La cadena de suministro del futuro
Partiendo de un R/3 muy homogéneo, las disciplinas individuales se han desarrollado a diferentes velocidades y en diferentes direcciones en los últimos años. Llegados a la transformación digital, se observa que la gestión de la cadena de suministro se ha liberado de los límites de un ERP y se ha convertido en una disciplina independiente, lo que supone un enorme reto para los clientes actuales de SAP. Junto con Blue Yonder y Accenture, E-3 Magazine ha iniciado un discurso que muestra la independencia de SCM, pero también la interconexión con un ERP como SAP Business Suite 7 y S/4 Hana en el back office. Comenzamos el 2 de marzo con una conversación en directo en YouTube. Este debate de una hora sigue disponible de forma gratuita en el canal de YouTube de E-3.
Alta complejidad
"Las cadenas de suministro y la logística existen desde hace mucho tiempo"Gabriel Werner, de Blue Yonder, hizo hincapié al principio del debate y se refirió a la histórica Ruta de la Seda entre China y Europa. Con un gran salto, llegó al presente y mencionó áreas de especialización de las matemáticas como la investigación operativa. En su opinión, el reto era y es la complejidad exponencialmente creciente de las cadenas de suministro. Aquí es donde SCM se diferencia de otras aplicaciones informáticas como CRM o HCM. "Y, por supuesto, esta enorme complejidad también influye en el rendimiento".explica Werner, gerente de BlueYonder.
La cadena de suministro sigue enfrentándose a enormes retos tras más de dos años de pandemia: Las interrupciones de la cadena, la escasez de mano de obra, los elevados costes y los sistemas desconectados y apenas digitales afectan a las operaciones. La velocidad y la escalabilidad son dos de las mayores exigencias que los minoristas y los almacenistas plantean hoy a la innovación en la cadena de suministro.
En la conversación E-3, Gabriel Werner se refirió a la importancia de nuevas técnicas como la IA y el aprendizaje automático para complementar las matemáticas tradicionales. Un camino que parece lógico, obvio, pero no fácil de seguir, ya que SAP también inició este intento con Leonardo Framework. Mientras tanto, Leonardo ha vuelto a ser descatalogado y los clientes actuales de SAP empiezan a recurrir a especialistas como Blue Yonder: La ciencia de datos es ahora una parte integral de la planificación estratégica de la cadena de suministro. Blue Yonder utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para planificar de forma realista los desarrollos. En logística, cada vez más usuarios de ERP confían en soluciones de IA que permiten realizar previsiones precisas y optimizar las cadenas de suministro.
Sin embargo, Werner explica el éxito de BlueYonder no solo por la aplicación de IA y ML, sino también por su amplia disponibilidad a través de la computación en nube.
Las múltiples posibilidades no sólo pueden ser una bendición, sino quizá también una maldición: ¿puede existir la cadena de suministro óptima o la logística es una mejora continua? Thomas Mrozek, de Accenture, deja claro desde el principio que la mayoría de las cadenas de suministro no sólo son globales, sino que también están sujetas a numerosas influencias externas, lo que convierte la logística óptima en un objetivo ágil y dinámico. "Así no es tan fácil hacerlo perfectamente"es el primer resumen provisional del director de Accenture.
Durante muchos años, las cadenas de suministro -empezando por APO, Advanced Planner and Optimiser de SAP- se fueron perfeccionando y mejorando pieza a pieza. Para Thomas Mrozek, las nuevas posibilidades como la IA, el ML, pero también la computación en la nube son también una ruptura de medios necesaria para obtener una cadena de suministro mejorada. Cuantos más datos válidos haya, más fiable será el algoritmo para hacer predicciones estadísticamente significativas. Pero una cosa es cierta: en cuanto se utilizan observaciones (datos históricos) (matemáticamente correctas), las predicciones alcanzan una precisión significativamente mayor que las valoraciones humanas, que a menudo se dejan llevar por los prejuicios. Sin embargo, nunca habrá predicciones 100% exactas. Esto se debe a que las personas tienen libre albedrío, las tendencias cambian, miles de millones de influencias ambientales son difíciles de medir y predecir, y los factores económicos y políticos están sujetos a cambios continuos.
¿Qué debe ser capaz de hacer una cadena de suministro? Por su propia naturaleza, la cadena de suministro debe adaptarse con precisión a las necesidades del usuario, afirma Thomas Mrozek y subraya: "Además, por supuesto, tiene que ser resistente y responsable para los empleados, que permitir un trabajo sostenible y ágil". Para el directivo de Accenture, las tres erres -pertinente, resistente y responsable- conducen así a una cadena de suministro perfecta. Así pueden evitarse los primeros errores en las cadenas de suministro, como las imprecisiones en los procesos de adquisición y la determinación de los niveles de existencias. También deben optimizarse otros retos relativos a las desventajas masivas en las ventas, los procesos logísticos, los aspectos medioambientales y la reputación de una empresa.
Evolutivo o revolucionario
Los numerosos retos en el camino hacia una cadena de suministro posiblemente perfecta también plantean la cuestión de si puede ser evolutiva o convertirse en disruptiva y revolucionaria. En la conversación de E-3, Ruediger Kluge, de Blue Yonder, distingue entre la mejora continua de los procesos existentes, la experiencia del cliente y la logística y la introducción de procesos empresariales completamente nuevos como parte de la transformación digital. "Lo que hace falta es centrarse en la experiencia del cliente".recomienda Kluge, que no ve tanto una cosa como la otra. Que sea una evolución o una revolución depende, según Kluge, responsable de Blue Wonder, de la tecnología utilizada: la IA y el ML ofrecen sin duda dimensiones completamente nuevas para la experiencia del cliente.
En la cadena de suministro clásica, la previsibilidad individual es limitada; la previsión óptima es una probabilidad para cada futuro posible lo más individualizada y nítida posible. Los científicos naturales y los estadísticos conocen los límites de la previsibilidad. Hay una diferencia entre la ciencia determinista y la probabilista. En la primera, siempre se busca una respuesta definitiva, reglas que verifiquen una observación al 100%. Sin embargo, la inmensa mayoría de las cadenas logísticas no son deterministas, sino probabilísticas. En este caso, Blue Yonder intenta ampliar los conocimientos sobre tendencias, patrones, influencias ambientales y regularidades con el mayor número posible de observaciones y pronosticarlas en forma de distribuciones de probabilidad. La IA desempeñará así un papel protagonista en las cadenas de suministro.
Blue Yonder es un proveedor de plataformas para cadenas de suministro digitales de extremo a extremo (E2E) y cumplimiento de comercio omnicanal. Una previsión precisa de la demanda permite a las empresas atender mejor la demanda y optimizar la experiencia del cliente. También pueden mejorar dinámicamente la planificación y ejecución de estrategias empresariales para lograr resultados más rentables.
Autónomos y E2E
La cadena de suministro del futuro es, por tanto, autónoma, segmentada e integral. Una conclusión importante del debate E-3 con Gabriel Werner y Ruediger Kluge de Blue Yonder y Thomas Mrozek de Accenture es que muchos clientes actuales de SAP siguen teniendo entornos de sistemas heterogéneos. Esto a menudo conduce a arquitecturas de silo y, en consecuencia, a cadenas de suministro fragmentadas. Además, se espera que el ciclo de vida de las herramientas comunes de SAP en la gestión de la cadena de suministro finalice en 2027. Las dudas sobre la disponibilidad de algunos productos S/4 parecen justificadas; en cualquier caso, las primeras reacciones de los clientes actuales de SAP, basadas en numerosas conversaciones con el equipo editorial de E-3, son prudentes. Para no perder la conexión aquí, las empresas deben reaccionar ahora y reorientarse.
Blue Yonder ofrece algoritmos de IA que pueden utilizarse para reorganizar los procesos de la cadena de suministro: Por ejemplo, los flujos de mercancías pueden desviarse automáticamente en cuestión de minutos para que los destinatarios reciban suministros fiables de otras fuentes. Los retrasos en las entregas también pueden preverse muy rápidamente para que los destinatarios puedan reaccionar con rapidez. Para que estos procesos sean coherentes, no sólo se necesita un buen sistema SAP ERP en el back office. Los datos correspondientes deben consolidarse en una plataforma central de la cadena de suministro para que diversas aplicaciones puedan utilizarlos. Las soluciones de IA ayudan en este sentido y colman las lagunas dejadas por otras soluciones y productos de la cadena de suministro.
Por último, Gabriel Werner insiste en el aspecto de la creación de valor: "Aquí, por supuesto, cuenta la visión de conjunto de un proyecto SCM que abarca varios años, pero también la segmentación lógica del camino para no perder de vista el panorama general y utilizar también la tecnología óptima en cada paso." Thomas Mrozek también aboga por una visión holística al principio, que incluya el establecimiento y la revisión de hitos. "Lo importante, sin embargo, es la orientación al cliente en la automatización de la cadena de suministro, que debe diseñarse para que se base en los datos"subraya Mrozeck, directivo de Accenture, al final de la conversación. "Todos los clientes actuales de SAP deberían aprovechar la oportunidad de enriquecer su cartera de soluciones con proveedores adicionales., Ruediger Kluge concluye motivando a la comunidad SAP para que evalúe el mejor enfoque de las cadenas de suministro.
Mesa redonda SCM
El actual Transmisión de vídeo en YouTube del debate E-3 de una hora de duración con Gabriel Werner y el Dr. Ruediger Kluge, de Blue Yonder, y Thomas Mrozek, de Accenture, está disponible gratuitamente en Canal YouTube del E-3 disponible.
