Gestión del riesgo en la cadena de suministro

Por qué importa la gestión de riesgos en la cadena de suministro

Las cadenas de suministro actuales son redes sumamente complejas que suelen incluir cientos de proveedores directos y miles de subproveedores (los proveedores de sus proveedores, los de ellos y así sucesivamente). Debido a la dependencia de tantas empresas —proveedores, fabricantes, logística y otros actores—, las organizaciones enfrentan hoy más vulnerabilidades y puntos potenciales de falla que nunca antes. Las que participan en redes de proveedores ramificadas a lo largo de tres, cuatro o cinco niveles enfrentan amenazas por fenómenos climáticos extremos, conflictos comerciales, cierres de fábricas e insolvencia financiera de un fabricante, entre otros riesgos. La gestión del riesgo en la cadena de suministro (SCRM) es una disciplina empresarial que surge específicamente para abordar estas constelaciones de riesgos. SCRM permite a las empresas comprender los riesgos más relevantes para sus operaciones, identificar las entidades más riesgosas en la cadena y desarrollar estrategias para forjar la resiliencia necesaria que les permita absorber interrupciones sin afectar significativamente sus operaciones.

¿Qué es un software SCRM?

Los softwares SCRM son plataformas que emplean grandes bases de datos, equipos de investigación expertos y tecnología propia para ayudar a sus clientes a identificar y abordar amenazas en sus cadenas de suministro. Estas herramientas permiten mitigar riesgos que pueden afectar las operaciones y, en última instancia, el resultado financiero. Lo logran mediante funcionalidades como evaluaciones detalladas de amenazas, portafolios completos de proveedores, información de productos y componentes, y potentes capacidades de mapeo de la cadena de suministro. Z2Data, por ejemplo, ofrece a los fabricantes un amplio repertorio de soluciones para gestionar la cadena con máxima visibilidad y precisión estratégica. Este software líder en la industria proporciona una herramienta unificada y todo en uno para empresas que dependen de la cadena de componentes electrónicos. Es fundamental recordar que las plataformas SCRM son más que grandes repositorios de datos: el exceso de información y la fragmentación de datos son preocupaciones reales, y estas soluciones las superan al ofrecer inteligencia contextualizada y altamente procesable.

SCRM proactivo frente a reactivo

Históricamente, la mayoría de las empresas han confiado en un enfoque reactivo para la gestión de riesgos en la cadena de suministro, muy similar a la mera gestión de crisis. Las organizaciones reactivas suelen tener a una única persona responsable de los incidentes a medida que ocurren y tienden a operar en modo 'apagar incendios'. Cuando estas empresas se comunican con proveedores y demás actores tras una gran disrupción, carecen de una estrategia o marco preestablecido. Como resultado, su mitigación es desorganizada y a corto plazo, lo que genera pérdida de tiempo e ingresos. Por el contrario, la SCRM proactiva parte del establecimiento de un sistema para seguimiento de datos y mantenimiento de la visibilidad sobre la cadena. Las empresas que pueden ver sus componentes (enfoque ascendente) así como sus proveedores (enfoque descendente) están mucho mejor posicionadas para identificar riesgos antes de que se conviertan en interrupciones costosas. Con este nivel de visibilidad sobre componentes, proveedores y los datos relevantes de la cadena, se pueden implementar prácticas y procedimientos internos para abordar vulnerabilidades existentes. Este enfoque riguroso y anticipatorio es la antítesis de la gestión de crisis y permite forjar una resiliencia que se traduce en permanencia en el mercado.

Cómo desarrollar un modelo sólido de riesgo

Para evaluar con precisión el nivel de amenaza que representan proveedores directos y subproveedores, las empresas requieren un modelo de riesgo robusto. También denominado análisis o evaluación de riesgo, un modelo de riesgo es un marco o conjunto de criterios establecidos para evaluar vulnerabilidades de un fabricante específico. Los modelos más sofisticados incorporan algoritmos y cálculos matemáticos que ayudan a lograr una medición precisa y objetiva del perfil de riesgo de un posible socio. Estas herramientas son esenciales para la buena gestión de riesgos en la cadena. Con modelos de riesgo, una organización puede someter a proveedores potenciales a un proceso estandarizado de evaluación y obtener una visión completa sobre cómo vulnerabilidades históricas específicas podrían repetirse con gran costo. Actualmente, hay al menos media docena de tipos de riesgo de cadena de suministro críticos que deberían formar parte de cualquier análisis integral:

Salud financiera y riesgo de quiebra

Fenómenos climáticos extremos y acontecimientos relacionados con el clima

Riesgos geopolíticos

ESG y sostenibilidad

Ciberseguridad

Cumplimiento normativo en comercio

Transparencia de datos

La importancia del mapeo de la cadena de suministro

Si bien la gestión de riesgos en la cadena de suministro es un campo multifacético en constante expansión de estrategias y soluciones, no hay herramienta más relevante que el mapeo. Como destaca un artículo de 2022 en el International Journal of Production Economics, "El mapeo de la cadena de suministro es el primer peldaño para una gestión estratégica eficaz de la cadena de suministro". Un mapa de la cadena de suministro es una visualización integral de toda la cadena de valor empresarial: muestra desde fabricantes directos y subproveedores hasta ubicaciones de fabricación y componentes. Los elementos y variables específicos pueden variar por sector e incluir también materias primas, centros de distribución y diagramas de flujos de mercancía. ¿Por qué son estas visualizaciones consideradas la base de la gestión de riesgos? Porque proporcionan los datos y la visibilidad necesarios para implementar muchas de las estrategias más críticas de SCRM. Mapear la cadena permite identificar y aislar vulnerabilidades que, de otro modo, quedarían abstractas e inalcanzables.

Estrategias SCRM que pueden fallar

No cabe duda de que fabricantes y empresas han avanzado significativamente en la adopción de SCRM desde que la pandemia de COVID-19 expuso la fragilidad de las cadenas globales. En general, el resultado ha sido positivo, con una menor frecuencia de impactos totales en la cadena. Sin embargo, muchas estrategias de gestión de riesgos ampliamente adoptadas en estos años presentan deficiencias notables. Un ejemplo es la mayor colaboración con los proveedores. A pesar de ser una intención válida (al fortalecer la relación con los fabricantes, debería mejorar la comprensión de los riesgos), este enfoque presenta varias fallas inherentes. Las encuestas de proveedores son documentos estáticos que solo reflejan las operaciones en un momento puntual. Además, los propios proveedores frecuentemente no comparten las prioridades de sus clientes, lo que puede llevar a una subdeclaración o incluso distorsión deliberada en cuestiones críticas como cumplimiento normativo y desempeño ESG.

Cómo la IA puede fortalecer la SCRM

La revolución de la inteligencia artificial (IA) está en marcha, con empresas invirtiendo decenas de miles de millones de dólares en modelos de IA de vanguardia que prometen transformar las operaciones y optimizar el rendimiento general. Las investigaciones de los últimos años indican que la adopción de IA ha sido especialmente notable en SCRM, un campo donde el análisis y la previsión de datos resultan invaluables. Como demuestran las cifras, la inteligencia artificial ya no es una hipótesis en el entorno SCRM: a mediados de los años 2020, la tecnología se ha consolidado rápidamente como una herramienta poderosa y práctica que los profesionales de la cadena de suministro emplean para conocer mejor sus redes de proveedores y anticipar la dinámica del mercado. Además de la previsión de demanda, los equipos de gestión de riesgos recurren a software con IA para mapear la cadena, desarrollar evaluaciones de riesgos e identificar nuevos proveedores y componentes alternativos.

40% de las organizaciones líderes en cadena de suministro emplean IA o ML para prever la demanda, y casi un tercio la usa para la planificación de aprovisionamiento (Gartner, 2024)

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