Por: Guillermo Dávila / Supply Chain Solutions Perú
Los equipos de Cadena de Suministro deben tomar decisiones basándose en los datos que la empresa genera. En un estudio de la consultora Supply Chain Insights LLC para el 2012-2015 concluyó que los cinco elementos más importantes que preocupan a los líderes de la Cadena de Suministro son:
- Volatilidad de la Oferta y Demanda (41%)
- Alineamiento multifuncional de la Cadena de Suministro; cada área funcional, como ventas, marketing, finanzas y operaciones, tiende a trabajar en su propia parte de las actividades de planificación (38%)
- La Visibilidad de la Cadena de Suministro (SCV por sus siglas en inglés –Supply Chain Visibility-) es la capacidad de que los materiales, componentes o productos en tránsito puedan ser rastreados desde el fabricante hasta su destino final a través de una Cadena de Suministro robusta y colocando datosa disposición de todas las partes interesadas, incluido el cliente. (35%)
- Capacidad de acceder y utilizar datos (35%)
- Disponibilidad de personas con competencias y habilidades en Cadena de Suministro (35%).
La constante en estas preocupaciones, que me atrevería a inferir también está presentes en empresas en Latinoamérica, es la importancia en la disponibilidad de datos adecuados y limpios. Lo que llamamos ausencia de data toxica.
Las Cadenas de Suministro necesitan para hacer bien su trabajo de Análisis de Datos (Data Analytics). Existe aquí un espacio importante en mejorar la capacidad de acceder y utilizar datos y además mejorar su visibilidad a lo largo de la Cadena de Suministro.
La tendencia actual en el desarrollo de la Cadena de Suministro es mover los datos a mayor velocidad (speed of time) y cambiar los paradigmas. Hoy los datos tienen, según Supply Chain Insights LLC, cuatro características:
- Cadencia: Batch
- Foco: Su respuesta es a Demanda del Usuario
- Integración de Información: Jalar de un sistema (Pull)
- Proceso: De adentro hacia afuera.
Esto va a cambiar a futuro en función de la rapidez y complejidad de los negocios. Los datos van a ser empujados hacia sistemas más inteligentes y se obtendrá de afuera hacia adentro. Es decir una revolución lograda por Análisis de Datos Avanzados (Advance Analytics), Internet de las Cosas, Impresión 3D y la Robótica
En el proceso actual los datos normalmente están depositados y son usados a través de sistemas denominados ERP (Enterprise Resource Planning) que empresarialmente se utilizan para administrar las finanzas y la presentación de informes en torno a actividades tales como contabilidad, previsión de ventas, planificación, operaciones, atención al cliente y el proceso logístico.
Sobre estos se interconectan otros sistemas como el PLM (Product Life Cycle Management) que ve la gestión del ciclo de vida del producto y es un sistema empresarial que proporciona el control del registro del producto en todas las etapas de desarrollo, desde el concepto hasta el diseño y la producción. Con un sistema PLM en su lugar, una empresa puede administrar datos de productos incluyendo elementos, lista de materiales (BOM –Bill of Materials-), listas de fabricantes aprobados (AML –Approved Manufacturers List-) y archivos de productos. Un sistema PLM también permite a la empresa realizar un seguimiento de cualquier cambio en la información del producto y comunicar revisiones a la cadena de suministro.
Están también el APS (Advanced Planning and Scheduling), planificación y programación avanzada de operaciones. Un sistema APS permite a un negocio averiguar y compensar los cambios en la producción en tiempo real. Un sistema APS también puede calcular las mejores soluciones para una empresa basadas en el material, la capacidad y las restricciones logísticas.
Finalmente el SRM (Supplier Relationship Management) que permite realizar la gestión de las relaciones con los proveedores y administra los procesos y metodología de compras de una empresa o una institución que compra y el CRM (Customer Relationship Management), el cual es un modelo de gestión de toda la organización basado en la satisfacción del cliente.
Todos estos sistemas dependen de un activo clave: Datos Maestros (Master Data). Éstos incluyen los materiales (MRO), productos (SKU´s), proveedores, clientes, etc., que están contenidos en los registros y libros de cada organización.
Necesitamos datos limpios para que puedan ser usados adecuadamente en nuestros sistemas de información (ERP, PLM, APS, etc.). En el ciclo de producción los materiales se mueven del proceso transformándose en productos. Esto crea la necesidad de contar con datos maestros como materiales, productos, proveedores a nivel no solo de las operaciones sino de toda la organización.
¿En qué consiste? la limpieza de datos a través del Master Data Management.
Primero, en limpiar los datos históricos, esto a través de eliminar duplicados, correcta clasificación y su enriquecimiento en todos los registros y libros de los sistemas de la organización.
Lo segundo es mantenerlos limpios. Los datos deben de tener un mantenimiento continuo. Hay que mantener la calidad de los datos maestros y crear control o un marco de referencia para la creación, uso, acceso y mantenimiento de los datos actuales y nuevos de la organización.
Las ventajas de este proceso son:
- Mejora de la calidad de los datos, mayor confiabilidad y control.
- Datos maestros estandarizados, eliminación de duplicados, datos precisos y enriquecidos.
- Alta confiabilidad de los datos para una mejor toma de decisiones.
- Mantenimiento continuo de los datos para mantener los datos maestros permanentemente limpios.
- Mayor nivel de profundidad (Granularity) en toda la empresa y amplia visibilidad.
- Racionalización de la base de activos
- Reducción del riesgo, crear una disrupción y un incremento de la productividad
- Toma de decisiones con información de datos de alta calidad mejorando las capacidades de la gestión empresarial y de los usuarios finales
- Optimizar el RSI en las implementaciones de un ERP u otros sistemas.
- Mejora en la colaboración y performance de los equipos multi-funcionales
- Maximizar los beneficios de adquisiciones de nuevos sistemas (ERP o equivalentes) en una organización.
- Minimizar los costos y maximizar las eficiencias en el proceso
- Menores costos de mantenimiento y más eficiencia en el manejo de los activos.
- Operaciones simplificadas y mayor grado de cumplimiento del proceso
- Mejora en las estrategias de negocios y mayores eficiencias operacionales
La conclusión es que el Material Master Data Management (MMDM) es una estrategia integral para construir una fuente única, exacta y autorizada de la verdad para todas las fuentes de información de una empresa. Esta sola verdad se sustenta en los datos limpios de todos los registros y libros de la empresa. Como hemos mencionado existen una serie de sinergias económicas y financieras de realizar este proceso dentro del blueprint de cualquier proyecto.
ACERCA DEL AUTOR
Con más de 30 años de experiencia, Guillermo Dávila es experto en procesos estratégicos en cadena de suministro, capital de trabajo y procesos de optimización a nivel toda la organización, de manera de influenciar y ayudar a las empresas a crear valor. Desde el 2016 está en Supply Chain Solutions Perú enfocado en ayudar a las empresas a mejorar sus procesos a través de un adecuado conocimiento de su Cadena de Suministro y su vinculación con los indicadores financieros de la empresa; con gran énfasis en la administración del Capital de Trabajo.
