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Supply Chain Analytics: del dato a la decisión estratégica en la cadena de suministro
Publicado el 7 de Octubre de 2025
Redactado por: Escuela de Posgrado UTEC
Supply Chain Analytics: del dato a la decisión estratégica en la cadena de suministro
La pandemia aceleró cambios profundos en la gestión de las cadenas de suministro de las empresas. Factores como la variación de la demanda, el incremento de costos de fletes internacionales y el avance de la digitalización evidenciaron que tanto la visibilidad —entendida como la capacidad de monitorear en tiempo real inventarios, flujos y pedidos en toda la red logística— y la adaptabilidad en la cadena de suministro pasaron a ser prioridades estratégicas.
En ese contexto, supply chain analytics se consolidó como uno de los conjuntos de habilidades y capacidades más poderosos para anticipar escenarios, optimizar recursos y tomar decisiones informadas que aseguren la continuidad y eficiencia de los negocios.
La analítica de datos transforma la gestión y optimiza la cadena de suministro
Hoy en día, la importancia de los datos en la gestión de cadena de suministro ya no se discute. Según Gartner, el 76 % de los ejecutivos del área o función opinan que el número de cambios repentinos que afectan a su gestión ha aumentado en los últimos tres años.
Ante este panorama, George Gonzales, profesor de Ingeniería Industrial en UTEC y expositor de nuestro programa Supply Chain Analytics: Decisiones Efectivas en SCM, sostiene que “con la analítica es posible anticipar escenarios para reaccionar de manera más rápida, ordenada y rentable. Es así que modelar situaciones con data se convierte en la respuesta a la gestión de disrupciones en la cadena de suministro”.
Casos como el de Heineken ilustran con claridad el impacto de la analítica en la cadena de suministro. En 2020, la compañía cervecera decidió dar un salto más allá de metodologías como lean manufacturing y TPM, apostando por una transformación digital y analítica integral. Para ello, creó un departamento específico de transformación dentro de su supply chain y eligió 32 proyectos prioritarios de un total de 335 iniciativas evaluadas.
Los resultados fueron contundentes: una reducción de costos cercana al 12% anual en toda la cadena de suministro, y la implementación de “plantas modelo” (lighthouse) para transferir conocimiento y estandarizar mejoras. Entre las tecnologías aplicadas destacaron el internet de las cosas (IoT), blockchain y, de manera central, modelos matemáticos de analítica predictiva que permitieron anticipar fallas y optimizar procesos.
Predicciones que optimizan distribución, proveedores e inventarios
En el terreno de las decisiones, la analítica permite ir mucho más allá de la operación diaria. Gracias a la capacidad de generar predicciones de escenarios confiables y modelado de operaciones en cadena de suministro, las empresas pueden, por ejemplo, definir la ubicación óptima de nuevos centros de distribución considerando la expansión de la población y la demanda en distintas ciudades o regiones. Asimismo, facilita la diversificación de proveedores en un entorno global, lo que reduce la dependencia de un solo mercado y fortalece la resiliencia frente a interrupciones externas.
Otro aspecto clave es la gestión de la demanda y políticas de inventario, cada vez más vinculadas a factores macroeconómicos como el tipo de cambio, ciclos políticos, respuesta de los competidores, entre otros aspectos.
En países como el nuestro, donde estas variables pueden fluctuar en períodos electorales, contar con modelos analíticos que simulen escenarios resulta vital para decidir cuánto comprar, producir o almacenar. De esta manera, los datos se convierten en un soporte para decisiones que no solo impactan en costos inmediatos, sino también en la estabilidad y rentabilidad de largo plazo de las compañías.
Competencias clave en supply chain analytics: del dominio técnico a la visión integral y la comunicación efectiva
Para una adecuada gestión de analítica en la cadena de suministros es crucial comprender los resultados, interpretarlos con criterio e identificar cuándo los datos presentan sesgos en su distribución. También son necesarias las habilidades digitales, que incluyen el manejo de herramientas como Python, Excel avanzado o software especializado para modelar procesos y apoyar la toma de decisiones.
Otra competencia fundamental es tener una visión integral u holística de la cadena de suministro. Muchos profesionales se concentran en un área específica —como compras o planeamiento— sin considerar cómo sus decisiones afectan a otros eslabones. Las habilidades de comunicación, además, son clave. Los datos deben ir acompañados de un relato claro (storytelling) que explique el problema, la oportunidad de mejora, los antecedentes y los resultados esperados.
“Un buen profesional en supply chain no es solo el que maneja datos y modelos complejos, sino aquel que, entendiendo el negocio y comunicando bien, logra impactar con sus decisiones y proyectos”, destaca Gonzales.
Toma decisiones en la cadena de suministro basadas en datos reales con nuestro programa
En un entorno donde la analítica redefine la forma de competir, las organizaciones necesitan profesionales capaces de enfrentar retos complejos y transformar los datos en decisiones estratégicas. El programa en Supply Chain Analytics: Decisiones Efectivas en SCM de UTEC Posgrado responde a esa necesidad, ofreciendo herramientas, metodologías y experiencias que forman a líderes preparados para impulsar cadenas de suministros más competitivas y resilientes.
El programa ofrece un enfoque práctico, integrando herramientas como Excel avanzado, Python y Google Colab, junto con casos reales de empresas globales. Su objetivo es que analistas, coordinadores y jefes fortalezcan su rol como soporte estratégico para la alta dirección, convirtiéndose en agentes que revolucionen sus compañías a través de la analítica de datos.
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SUPPLY CHAIN ANALYTICS: DECISIONES EFECTIVAS EN SCM
Inicio: 01de junio
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