ahora que la entrega a tiempo se produzca en un plazo de dos a tres días. Esta es sólo la expectativa mínima. La tendencia es pasar del envío desde un almacén específico a elegir un almacén más cercano para servir a los clientes, con una entrega más rápida y un transporte más barato costos.
Análisis de la cadena de suministro y datos de las redes sociales
La analítica de la cadena de suministro debe incluir la analítica social porque el examen de los datos sociales puede ayudar a los responsables de la cadena de suministro a realizar ajustes importantes, mantener los niveles adecuados de inventario, supervisar la gestión de pedidos y disminuir las devoluciones. Esto ayudará a la empresa a mantener costos al mínimo y aumentar el valor para el cliente.
La analítica de la cadena de suministro debe incluir la analítica social porque el examen de los datos sociales puede ayudar a los responsables de la cadena de suministro a realizar ajustes importantes, mantener los niveles adecuados de inventario, supervisar la gestión de pedidos y disminuir las devoluciones. Esto ayudará a la empresa a mantener costos al mínimo y aumentar el valor para el cliente.
¿Qué significan las redes sociales para su cadena de suministro?
Luciano Cunha, de la Guía de sistemas de gestión de almacenes, habla de cómo las empresas pueden empezar a plantearse el uso de las redes sociales en la cadena de suministro. En concreto, señala que "la naturaleza de tiempo real absoluto que es inherente a las redes sociales puede actuar como una bendición y una maldición para los profesionales que supervisan una cadena de suministro. En cierto sentido, el acceso a datos en tiempo real puede ayudar a que las cadenas de suministro funcionen de forma ultraeficiente, ya que un análisis adecuado puede llevar a producir el producto justo para satisfacer la demanda de los consumidores."
Fuente: http://www.warehousemanagementsystemsguide.com/blog/social-media-supply-chain-042711/
Gestione sus análisis de la cadena de suministro como un equipo de béisbol
Jeff Kavanaugh escribió en Industry Week que "la analítica social tiene la capacidad de ayudar a la cadena de suministro".
Medios sociales y análisis de la cadena de suministro
los gestores realizan ajustes críticos, mantienen niveles de inventario adecuados, supervisan la gestión de pedidos y disminuyen las devoluciones, lo que a su vez ayuda a controlar costos y mejorar la satisfacción del cliente".
Fuente:http://www.industryweek.com/customer-relationships/manage-your-supply-chain-analytics-baseball-team
Uso de análisis avanzados aplicados a la cadena de suministro y los datos comerciales
¿Cómo tiene en cuenta una empresa los datos de las redes sociales disponibles? Marc Dragon habló en una entrevista con Dustin Mattison sobre el uso de análisis avanzados aplicados a los datos de la cadena de suministro y el comercio. Cree que hay que tener en cuenta tres tipos diferentes de fuentes de datos: las fuentes de datos propias (los datos estructurados de las empresas), las fuentes de datos de pago y los datos de las redes sociales.
Conclusión
Los analistas de la cadena de suministro pueden utilizar los datos de las redes sociales en sus análisis y deben aprovechar las oportunidades que ofrecen para mejorar la previsión y la satisfacción de la demanda. En última instancia, la analítica social consiste en utilizar los medios sociales para aumentar la previsibilidad de las métricas operativas clave.
Entrevista: ¿Por qué es realmente importante el análisis de la cadena de suministro?
Hakan Andersson explica por qué es tan importante el análisis de la cadena de suministro.
En el siguiente vídeo, Hakan Andersson explica por qué es tan importante el análisis de la cadena de suministro.
Principales conclusiones:
Los retos de dar sentido a los macrodatos
Cuatro dificultades del análisis de datos de la cadena de suministro
Tipos de análisis de datos de la cadena de suministro que deben realizarse
¿Por qué es difícil dar sentido a los macrodatos?
En primer lugar, me gustaría decir que es estupendo disponer de big data. Ahora tenemos datos, datos en profundidad, tenemos la potencia informática para procesar los datos. Esto significa que realmente podemos, cerca del momento en que ocurren las cosas, establecer qué es la realidad. No tenemos que basarnos en verdades establecidas que, muy a menudo, resultan no ser verdades, sino más bien mitos de empresa.
El riesgo es que, con todos estos hermosos datos disponibles, es muy fácil dejarse llevar. También existe el riesgo de que los datos estén al alcance de mucha gente. Cualquiera que disponga de ellos puede sacar sus propias conclusiones. Por eso los datos deben ser conservados; deben ser manejados por alguien que tenga la experiencia y el conocimiento sobre las operaciones. De lo contrario, las conclusiones a las que llegue cualquiera que tenga acceso a los datos podrían ser erróneas, y estaríamos comparando manzanas con piñas.
Sabemos por la base de datos Establish-Davis, donde llevamos casi cuarenta años haciendo un seguimiento de la logística costos y los servicios, que hay que saber realmente qué es comparable y qué no.
No es justo comparar la logística costo para un artículo de alto valor y bajo peso como los productos farmacéuticos con una industria como la siderúrgica, en la que los artículos tienen poco valor y mucho peso. Eso marca una gran diferencia, y puede suponer un problema si estás en el lado de la cadena de suministro de la empresa, porque entonces estarás a la defensiva todo el tiempo, intentando explicar por qué las cosas están bien o mal, y tienes que estar al mando de lo que es importante y lo que es correcto.
Dificultades del análisis de datos de la cadena de suministro
Una dificultad a la hora de clasificar los datos es que, en primer lugar, los datos nunca están limpios, casi nunca. El mero hecho de tener un montón de datos y que parezcan muy precisos y válidos no significa que lo sean, por lo que hay que conocer e identificar los puntos débiles de los datos, dónde se han actualizado los archivos maestros y dónde no, y dónde sólo hay un marcador de posición y dónde es material real.
Otra dificultad de los datos limpios es que, aunque sean correctos, pueden incluir extremos y valores atípicos que distorsionen los resultados del análisis que estás haciendo. Por eso, lo primero que hay que hacer es limpiar los datos, identificar los extremos y conocer los puntos débiles en los que se pueden utilizar los datos y en los que no son válidos.
Hay que decidir qué es importante. Aquí es fácil perderse en un montón de análisis, y tienes que saber qué es lo que realmente tiene sentido y de dónde sacas alguna salida al análisis.
Hay que hacer que los datos sean comparables. Por ejemplo, hay que hacerlos comparables a lo largo del tiempo para saber cuándo ha cambiado el negocio, y hay que hacer ajustes a las tendencias. El análisis de tendencias es la mejor manera de controlar e identificar, por ejemplo, si las medidas para mejorar la eficiencia están dando sus frutos y si es necesario examinarlas más de cerca.
Además, con los macrodatos, hay que hacer una evaluación comparativa entre las entidades y una evaluación comparativa externa. Luego hay que hacer que los datos sean comparables entre las entidades.
Un ejemplo obvio y quizá pequeño es el de las instalaciones. Hay un costo para alojar los inventarios en el que usted mismo podría ser propietario de algunas de las instalaciones y podría alquilar otras. El costo real que debe utilizar podría ser el mismo, pero las instalaciones propias pueden salir muy favorecidas en estas comparaciones. En este caso, es posible que desee crear un alquiler ficticio para nivelar el campo de juego.
¿Qué tipos de análisis de datos de la cadena de suministro hay que hacer y por qué?
Esto, por supuesto, depende de las necesidades. ¿En qué fase se encuentra? ¿Está dando la vuelta a una empresa? ¿Está supervisando una empresa que funciona bien? ¿Ha habido fusiones, etc.?
La primera área que hay que examinar es costo y la eficiencia. Tendemos a empezar por examinar la logística costo y la estructura por artículo, por cliente y por proveedor, y examinamos la estructura de los pedidos. Lo que tratamos de ver es qué está impulsando costo. Aplicando algunas reglas empíricas o conocimientos detallados que tenemos de otros análisis, podemos identificar qué artículos son rentables, en qué clientes debemos centrarnos, con qué proveedores tenemos acuerdos que hacen que el costo desembarcado sea más alto de lo que pensábamos que sería.
Si lo sabemos, podemos elaborar estrategias para tratar a los clientes. Puede suceder, como suele ocurrir, que tengamos una estructura de pedidos con muchos pedidos pequeños. La gestión costos podría ser muy costosa para cada pedido, por lo que los pedidos pequeños hacen que toda la operación no sea rentable. Sabiendo eso, entonces podemos encontrar diferentes maneras de automatizar la gestión de pedidos o tener límites de flete gratuitos o tener un cargo por manipulación.
Hay muchas maneras de utilizar estos conocimientos. Si te fijas en los proveedores, muy a menudo, te das cuenta de que está un poco desenfocado, apuntando en todas direcciones, tienes un montón de pequeños proveedores. Y puede tener sentido tener a alguien que es un poco más caro, donde la logística es muy eficiente y muy favorable para usted.
Cuando analizamos la eficiencia, nos centramos, por supuesto, en la manipulación costo y las instalaciones costo, nos fijamos en la preparación de pedidos, la recepción, la administración. En este caso queremos hacer análisis de tendencias; queremos hacer evaluaciones comparativas internas entre diferentes entidades y diferentes instalaciones; queremos ver si hay alguna zona geográfica o país que sea más favorable y más eficiente.
Cuando tengamos esto en orden, será muy interesante hacer una evaluación comparativa externa. ¿Dónde están sus competidores? Antes he mencionado la base de datos Establish-Davis, que es gratuita y te permite saber cómo estás en comparación con tus competidores.
Un área específica es el transporte costo. Esta es una costo partida que, en la mayoría de las empresas, son en su mayoría externos, lo que significa que es dinero en la línea de fondo. Mediante el análisis de los envíos y las necesidades de los modos, se puede encontrar que a menudo se pueden utilizar modos más baratos, se pueden encontrar áreas potenciales de consolidación, que sabemos, ahorran mucho dinero y, de nuevo, está en la línea de fondo.
Ahora es posible realizar análisis de tendencias que no eran posibles hace unos años, por ejemplo, con el transporte. Antes era imposible hacer un análisis detallado de la facturación real del transporte de mercancías en comparación con los acuerdos, pero ahora es posible.
Lo que sabemos es que, por término medio, una empresa factura entre un 2 y un 4 por ciento de más si se compara el envío real con lo acordado, y supervisar esto constantemente y hacer un seguimiento podría ser algo que se subcontratara, pero también está fácilmente disponible en los sistemas de gestión del transporte de las torres de control logístico o, en algunos casos, puede hacerlo uno mismo sin esas herramientas de análisis.
Si se trata de un nivel más estratégico, hemos hablado del análisis de proveedores, estructura de pedidos, clientes, artículos y surtido, pero un área muy lucrativa es el análisis de la red de distribución. Lo que hay que hacer es analizar... ¿almaceno la cantidad adecuada de cada artículo para alcanzar un determinado nivel de servicio? ¿Almaceno los artículos donde es más favorable costo-wise? ¿Los almaceno donde es más fácil y barato enviarlos a los clientes? Todo esto se puede hacer con los datos disponibles.
Conclusión
En resumen, los análisis de la cadena de suministro que se pueden hacer ahora ofrecen una gran oportunidad para que usted, como gestor de la cadena de suministro, se ponga al volante. Se trata de un área muy cuantificable, a la que se pueden poner cifras. Si dispone de los datos, puede tomar las riendas, definir lo que es importante y dirigir y supervisar la eficiencia, además de ser un buen cliente para los proveedores que le ayudan.
Muchas gracias por recibirme, y estoy deseando volver a hablar con ustedes.
Las herramientas de análisis de la cadena de suministro basadas en datos no son suficientes
Los profesionales del análisis de la cadena de suministro pueden aprender mucho del análisis de clientes. Ambos ámbitos se basan en fundamentos empresariales similares. Lo que nos encontramos es que los datos y las herramientas de decisión basadas en datos no son suficientes. Las mayores dificultades en el análisis de la cadena de suministro o del cliente residen en las prácticas culturales de las organizaciones.
Los profesionales del análisis de la cadena de suministro pueden aprender mucho del análisis de clientes. Ambos ámbitos se basan en fundamentos empresariales similares. Lo que nos encontramos es que los datos y las herramientas de decisión basadas en datos no son suficientes. Las mayores dificultades en el análisis de la cadena de suministro o del cliente residen en las prácticas culturales de las organizaciones.
El siguiente artículo fue escrito por Maz Iqbal, quien aportó su valiosa perspectiva desde el punto de vista de Customer Analytics.
En LinkedIn, Don Peppers comparte su perspectiva sobre cómo tomar mejores decisiones con datos. Esto me hizo pensar y quiero compartir con ustedes lo que apareció para mí. ¿Por qué escuchar lo que digo? Tengo formación científica (licenciado en Física Aplicada). Soy censor jurado de cuentas y he elaborado todo tipo de informes para directivos y he visto lo que hacían o dejaban de hacer con ellos. Más recientemente, dirigí una empresa de minería de datos y análisis predictivo. Empecemos.
Los datos y las herramientas de toma de decisiones basadas en datos no bastan
Sí, hay un diluvio de datos, y este diluvio es cada vez más grande y rápido. Lo suficientemente grande y rápido como para recibir el pegadizo nombre de Big Data. Lo que se olvida es el esfuerzo que supone conseguir que estos datos se ajusten a los fines de la modelización. No es una tarea fácil ni barata. Sin embargo, puede hacerse si se le dedican suficientes recursos.
Sí, existen todo tipo de herramientas para encontrar patrones en estos datos. Y en manos de las personas adecuadas (con formación estadística y conocimientos empresariales), estas herramientas pueden utilizarse para convertir los datos en información valiosa (procesable).
Esto no es tan fácil como parece. ¿Por qué? Porque hay escasez de estas personas con formación y mentalidad estadística: los aficionados no sirven, los expertos son necesarios para distinguir entre el oro y el oro de los tontos: con datos suficientes se puede encontrar casi cualquier patrón. Si no basta con tener conocimientos estadísticos, hay que combinarlos con conocimientos empresariales. No obstante, supongamos que podemos superar esta limitación.
El verdadero reto a la hora de generar una toma de decisiones basada en datos en las empresas son las prácticas culturales. No tenemos las prácticas culturales que crean el espacio para que la toma de decisiones basada en datos aparezca y florezca. Un pensador mucho más inteligente-sabio que yo ya ha compartido su sabiduría, te invito a escuchar:
"En conjunto, los métodos científicos son al menos tan importantes como cualquier otra investigación: porque es de la perspicacia del método de lo que depende el espíritu científico: y si estos métodos se pierden, entonces todos los resultados de la ciencia no podrían impedir un renovado triunfo de la superstición y el sinsentido. Las personas inteligentes pueden aprender todo lo que quieran de los resultados de la ciencia, pero uno siempre notará en su conversación, y especialmente en sus hipótesis, que carecen del espíritu científico; no tienen la desconfianza distintiva de las aberraciones del pensamiento que a través de un largo entrenamiento están profundamente arraigadas en el alma de toda persona científica. Se contentan con encontrar cualquier hipótesis sobre algún asunto; entonces son todo fuego y por ello y piensan que es suficiente ........ Si algo no tiene explicación, se acaloran con la primera idea que les viene a la cabeza y que parece una explicación...."
- Nietzsche (Humano, demasiado humano)
Se me ocurre que el método científico nunca tomó ruta en la vida organizacional. Dejen a un lado la ideología racionalista y echen un buen vistazo a lo que ocurre en las empresas, incluido el modo en que se toman las decisiones. Yo digo que encontrarán que la penetrante visión de Nietzsche sobre la condición humana es tan cierta hoy como cuando la pronunció. La práctica de la toma de decisiones en todas las organizaciones con las que he tenido contacto no es científica: no sigue el método científico.
Por el contrario, los directivos toman decisiones alineadas con su intuición, sus prejuicios y su propio interés. Es tan raro toparse con un directivo (y una organización) que toma decisiones siguiendo el método científico que cuando esto ocurre me quedo parado en seco. Es el mismo tipo de imprevisto que ver a una mujer corriendo por el campo de fútbol en un partido de liga.
¿Cuáles son los retos a la hora de implementar en las organizaciones prácticas de toma de decisiones basadas en datos?
Los tecnólogos tienen un don. ¿Qué don? El don de no comprender, con suficiente profundidad, el ser de los seres humanos. Al carecer de esta comprensión pueden y de hecho lo hacen (con confianza) levantarse y predicar las virtudes-beneficios de la tecnología. Si la vida fuera así de sencilla.
La verdad se muestra atractiva para aquellos de nosotros que no tenemos que enfrentarnos a las consecuencias de la verdad. La toma de decisiones basada en datos suena muy bien para los que vendemos (ganándonos la vida y esperando hacernos ricos) herramientas y servicios basados en datos.
El reto de implementar prácticas de toma de decisiones basadas en datos es que perturba el statu quo. Cuando perturbas el statu quo te enfrentas a los poderosos que se benefician de ese statu quo. Recuerda a Sócrates:
"La propia naturaleza de lo que hacía Sócrates le convertía en una influencia perturbadora y subversiva. Enseñaba a la gente a cuestionarlo todo y ponía al descubierto la ignorancia de los individuos con poder y autoridad. Llegó a ser muy querido, pero también muy odiado .... Al final, las autoridades lo arrestaron por .... y por no creer en los dioses de la ciudad. Fue juzgado y condenado a muerte...".
- Bryan Magee, Profesor
¡Cuidado con tener éxito a la hora de implementar una cultura de toma de decisiones basada en datos!
Con el compromiso y la inversión suficientes, se puede instaurar una cultura de toma de decisiones basada en datos. Como hizo la gente de Tesco. Y tomando decisiones a través del aprovechamiento de los datos sobre sus clientes, sus tiendas, sus productos, puede superar a todos sus competidores, crecer como un loco y obtener beneficios extraordinarios. Una y otra vez. Entonces llega el día del ajuste de cuentas: cuando te enfrentas cara a cara con los defectos de tomar decisiones basándote únicamente en los datos.
A Tesco no le va muy bien. No le ha ido tan bien durante varios años, incluso emitió su primera alerta de beneficios en 2012.Tesco ha registrado una caída del 23,5% en sus beneficios durante el primer semestre de este año. ¿Qué ha hecho Tesco para hacer frente a esta situación? Esto es lo que dice el artículo:
El año pasado, Tesco anunció que destinaría 1.000 millones de libras a mejorar sus tiendas en el Reino Unido, invirtiendo en mejoras, gamas de productos y más personal, así como en su oferta en línea.
La toma de decisiones basada en datos tiene varios defectos. En primer lugar, presupone que el futuro será una continuación del pasado. Es como decir que todos los cisnes con los que nos hemos cruzado son blancos, así que deberíamos planificar para cisnes blancos. Y entonces, ¡un día te encuentras con que aparece el cisne negro! La recesión y el cambio en el comportamiento de los consumidores derivado de ella fue el cisne negro para Tesco.
Además, me atrevo a adivinar que, en su adoración al púlpito de la toma de decisiones basada en datos, la gente de Tesco olvidó las dimensiones que importan pero que no se introdujeron en los datos ni en los modelos predictivos. ¿Qué dimensiones? Como la experiencia del cliente al comprar en las tiendas Tesco: personal insuficiente, personal descontento, tiendas cada día más anticuadas, la calidad de sus productos...
Parece que la gente de Tesco no hizo caso de las sabias palabras de uno de mis ídolos:
No todo lo que cuenta puede contarse, y no todo lo que puede contarse cuenta.
- Einstein
Este artículo sobre "Reflexiones sobre Big Data, análisis de clientes y empresas basadas en datos" ha sido escrito por Maz Iqbal, experto comprometido en ayudar a directivos, equipos y organizaciones a obtener buenos resultados mediante la creación de un valor superior para los clientes y el enriquecimiento de las vidas de todas las partes interesadas. Su sitio web es http://thecustomerblog.co.uk/