Análisis predictivo

Tema: Digitalización
Adopción en el sector: ⚫ ⚫ ⚫ ⚪ Integración total
Impacto: ⚫ ⚫ ⚪ Significativo

El análisis predictivo aprovecha tecnologías avanzadas para predecir la demanda, optimizar las operaciones de la cadena de suministro, mejorar la competitividad y mucho más. Según McKinsey, las organizaciones que emplean soluciones de cadena de suministro basadas en IA informan de beneficios significativos, como una reducción del 15% en los costos logísticos, una disminución del 35% en los niveles de inventario y una mejora del 65% en la calidad del servicio. Al predecir la demanda a nivel mundial, las empresas pueden satisfacer las diversas necesidades de los clientes con precisión, mejorando los niveles de servicio y reduciendo las ineficiencias.

El análisis predictivo ha pasado de ser una tendencia emergente a una herramienta integrada en la logística, ganando impulso a medida que más sensores y datos están disponibles. La actividad del mercado refleja la creciente integración, con más de 1500 patentes presentadas entre 2019 y 2023, aunque solo 30 son revolucionarias. El interés académico es moderado, con alrededor de 1500 publicaciones, impulsado por la demanda de operaciones eficientes y una mejor calidad del servicio. No hay actividad de puesta en marcha y las menciones de la alta dirección sobre la tendencia son bajas pero crecientes, de 10 en 2022 a 15 en 2024. Dado que las menciones ejecutivas tienden a disminuir en etapas más maduras, esto sugiere que la tendencia solo ha pasado recientemente de la etapa de adopción temprana a la integración completa de la industria.

^{Valores promedio de las diez principales tendencias: Empresas emergentes: 57; Patentes 9327 (de las cuales 316 son revolucionarias); Publicaciones científicas: 6141; menciones en la alta dirección; 1376; un mayor número de menciones en la alta dirección suele indicar que las tendencias se encuentran en una etapa inicial o de adopción temprana, mientras que un número menor señala un avance hacia la plena integración o hacia convertirse en el estándar de la industria.} 

¿Cuáles son las oportunidades? 

Al perfeccionar la previsión de la demanda y la gestión del inventario, el análisis predictivo reduce los requisitos de inventario de seguridad y aumenta la precisión del embarque. La tecnología de gemelos digitales y los análisis avanzados pueden impulsar la planificación proactiva y la optimización de costos, fomentando la eficiencia de los recursos. 

¿Cuáles son los retos? 

La integración de herramientas de análisis predictivo con los sistemas existentes de la cadena de suministro plantea retos. Aunque la precisión de las previsiones sigue mejorando, la imprevisibilidad inherente de las variables de la cadena de suministro sigue siendo un obstáculo.

Fuentes:

• McKinsey (2021). 
• Encuesta entre más de 500 responsables de la toma de decisiones logísticas globales en varias industrias, realizada por Statista para Maersk (T4 2024).
• Entrevistas en profundidad con expertos de la industria global, académicos y futuristas.
• Fuentes web no estructuradas con más de 10,000 permutaciones de términos de búsqueda utilizando IA.
• Datos seleccionados de bases de datos de empresas emergentes, bases de datos de patentes y herramientas de análisis, así como de Semantic Scholar.