Juan Francisco Seminario, nuestro de gerente de transformación, participó en un ‘Data Talks’, evento organizado por la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC), donde resaltó cómo venimos impulsando un ecosistema digital basado en datos para liderar la logística. A continuación, compartimos sus reflexiones más importantes:
1. Las cadenas de suministro digitales están evolucionando rápidamente. En Ransa estamos fortaleciendo constantemente nuestra práctica de Data Analytics digitalizando la cadena de valor de principio a fin y adoptando un enfoque integral para la innovación digital. Sabemos que crear una ventaja competitiva exige transparencia, automatización y mucha capacidad de acción, solo así podremos ofrecer a nuestros clientes una experiencia simple, inmediata y trazable.
2. Hoy en día es clave contar con una red integrada en donde empresa, proveedores, clientes y consumidores estén conectados. Para lograrlo es necesario implementar aplicaciones y herramientas digitales como canales de comunicación transversal. El levantamiento de data y la automatización de los procesos resultan vitales para generar junto a esta red integrada una cadena de suministro inteligente. Así, la digitalización de las operaciones permite ser más precisos y optimizar el flujo de trabajo con el fin de mejorar su eficiencia.
3. De esta manera, para promover un ecosistema digital, donde la data y analítica se integren, es clave adoptar tres dimensiones debidamente balanceadas. Primero, definir los objetivos y estrategias del negocio, para entender cómo la data generará valor; luego, identificar equipos con perfiles en empresas, tecnología y analítica para impulsar el cambio; y, finalmente, la implementación de herramientas tecnológicas para mejorar la calidad y la eficiencia de las operaciones logísticas.
4. En la era digital la velocidad del cambio es exponencial. En ese sentido, se debe adoptar modelos de transformación bajo una verdadera cultura de innovación incorporando nuevas tecnologías en los procesos diarios, moldeando los datos personalizados al tipo de análisis que requiere el cliente, para así entregarle información útil y oportuna. De esta manera, logramos generar eficiencias como optimización de horas-hombre, aplicación de analítica avanzada, modelos predictivos y machine learning, y sobre todo, brindar información relevante para que nuestros clientes agilicen la toma de decisiones de sus negocios.