RIESGOS EN LA CADENA DE SUMINISTROS
Las cadenas de suministro globales son la columna vertebral de la economía mundial, permitiendo el flujo eficiente de bienes y servicios en todo el mundo. Sin embargo, esta interconexión también conlleva una serie de riesgos significativos. Desde desastres naturales hasta interrupciones políticas y ciberataques, los peligros acechan en cada eslabón de la cadena. Estas amenazas no solo pueden paralizar la producción y distribución, sino que también pueden tener un impacto devastador en la reputación y la viabilidad financiera de las empresas. En un mundo cada vez más interconectado e impredecible, comprender y mitigar estos riesgos se ha vuelto crucial para la supervivencia y el éxito a largo plazo de las organizaciones.
En lugar de agregar soluciones temporales a sistemas obsoletos, las empresas lideres están buscando anticiparse al riesgo. Están adoptando herramientas de gestión de la cadena de suministro inteligentes que pueden integrar su cadena de suministro con sus clientes, con todo su negocio y sus ecosistemas operativos.
1. INCERTIDUMBRE EN LA DEMANDA
La incertidumbre en la demanda se refiere a la falta de certeza o predictibilidad en la cantidad de un producto o servicio que los consumidores desearán adquirir en el futuro. Esta incertidumbre puede deberse a una variedad de factores, como cambios en las preferencias de los consumidores, condiciones económicas inestables, fluctuaciones estacionales, eventos inesperados (como desastres naturales o pandemias), entre otros, para las empresas, la incertidumbre en la demanda puede dificultar la planificación de la producción, la gestión de inventarios y la toma de decisiones estratégicas. Por lo tanto, es importante para las empresas desarrollar estrategias flexibles y adaptativas para hacer frente a esta incertidumbre y minimizar su impacto en la operación y rentabilidad del negocio.
Imaginemos una empresa que fabrica tablas de surf. Durante el verano, la demanda de tablas de surf suele ser alta debido a que muchas personas van a la playa y practican surf. La empresa puede planificar su producción y gestión de inventarios en función de esta demanda estacional esperada, sin embargo, la incertidumbre en la demanda podría surgir si, por ejemplo, un invierno particularmente suave provoca que más personas decidan surfear durante los meses de invierno. Esto podría resultar en una demanda inesperadamente alta de tablas de surf durante los meses en los que normalmente la demanda es baja. La empresa podría encontrarse en una situación en la que no tiene suficientes tablas de surf en stock para satisfacer esta demanda inesperada, lo que podría resultar en la pérdida de ventas y clientes insatisfechos. Por otro lado, si el verano es inusualmente frío o lluvioso, la demanda de tablas de surf podría ser más baja de lo esperado, lo que llevaría a un exceso de inventario y la necesidad de reducir los precios para deshacerse del exceso de stock. En ambos casos, la incertidumbre en la demanda puede plantear desafíos para la empresa en términos de planificación y gestión de inventarios, lo que destaca la importancia de contar con estrategias flexibles para adaptarse a cambios inesperados en la demanda.
¿COMO REDUCIR EL RIESGO DE LA INCERTIDUMBRE EN LA DEMANDA?
- Recopilar y analizar datos históricos: Analizar datos pasados de ventas y demanda puede proporcionar información valiosa sobre patrones estacionales, tendencias del mercado y eventos que puedan haber afectado la demanda en el pasado.
- Utilizar técnicas de pronósticos: Las técnicas de pronósticos, como el análisis de series temporales, pueden ayudar a prever la demanda futura en función de datos históricos y factores externos, lo que permite a las empresas anticipar cambios en la demanda y ajustar su producción e inventarios. en consecuencia.
- Implementar sistemas de gestión de inventarios eficientes: Utilizar sistemas de gestión de inventarios que sean flexibles y permitan ajustes rápidos en función de la demanda actual puede ayudar a reducir el riesgo de exceso de stock o falta de stock.
- Establecer relaciones sólidas con los proveedores: Mantener relaciones sólidas con los proveedores puede ayudar a las empresas a responder rápidamente a cambios en la demanda al garantizar un suministro constante y flexible de materias primas y productos terminados.
- Diversificar la cartera de productos: Ofrecer una variedad de productos puede ayudar a reducir el impacto de la incertidumbre en la demanda de un producto específico, ya que una disminución en la demanda de un producto puede ser compensada por un aumento en la demanda de otro producto. .
- Mantener una comunicación abierta con los clientes: Mantener una comunicación abierta con los clientes puede ayudar a las empresas a anticipar cambios en la demanda al obtener información sobre las necesidades y preferir.
2. ECONOMÍA E INFLACIÓN
Muchas empresas están sintiendo la presión, ya que los temores a la recesión, la inflación y las malas condiciones económicas implican costos más altos de combustible, energía, mano de obra y en las materias primas en general. En tiempos de inflación, las empresas enfrentan el riesgo de picos repentinos en los precios o escasez de materiales. Cuando los equipos de I+D y de diseño están integrados en su cadena de suministro y ecosistemas de fabricación, usted puede desarrollar de forma preventiva diseños de “productos alternativos” en donde los componentes de los materiales pueden presentarse inasequibles o en el peor de los escensarios escasos.
Para salir adelante en tiempos de agitación económica, las cadenas de suministro deben ser visibles y tener capacidad de respuesta. Y como indica la última investigación de Gartner, los mejores líderes en cadenas de suministro buscan soluciones de cadena de suministro inteligentes que incluyan herramientas tales como analíticas de datos y proyecciones en tiempo real, que pueden ayudar a obtener una ventaja competitiva.
Para lograr este nivel de visibilidad y continuidad fluida, las empresas modernas están recurriendo a procesos de planeación que proporciona una visión de red de toda la cadena de suministro, así como analíticas y alertas en tiempo real para ayudar a prever y anticiparse a las dificultades impulsadas por la inflación. Un proceso de Planeación Integrada del Negocio (IBP) para cadenas de suministro brinda soporte a la simulación y la comparación de diferentes escenarios de planeación del suministro para impulsar decisiones más rápidas y colaborativas.
3. INESTABILIDAD GEOPOLITICA
Hacemos referencia a la situación en la que las relaciones entre países o regiones son tensas o volátiles, lo que puede generar conflictos, cambios bruscos en las políticas gubernamentales, disturbios civiles, guerras u otras formas de inestabilidad que afectan a la estabilidad global. Algunos ejemplos de factores que pueden contribuir a la inestabilidad geopolítica incluyen disputas territoriales, tensiones étnicas o religiosas, diferencias ideológicas, competencia por recursos naturales y la presencia de actores no estatales como grupos terroristas o insurgentes, la operación militar especial de Rusia en Ucrania, la guerra entre Israel y Gaza, los ataques Huties en el mar Rojo, entre otros, son ejemplos de ello. La inestabilidad geopolítica puede tener un impacto significativo en las cadenas de suministro, ya que puede interrumpir el comercio internacional, afectar la disponibilidad de recursos y aumentar el riesgo para las empresas que operan en áreas afectadas por la inestabilidad. Por lo tanto, es importante para las empresas estar al tanto de los desarrollos geopolíticos y desarrollar estrategias para mitigar los riesgos asociados con la inestabilidad geopolítica.
¿COMO REDUCIR EL RIESGO DE INESTABILIDAD GEOPOLITICA?
- Diversificación de la cadena de suministro: Mantener una cadena de suministro diversificada puede ayudar a reducir la exposición al riesgo en áreas geográficas específicas. Trabajar con múltiples proveedores y ubicaciones puede ayudar a garantizar la continuidad del suministro en caso de interrupciones en una región particular.
- Evaluación de riesgos y planificación de contingencia: Realizar evaluaciones periódicas de riesgos geopolíticos y desarrollar planes de contingencia para abordar posibles interrupciones en la cadena de suministro puede ayudar a minimizar el impacto de eventos inesperados.
- Monitorización de eventos geopolíticos: Estar al tanto de los desarrollos geopolíticos relevantes puede ayudar a las empresas a anticipar posibles riesgos y tomar medidas proactivas para mitigarlos.
- Diversificación de mercados: Diversificar los mercados a los que se dirigen los productos puede reducir la dependencia de una región en particular y minimizar el impacto de la inestabilidad en un mercado específico.
- Establecimiento de relaciones sólidas: Construir relaciones sólidas con proveedores, clientes y socios en diferentes regiones puede facilitar la adaptación a situaciones de crisis y ayudar a mitigar los efectos de la inestabilidad geopolítica.
- Seguro y gestión de riesgos financieros: Obtener seguros adecuados y utilizar instrumentos financieros para gestionar los riesgos asociados con la inestabilidad geopolítica puede ayudar a proteger los activos y la rentabilidad de la empresa.
4. EVENTOS METEOROLÓGICOS EXTREMOS
Desde inundaciones hasta olas de calor, huracanes, tornados, nevadas, sequias e incendios forestales, los eventos meteorológicos extremos han estado ocurriendo con una frecuencia alarmante y creciente en los últimos años, generando un enorme impacto en las cadenas de suministro. Un ejemplo de evento meteoróligo extremo fue la Tormenta en Zhengzhou, la palabra tormenta se queda corta a la hora de definir lo ocurrido en esta ciudad china. El 19 de julio de 2021 cayó en un solo día el equivalente a “un año” entero de precipitaciones, obligando a evacuar a alrededor de 200.000 personas, otro ejemplo fue la Ola de calor en Norteamérica. Más de 1.200 récords de altas temperatura fueron batidos durante el día y 1.500 por las noches en diferentes ciudades de Estados Unidos y Canadá entre el 24 y el 30 de junio de 2021, según la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA) a causa de un domo de calor.
Debido a los eventos meteorológicos extremos las fábricas y plantas de producción pueden cerrar temporalmente, lo que lleva a una escasez de productos. Las carreteras, puentes, ferrocarriles y puertos pueden sufrir daños lo que dificulta el transporte de mercancías. Se pueden retrasar los envíos de mercancías, lo que puede afectar la disponibilidad de productos en el mercado. Los costos de transporte pueden aumentar debido a la necesidad de utilizar rutas alternativas o de transporte especializado y los consumidores pueden reducir su demanda de ciertos productos durante y después de eventos meteorológicos extremos.
¿COMO REDUCIR EL RIESGO A EVENTOS METEOROLÓGICOS EXTREMOS?
- Evaluación de riesgos: Realizar una evaluación de riesgos para identificar las áreas vulnerables de la cadena de suministro.
- Planificación de la continuidad del negocio: Desarrollar un plan de continuidad del negocio que incluya medidas para hacer frente a posibles interrupciones causadas por eventos meteorológicos extremos.
- Diversificación de proveedores y rutas de transporte: Trabajar con múltiples proveedores y utilizar rutas de transporte alternativas para reducir la dependencia de una sola fuente o ruta de transporte.
- Inversión en infraestructura resiliente: Mejorar la infraestructura de la cadena de suministro para que sea más resistente a esta clase de eventos, por ejemplo, mediante la construcción de almacenes más seguros o la mejora de las vías de transporte.
- Seguro de riesgos climáticos: Obtener un seguro que cubra los riesgos climáticos para mitigar el impacto financiero.
- Monitorización y alerta temprana: Utilizar sistemas de monitorización y alerta temprana para recibir información sobre eventos meteorológicos extremos con anticipación y poder tomar medidas preventivas.
- Capacitación y concienciación: Capacitar al personal sobre cómo responder de manera efectiva a esta clase de eventos y concienciar sobre la importancia de la preparación y la mitigación de riesgos.
5. CIBERATAQUES / CIBERAMENZAS
Un ataque cibernético es cualquier esfuerzo intencional para robar, exponer, alterar, deshabilitar o destruir datos, aplicaciones u otros activos a través del acceso no autorizado a una red, sistema informático o dispositivo digital. Los actores de amenzas lanzan ataques cibernéticos por todo tipo de razones, desde hurtos menores hasta actos de guerra. Utilizan diversas tácticas, como ataques de malware, estafas de ingeniería social y robo de contraseñas, para obtener acceso no autorizado a sus sistemas objetivo. Los ataques cibernéticos pueden perturbar, dañar e incluso destruir empresas. El costo promedio de una filtración de datos es de 4.35 millones de dolares, este precio incluye los costos de detección de la filtración y respuesta ante esta, tiempo de inactividad y la pérdida de ingresos, así como el daño reputacional a largo plazo de una empresa y su marca.
Las organizaciones pueden reducir los ciberataques con un sistema de ciberseguridad eficaz. La ciberseguridad es la práctica de proteger sistemas críticos e información confidencial de ataques digitales, que involucran tecnología, personas y procesos. Un sistema de ciberseguridad efectivo previene, detecta e informa los ataques cibernéticos utilizando tecnologías clave de ciberseguridad y mejores prácticas, que incluyen:
- Gestión de accesos e identidades (IAM)
- Una plataforma completa de seguridad de datos
- Información de seguridad y gestión de eventos (SIEM)
- Servicios de seguridad ofensivos y defensivos e inteligencia de amenazas
En el año 2014, el minorista estadounidense Home Depot confirmaba un gran ataque informático que expuso los datos de 56 millones de tarjetas de crédito. La intrusión había durado más de 5 meses y conforma uno de los mayores ataques digitales de la historia. Los afectados serían todos los clientes que hubieran realizado cualquier tipo de compra en una de sus 3.000 tiendas. Se estimó que los piratas informáticos accedieron a través de BlackOps, la misma herramienta con la que habían hackeado en el ataque a Target.
MATRIZ DE RIESGOS CADENA DE SUMINISTROS
Una matriz de riesgos es una herramienta utilizada en la gestión de riesgos para visualizar y clasificar los riesgos potenciales de un proyecto, proceso o actividad. Por lo general, se representa en forma de una tabla que muestra los riesgos en función de su probabilidad de ocurrencia y el impacto que tendrían si se materializan. Esto ayuda a identificar los riesgos más críticos y a priorizar las acciones para mitigarlos. Este ejemplo es genérico y puede aplicarse a diversas industrias. En la práctica, las empresas suelen adaptar estas matrices a sus contextos específicos y a los riesgos particulares de su cadena de suministro.
Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS
correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com
Cuantos datos históricos se necesitan para realizar un pronóstico?
La respuesta a esta pregunta es NO EXISTE UNA CANTIDAD MÍNIMA O MÁXIMA DE DATOS HISTÓRICOS para ejecutar un proceso de pronósticos.
La cantidad ideal de datos históricos para realizar un proceso de pronósticos puede variar según el tipo de pronóstico a utilizar y la complejidad del fenómeno a analizar. En términos generales, contar con un conjunto de datos extenso y representativo puede mejorar la asertividad del proceso de pronóstico. Sin embargo, la calidad de los datos y la estabilidad de condiciones externas también son factores que determinan el número de datos a analizar.
En algunos casos, modelos predictivos pueden requerir grandes cantidades de datos, mientras que en otros, un conjunto más pequeño pero “bien seleccionado” podría ser suficiente. Es esencial evaluar cada situación de manera específica.
Cuando nos referimos a la complejidad de los fenómenos, hacemos énfasis a fenómenos como: el crecimiento económico, el %PIB, el consumo per cápita, el precio del dólar, el clima, la demanda de un producto, etc.
Por ejemplo, para pronosticar la demanda, es recomendable trabajar por lo menos con 24 periodos mensuales, este número de periodos proporciona una visión más completa de los patrones estacionales, tendenciales y cíclicos, sin embargo, la elección del número de datos dependerá de la naturaleza del producto, la variabilidad de la demanda y la disponibilidad de datos relevantes, además, considerar factores externos como cambios en el mercado o eventos especiales puede ser crucial para ajustar y mejorar la predicción.
Es relevante tener en cuenta los siguientes aspectos para determinar el número de datos históricos:
Tipo de producto
La naturaleza del producto y su ciclo de vida influyen en la cantidad de datos, si se desconoce en qué etapa del ciclo de vida se encuentra y usted toma los datos históricos desde su lanzamiento, el modelo de pronóstico puede incurrir en sesgo debido a que los valores de los datos de la etapa de lanzamiento son menores a los valores de los datos en la etapa de madurez o viceversa.
Factores Estacionales
Cuantos más ciclos estacionales puedas identificar en tus datos, mejor podrás entender la naturaleza y la regularidad de las estacionalidades. Un conjunto de datos más extenso que abarque múltiples ciclos estacionales proporcionará una base más sólida para prever patrones futuros. Si estás tratando con estacionalidades a nivel mensual, anual, trimestral, etc., necesitarás suficientes datos en cada período para capturar la variación estacional de manera efectiva, estacionalidades como: navidad, san Valentín, halloween, vacaciones, escolar, fiestas patronales y nacionales, entre otros, marcan un patrón de comportamiento en un conjunto de datos y para que un modelo de pronóstico identifique ese patrón se requerirán como mínimo 24 datos históricos mensuales.
Variabilidad
Uno de los retos más apremiantes en la planeación de demanda es cuando se enfrenta a una serie de datos con una alta variabilidad con coeficientes de variación por encima del 1.0, en casos muy específicos con coeficientes por encima de 0.5 se vuelve complejo pronosticar, en algunos casos, la variabilidad puede deberse a factores a corto plazo que no afectan las tendencias a largo plazo. Para situaciones de alta variabilidad no se recomienda utilizar menos de 12 datos históricos debido a que el modelo no lograría identificar si la variabilidad de los datos es temporal o es recurrente, para este tipo de series de tiempo es recomendable analizar 36 datos históricos mensuales o más, después ir descartando aquellos datos o periodos que generan la distorsión o variabilidad.
En situaciones con alta variabilidad, puede ser más apropiado proporcionar datos o grupo de datos en forma de rangos o en intervalos de tiempo en lugar de valores puntuales (agregar a nivel de periodo).
Cambios en el Mercado
Eventos económicos, competencia o cambios regulatorios pueden afectar la demanda. En mercados que han experimentado cambios en el pasado, es beneficioso contar con un historial significativo de datos recomendable mayor a 36 registros. Esto permite analizar cómo el mercado ha respondido a situaciones similares en el pasado y puede proporcionar insights valiosos para prever futuros cambios.
En algunos casos, especialmente cuando se anticipan cambios rápidos, la integración de datos en tiempo real puede ser esencial. Esto permite ajustar los pronósticos de manera dinámica a medida que evolucionan las condiciones del mercado, Asegúrese de tener datos que reflejen los aspectos clave del mercado que se verán afectados por los cambios anticipados. Esto podría incluir datos de ventas, comportamiento del consumidor, tendencias económicas, entre otros.
Dependiendo de la velocidad con la que se esperan los cambios, puede ser necesario trabajar con datos más frecuentes (mayor granularidad) para capturar los cambios a corto plazo.
Calidad de los Datos
De nada sirve contar con un extenso conjunto de datos, si los datos no reflejan la realidad de lo ocurrido, es mejor trabajar con pocos datos pero consistentes. Los modelos de pronóstico dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Si los datos contienen errores, sesgos o están incompletos, los modelos generarán pronósticos inexactos.
La confiabilidad de los datos se refiere a su consistencia y estabilidad a lo largo del tiempo. Los datos inconsistentes o que varían significativamente pueden afectar la capacidad de los modelos de pronósticos, al igual que la falta de datos o datos incompletos puede llevar a lagunas en la información.
Los datos deben ser íntegros haciendo referencia a su calidad. Los errores en la entrada de datos, duplicaciones o inconsistencias pueden afectar la confiabilidad de los resultados, la implementación de prácticas sólidas de gestión de datos, como la limpieza regular de datos, la validación y la actualización constante.
Intervalos de Tiempo
Este intervalo, también conocido como frecuencia temporal, se refiere a la distancia entre puntos de datos sucesivos, comúnmente conocido como “granularidad”.
La granularidad del tiempo se refiere a cuán detallada es la información temporal. Puedes tener intervalos de tiempo diarios, horarios, mensuales, anuales, etc. La elección de la granularidad debe adaptarse a la naturaleza del problema y a la disponibilidad de datos. La elección del intervalo de tiempo también está vinculada a la capacidad de recopilar y procesar datos. Intervalos de tiempo más cortos pueden requerir más recursos y capacidad de procesamiento.
Dependiendo de la granularidad escogida así mismo seria el número de datos a analizar, por ejemplo realizar la estimación de la frecuencia de la parada del bus, para este caso la granularidad es a nivel de “hora” y en un día obtendrás unos 18 a 20 registros y en el mes obtendrás 600 registros aproximadamente dependiendo de la franja horaria que tenga establecido el sistema de transporte urbano.
Efectos Externos
La cantidad de datos necesarios para realizar un pronóstico cuando existen efectos externos depende de la naturaleza de esos efectos y de la complejidad del sistema que estás tratando de modelar. Comienza identificando y comprendiendo los efectos externos que podrían influir en tus resultados. Esto podría incluir factores como eventos climáticos, cambios en las regulaciones gubernamentales, fluctuaciones económicas, pandemias u otros eventos imprevistos.
Reúne datos históricos que estén directamente relacionados con los efectos externos que podrían afectar tus pronósticos. Estos datos te ayudarán a comprender cómo el sistema ha respondido en el pasado a situaciones similares, recopila datos contextuales que puedan ayudar a explicar y comprender la interacción entre los factores externos y tus variables de interés. Esto puede incluir datos demográficos, datos geográficos, etc.
Dada la incertidumbre asociada con los efectos externos, considera utilizar técnicas de modelado de escenarios. Esto implica desarrollar varios escenarios posibles basados en diferentes condiciones externas y evaluar cómo cada escenario afectaría tus pronósticos, en situaciones donde los efectos externos son complejos y difíciles de modelar, la colaboración con expertos en el campo puede ser valiosa. La experiencia humana puede proporcionar perspectivas que los modelos puramente cuantitativos podrían pasar por alto.
Conclusión
Los modelos de pronóstico desempeñan un papel crucial al analizar y entender patrones pasados, proporcionando una interpretación de lo que ha ocurrido en un determinado conjunto de datos. Sin embargo, es esencial destacar que estos modelos interpretan eventos históricos y patrones pasados, no anticipan de manera directa lo que ocurrirá en el futuro. Su función principal radica en identificar tendencias, estacionalidades y relaciones en datos previos para informar sobre posibles escenarios futuros. La interpretación de datos históricos permite a los modelos ofrecer perspectivas valiosas sobre cómo ciertos factores han influido en el pasado, brindando así una base para realizar proyecciones y pronósticos. No obstante, la incertidumbre inherente a eventos futuros significa que los modelos de pronóstico deben ser utilizados con cautela y considerados como herramientas de apoyo, con la comprensión de que no pueden predecir de manera infalible lo que sucederá en el futuro.
Acerca de JOSÉ ANDRÉS ROSAS
correo electroníco: joserosassoluciones@hotmail.com
