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La tecnología de próxima generación ayuda a mitigar los riesgos de la cadena de suministro

La cadena de suministro es casi como el sistema circulatorio de una empresa; si todo está funcionando bien, los productos se obtienen, luego se producen y se envían en un flujo continuo.

Así como el sistema circulatorio del cuerpo se enfrenta a riesgos de factores que pueden interrumpir el flujo de sangre, la cadena de suministro de una empresa enfrenta una amenaza constante de riesgos que a veces pueden interrumpir el flujo de bienes e incluso amenazar la salud de la propia empresa. Descubrir y mitigar estos riesgos de la cadena de suministro debe estar en la mente de todas las empresas, según un panel en la reciente conferencia de usuarios y socios de SAP Ariba Live.

Como problemas con el sistema circulatorio del cuerpo., algunos riesgos de la cadena de suministro son más visibles que otros, pero casi todos son difíciles de diagnosticar y tratar. Sin embargo, esto está cambiando ahora a medida que se introducen en la cadena de suministro nuevas tecnologías, como los sensores de Internet de las cosas (IoT), el aprendizaje automático y los macrodatos.

Los vehiculos mas importantes para tales mejoras pueden ser sistemas como Ariba Network, según Padmini Ranganathan, vicepresidente de productos e innovación de SAP Ariba. Ariba Network contiene una gran cantidad de datos contextuales sobre proveedores comerciales que pueden ayudar a determinar los riesgos de la cadena de suministro si se utilizan correctamente.

Descubriendo riesgos ocultos

«El desafío no siempre se trata del desafío del riesgo en sí, sino del desafío de encontrar ese riesgo», dijo Ranganathan. «Esto se debe a que está oculto dentro de diferentes procesos y sistemas, y es información y datos fragmentados».

El primer paso para erradicar los riesgos de la cadena de suministro es resolver los problemas de calidad de los datos y consolidar los datos que pueden ayudar a determinar los riesgos, explicó Ranganathan. El segundo paso es introducir estructuras organizativas que generen transparencia y simplicidad que permitan a los empleados dar los pasos correctos cuando se sospecha o se descubren riesgos en la cadena de suministro.

«No se trata solo de tener los datos y hacer lo correcto con los datos o tener los informes correctos, se trata de tenerlos en el lugar correcto, en el momento correcto y con la persona adecuada, para que pueda tomar los pasos correctos». Dijo Ranganathan. «No está tomando evaluaciones de riesgo largas cuando es un proveedor que ya le está yendo bien, pero quiere asegurarse de estar allí para detectarlo si ese proveedor falla aunque sea una sola vez».

La tecnología es una herramienta muy poderosa que puede unir los dos elementos, dijo Ranganathan. Esto incluye big data y análisis con una enorme capacidad para hacer coincidir patrones, y aprendizaje automático, que puede descubrir información preocupante sobre una empresa que podría generar riesgos en la cadena de suministro.

«De hecho, puede averiguar cuándo hay un miembro de la junta o un líder de la alta gerencia que está atrapado en algo; un líder senior que cae afecta el desempeño de la empresa. Entonces, si puede verlo desde el principio, el tipo de cosas que puede hacer para ayudar a administrarlo, se verá diferente, y la tecnología puede ayudar con eso «, dijo Ranganathan.

Lidiar con la creciente cantidad de datos

La cantidad de datos con los que las empresas deben lidiar para monitorear sus cadenas de suministro es enorme, y cada vez son más grandes y complejos. La información proviene de fuentes de todo tipo (los medios de comunicación, las bases de datos de listas de seguimiento o sanciones, por ejemplo) y las empresas deben limpiar estos datos y conectarlos en contexto con los compradores y proveedores de su red.

Para ayudar con esto, SAP Ariba se ha asociado con OutsideIQ, una empresa con sede en Toronto cuya aplicación DDIQ realiza una diligencia debida automatizada, lo que reduce el tiempo y los recursos necesarios para analizar todos esos datos. SAP Ariba ahora usa DDIQ como parte de su servicio SAP Ariba Supplier Risk, que monitorea a los proveedores en Ariba Network para ayudar a minimizar el riesgo, reducir el daño a la reputación de una empresa y cumplir con las regulaciones de cumplimiento.

«El desafío ahora es encontrar los datos, porque hay mucho por ahí. Pero también es limpiar los datos para asegurarse de que sean los correctos», dijo Dan Adamson, director ejecutivo de OutsideIQ. «Las máquinas son excelentes para analizar grandes cantidades de datos, pero son muy malas en la parte del contexto. Por lo tanto, nuestro trabajo es incorporar esos datos, aplicar la primera capa de contexto para asegurarnos de que sea la entidad correcta, que es un riesgo que realmente te importaría, y luego cómo lidiar con él es otra capa de contexto «.

El contexto es el rey

El contexto es vital, dijo Adamson, porque no todos los proveedores son iguales. Algunos proveedores clave, por ejemplo, pueden provenir de una industria fuertemente regulada y es posible que deban ser tratados de manera diferente al proveedor que proporciona sus sujetapapeles. La tecnología de OutsideIQ ayuda a «filtrar el ruido y llevar a cabo los eventos adecuados», dijo Adamson.

Esto ayuda cuando los riesgos están presentes, pero no cortados y secos. Y el riesgo de reputación suele ser bastante confuso, dijo Adamson. Está claro si un director corporativo está acusado de fraude, por ejemplo, pero menos si ha dado declaraciones posiblemente engañosas a la junta.

«Eso depende del resto de la oración y del contexto, y hay cierto grado de confusión», dijo. «Esta es un área difícil, y anotamos mucho de esto detrás de escena, y diremos cuán seguros estamos de algo con ese grado de confusión».

Más que solo visibilidad de la cadena de suministro

Los riesgos de la cadena de suministro implican problemas que van más allá de la visibilidad de dónde se encuentra su producto, o incluso de la reputación de la empresa, según James Edward Johnson, director de análisis y gestión de riesgos de la cadena de suministro global de The Nielsen Company, una empresa de investigación de datos y marketing global. Nielsen es uno de los primeros en adoptar SAP Ariba Supplier Risk, que Johnson cree que puede ayudar a hacer de la cadena de suministro una fuerza para el bien en el mundo al centrarse en hacer negocios con empresas éticas y responsables.

«¿Cómo puede asegurarse de que, cuando negocia acuerdos, su presión por el precio no favorezca simplemente a las personas que van a tomar atajos, abusar de sus trabajadores, esclavizar a la gente, destrozar el medio ambiente, arrojar productos químicos en los ríos y lagos? ? » Preguntó Johnson. «Si solo está presionando por el precio, es posible que esté empeorando esos problemas, y no habrá ningún incentivo en el mercado para que las cosas se resuelvan aparte de la regulación gubernamental, que es irregular en el mejor de los casos, especialmente en muchas partes del mundo. . «

Johnson estuvo de acuerdo en que la gran cantidad de proveedores y datos hace que este sea un problema difícil de resolver. La tecnología, como SAP Ariba Supplier Risk, proporciona una forma de abordar el problema.

«Simplemente no se puede hacer la debida diligencia que necesita en miles de proveedores. Simplemente buscar algo tan simple como los archivos corporativos en la oficina del secretario de estado es una cantidad ridícula de trabajo», dijo. «Y eso ni siquiera te dará la información que realmente necesitas para saber qué está pasando. Necesitas ver la información que proviene de fuentes de noticias de todo el mundo».

Usando tecnología para la visión periférica

El riesgo consiste en ver lo invisible, dijo Johnson, y para lograrlo, la visión periférica puede ser más importante que la visión central. Los informes financieros son un buen indicador adelantado de los riesgos de la cadena de suministro de todo tipo porque, una vez que las empresas no alcanzan sus cifras trimestrales, pueden comenzar a tomar atajos.

«Hay que empezar a buscar cosas que puedan provocar que una empresa empiece a tener malos comportamientos», dijo Johnson. «Si empiezo a ver esos riesgos auxiliares o relacionados que creo que podrían ser un indicador adelantado, nos obligará a ser mucho más agresivos en la negociación del contrato».

Por ejemplo, si un proveedor comienza a mostrar alguna debilidad en la integridad, explicó Johnson, es posible que no impida que una empresa haga negocios con él, pero puede llevar a negociaciones contractuales más duras con controles establecidos y procedimientos de seguimiento documentados.

La tecnología como el aprendizaje automático puede mejorar su capacidad para determinar los riesgos de reputación porque elimina los sesgos de selección que pueden influir en la puntuación de la reputación, dijo Johnson.

«Una vez que pasamos al aprendizaje automático, [there still may be] respuestas difusas, pero ahora podemos comenzar a decir si una comparación es realmente comparable «, dijo.» Podemos eliminar el sesgo de actualidad, podemos eliminar parte del sesgo de selección o simplemente, al menos, identificarlo y decir más objetivamente que esto está sucediendo; está en nuestros datos, está un poco sesgado, pero está sesgado en esta dirección aproximadamente tanto. Deberíamos tener respuestas basadas en la ciencia, deberíamos tener los datos y deberíamos saber qué tan bien sabemos lo que decimos que sabemos. «

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