Digital Supply Chain

La transformación digital de las cadenas de suministro se basa en la integración de datos e inteligencia artificial (IA) para optimizar la visibilidad, la resiliencia y la eficiencia de los flujos logísticos.
Las misiones incluyen el modelado de flujos, la predicción de interrupciones, la automatización de decisiones y la mejora de la colaboración entre socios.

Responsabilidades principales

a. Gobernanza y recolección de datos de la cadena de suministro

• Centralización de datos: recuperación, limpieza y estructuración de información proveniente de ERP, WMS, TMS, IoT y socios externos (proveedores, transportistas, clientes).
• Definición de indicadores clave (KPIs): identificación y seguimiento de métricas como tasa de servicio, plazos de entrega, costos logísticos, tasa de rotura de stock y huella de carbono.

b. Informes y visualización para la toma de decisiones

• Diseño de cuadros de mando: creación de herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Python) para monitorear en tiempo real el desempeño de la cadena de suministro.
• Automatización de informes: uso de IA para generar reportes sobre desempeño logístico, riesgos y oportunidades de optimización.

c. Modelado y optimización de flujos logísticos

• Desarrollo de modelos:
  • Explicativos: analizar causas de retrasos, sobrecostos o roturas de stock.
  • Predictivos: anticipar interrupciones (ej.: retrasos de transporte, escasez de materias primas) y prever la demanda futura.
  • Prescriptivos: recomendar acciones para optimizar inventarios, rutas o capacidades de producción.
• Uso de IA y machine learning:
  • Optimización dinámica de inventarios y aprovisionamientos.
  • Automatización de la planificación logística (asignación de pedidos a almacenes, selección de transportistas).
  • Análisis de datos no estructurados (contratos, correos electrónicos, documentos aduaneros) para detectar riesgos u oportunidades.

d. Colaboración transversal y transformación digital

• Interfaz con equipos de negocio: colaboración con compras, producción, logística y ventas para integrar insights de datos en la toma de decisiones.
• Vigilancia tecnológica y normativa: seguimiento de innovaciones (blockchain, drones, vehículos autónomos) y cumplimiento de regulaciones (aduanas, medioambiente).
• Acompañamiento al cambio: formación en el uso de herramientas data/IA y fomento de una cultura basada en datos.

Ejemplos de proyectos concretos

• Optimización de inventarios: uso de machine learning para reducir inventarios manteniendo un 99 % de tasa de servicio.
• Predicción de retrasos: desarrollo de un modelo que anticipe retrasos en entregas considerando clima, tráfico o huelgas.
• Automatización de la planificación: implementación de una herramienta de IA para optimizar rutas de entrega y reducir costos de transporte en un 15 %.
• Trazabilidad y transparencia: despliegue de una solución blockchain para rastrear productos desde el origen hasta el cliente final.