Glosario de la Cadena de Suministro Digital

Este elemento es una expansión del contenido de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs]

– Impresión 3D: La impresión 3D (también conocida como fabricación aditiva, digital y rápida) es un proceso de fabricación de un objeto físico a partir de un modelo digital tridimensional, normalmente mediante la colocación de muchas capas finas de un material en sucesión. A diferencia de los procesos de fabricación tradicionales (“sustractivos”), la tecnología de impresión 3D permite a los usuarios construir productos muy complejos a partir de una gran variedad de materiales (por ejemplo, plástico, metal, cerámica, arenisca, resina, biomateriales y sustancias alimentarias), exigiendo muy poco o ningún reajuste de una orden de trabajo a otra, o de un producto a otro. Esta flexibilidad permite niveles de personalización sin precedentes, hasta el punto de que cada unidad impresa puede ser un producto totalmente nuevo, es decir, único. En cambio, la fabricación local, que puede considerarse una fase intermedia o paralela, podría resultar más factible. Los proveedores de servicios de impresión 3D bajo demanda prestan toda una serie de servicios relacionados con la impresión 3D, desde el diseño hasta la fabricación.
– Sistema de Inferencia Neuro-Fuzzy Adaptativo (ANFIS): El Sistema de Inferencia Neuro-Fuzzy Adaptativo es una combinación entre las redes neuronales y la lógica difusa para beneficiarse de las ventajas de ambas metodologías. La lógica difusa utiliza una combinación de poder predictivo matemático y subjetividad humana para crear el mejor modelo posible. Aunque esto no se consideraría “aprendizaje automático” debido al componente de interactividad humana, una extensión de la lógica difusa ha limitado la subjetividad humana y ha añadido el poder predictivo de las redes neuronales artificiales al esquema de la lógica difusa.
– Analítica avanzada: La analítica avanzada es el examen autónomo o semiautónomo de datos o contenidos utilizando técnicas y herramientas sofisticadas, normalmente más allá de las de la inteligencia empresarial tradicional (BI), para descubrir conocimientos más profundos, hacer predicciones o generar recomendaciones. Entre las técnicas analíticas avanzadas se encuentran la minería de datos/texto, el aprendizaje automático, la concordancia de patrones, la previsión, la visualización, el análisis semántico, el análisis de sentimientos, el análisis de redes y clusters, la estadística multivariante, el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos y las redes neuronales.
– Imágenes avanzadas y reconocimiento de voz: El reconocimiento de voz y la tecnología de síntesis están tomando el relevo de los códigos de barras y prometen aportar enormes mejoras a las cadenas de suministro. En el sistema típico de tecnología de voz, los trabajadores de la cadena de suministro llevan unos auriculares y un micrófono conectados a un ordenador móvil que llevan consigo. El ordenador móvil se comunica de forma inalámbrica con un servidor informático que ejecuta un paquete de software de gestión de la cadena de suministro.
– Inteligencia artificial (IA): La IA aplica técnicas avanzadas de análisis y basadas en la lógica, incluido el aprendizaje automático, para interpretar eventos, apoyar y automatizar decisiones y tomar medidas.
– Alineación: La teoría de la gestión estratégica sugiere que una adecuada alineación interna y externa a lo largo de la cadena de suministro, entre todas las áreas funcionales como logística, marketing y finanzas, ayudará a las empresas a lograr sus ventajas competitivas.
– Curva de madurez analítica: La curva de madurez analítica de Gartner desglosa el pasado, el presente y el futuro de la analítica en cinco fases. Desde la descriptiva hasta la predictiva, pasando por la cognitiva y todo lo que hay en medio.
– Redes neuronales artificiales (RNA): La RNA es una tecnología de IA emergente, que se plantea a partir de los logros de la investigación biológica moderna del tejido cerebral humano. La función de la RNA es dar un patrón de salida cuando se le presenta un patrón de entrada. La RNA es una potente técnica para resolver problemas complejos de aproximación y clasificación debido a su gran capacidad de generalización, su diseño robusto y su capacidad para manejar datos incompletos.
– ARIMA (previsiones de demanda de media móvil integrada autorregresiva): Los modelos matemáticos de las cadenas de suministro proporcionan información de gestión sobre la dinámica de la cadena de suministro. Por ejemplo, estos modelos han permitido comprender el efecto Bullwhip. Uno de estos modelos es el modelo ARIMA, que suele ajustarse a los datos de las series temporales para comprender mejor los datos o para predecir puntos futuros de las series (previsión). Los modelos ARIMA se aplican en algunos casos en los que los datos muestran indicios de no estacionariedad, en los que se puede aplicar una o varias veces un paso de diferenciación inicial (correspondiente a la parte “integrada” del modelo) para eliminar la no estacionariedad.
– Sistemas autónomos: Los sistemas autónomos se encargan del trabajo de forma automática. El uso de tecnologías como los robots y los drones se está extendiendo rápidamente en las cadenas de suministro. Los sistemas autónomos se utilizan para mejorar el mantenimiento predictivo, a menudo en combinación con sensores, e incluso para actuar. En los almacenes, los robots se emplean para asistir a los humanos en la selección de artículos y ayudar a transportarlos y empaquetarlos, así como para hacer un seguimiento del inventario y de los niveles de existencias. Además, los cobots, que son robots móviles más ligeros que pueden realizar tareas con y alrededor de los humanos.
– Big data: Los big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o alta variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información que permitan mejorar la visión, la toma de decisiones y la automatización de los procesos.
– Análisis de grandes datos: La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de datos muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.
– Cisnes negros: Un cisne negro es un acontecimiento imprevisible que va más allá de lo que normalmente se espera de una situación y tiene consecuencias potencialmente graves. Los cisnes negros se caracterizan por su extrema rareza, su grave impacto y la insistencia generalizada en que eran obvios a posteriori.
– Blockchain: Una cadena de bloques es una lista creciente de registros transaccionales irrevocables y firmados criptográficamente que comparten todos los participantes de una red. Cada registro contiene un sello de tiempo y enlaces de referencia a transacciones anteriores. Con esta información, cualquier persona con derechos de acceso puede rastrear un evento transaccional, en cualquier punto de su historia, perteneciente a cualquier participante.
– Análisis de negocio: La analítica de negocio se compone de soluciones utilizadas para construir modelos de análisis y simulaciones para crear escenarios, comprender realidades y predecir estados futuros. La analítica empresarial incluye la minería de datos, la analítica predictiva, la analítica aplicada y la estadística, y se entrega como una aplicación adecuada para un usuario empresarial.
– Efecto látigo: El efecto látigo es un fenómeno del canal de distribución en el que las previsiones de la demanda producen ineficiencias en la cadena de suministro. Se refiere a las crecientes oscilaciones del inventario en respuesta a los cambios en la demanda de los consumidores a medida que se avanza en la cadena de suministro.
– La computación en nube es un estilo de computación en el que las capacidades escalables y elásticas habilitadas por la TI se entregan como un servicio utilizando tecnologías de Internet.
– Tecnologías en la nube: Dada la naturaleza dinámica y compleja de la cadena de suministro, las organizaciones pueden buscar flexibilidad en el tipo de servicios en la nube que necesitan. Los servicios en la nube suelen ofrecerse de tres maneras:
о Infraestructura como servicio (IaaS): La categoría más básica de los servicios de computación en nube. Es un concepto de alquiler en lugar de compra. Con IaaS, la organización alquila la infraestructura de TI -servidores y máquinas virtuales, almacenamiento, redes, sistemas operativos- a un proveedor de la nube sobre una base de pago por uso, о Plataforma como servicio (PaaS): PaaS proporciona un entorno bajo demanda para desarrollar, probar, entregar, alojar y gestionar aplicaciones de software. El proveedor del servicio gestiona el mantenimiento rutinario de la infraestructura, pero los usuarios del servicio escriben y suben su código al proveedor, о Software as a Service (SaaS): Un método para entregar aplicaciones de software a través de Internet. Con SaaS, los proveedores de la nube alojan y gestionan la aplicación de software y la infraestructura subyacente y se encargan de cualquier mantenimiento, como las actualizaciones de software y los parches de seguridad. Los usuarios se conectan a la aplicación a través de Internet, normalmente con un navegador web en su teléfono, tableta o PC.

– Computación cognitiva: La computación cognitiva se utiliza a menudo para indicar sistemas como AlphaGo de Google DeepMind o Watson de IBM que pueden razonar y comprender a un alto nivel similar al pensamiento humano. En general, la computación cognitiva es un subconjunto de la IA que utiliza múltiples tecnologías de IA para producir lo que reconocemos como pensamiento.
– Gobernanza de los datos: La gobernanza de los datos es la especificación de los derechos de decisión y un marco de responsabilidad para garantizar el comportamiento adecuado en la valoración, la creación, el consumo y el control de los datos y la analítica.
– Lago de datos: Un lago de datos es un repositorio centralizado de almacenamiento de datos. Almacena datos no estructurados y estructurados de cualquier escala. Los lagos de datos almacenan datos de cualquier tamaño, forma y velocidad, y realizan el procesamiento y la analítica a través de plataformas y lenguajes. Eliminan las complejidades de la ingesta y el almacenamiento de datos, al tiempo que aceleran el análisis por lotes, el streaming y el análisis interactivo. Hay una gran diferencia entre los lagos de datos y los almacenes de datos. Los lagos de datos admiten datos estructurados, no estructurados y sin procesar, mientras que los almacenes sólo admiten datos estructurados y procesados. Los almacenes de datos tienden a ser rígidos y grandes. Los lagos de datos son ágiles y de bajo coste.
– Calidad de los datos: Las herramientas de calidad de datos son los procesos y las tecnologías para identificar, comprender y corregir los defectos de los datos que apoyan la gobernanza eficaz de la información en los procesos empresariales operativos y la toma de decisiones. Los paquetes de herramientas disponibles incluyen una serie de funciones críticas, como la elaboración de perfiles, el análisis sintáctico, la estandarización, la limpieza, el cotejo, el enriquecimiento y la supervisión.
– Almacenes de datos: Un almacén de datos es una arquitectura de almacenamiento diseñada para mantener los datos extraídos de los sistemas de transacciones, los almacenes de datos operativos y las fuentes externas. El almacén combina esos datos en una forma resumida agregada adecuada para el análisis de datos en toda la empresa y la elaboración de informes para necesidades empresariales predefinidas. Un almacén de datos contiene datos organizados en áreas temáticas abstractas con versiones de los mismos registros que varían en el tiempo, con un nivel apropiado de grano de datos o detalle para que sean útiles en dos o más tipos de análisis diferentes, a menudo desplegados con tendencia a la tercera forma normal. Un mercado de datos contiene datos similares orientados a temas y variables en el tiempo, pero con relaciones que implican un uso dimensional de los datos en el que los hechos están claramente separados de los datos dimensionales, lo que los hace más apropiados para categorías únicas de análisis.
– Gemelos digitales: Un gemelo digital es una representación digital de una entidad o sistema del mundo real. Los gemelos digitales incluirán todos los aspectos del producto, incluida su lista de piezas, los resultados de la simulación y el análisis, los materiales, los requisitos de fabricación y los datos de calidad. Una vez que el producto se haya difundido entre los usuarios, se seguirán recogiendo datos con el objetivo de utilizar el rendimiento sobre el terreno para mejorar futuros modelos. El gemelo digital reúne una serie de tecnologías individuales relacionadas con el producto, desde datos asistidos por ordenador hasta prototipos impresos en 3D. Estas tecnologías están conectadas al sistema ERP de la organización para que la información de marketing y ventas también esté disponible. Los datos de varios gemelos digitales pueden agregarse para obtener una visión compuesta de varias entidades del mundo real, como una central eléctrica o una ciudad, y sus procesos relacionados.
– La computación de borde forma parte de una topología informática distribuida en la que el procesamiento de la información se sitúa cerca del borde, donde las cosas y las personas producen o consumen esa información.
– Planificación de recursos empresariales (ERP): El ERP se define como la capacidad de ofrecer un conjunto integrado de aplicaciones empresariales. Las herramientas de ERP comparten un proceso y un modelo de datos comunes, que abarcan procesos operativos amplios y profundos de principio a fin, como los que se encuentran en las finanzas, los RRHH, la distribución, la fabricación, los servicios y la cadena de suministro.
– Extracción, transformación y carga (ETL): ETL es un tipo de integración de datos que se refiere a los tres pasos (extraer, transformar, cargar) utilizados para mezclar datos de múltiples fuentes. Durante este proceso, los datos se toman (extraen) de un sistema de origen, se convierten (transforman) en un formato que pueda analizarse y se almacenan (cargan) en un almacén de datos u otro sistema.
– Diseño generativo: El diseño generativo es un proceso de exploración del diseño. Los diseñadores introducen los objetivos del diseño en el software de diseño generativo, junto con parámetros como los requisitos de rendimiento o espaciales, los materiales, los métodos de fabricación y las limitaciones de costes. El software explora todas las posibles permutaciones de una solución, generando rápidamente alternativas de diseño. En cada iteración prueba y aprende lo que funciona y lo que no.
– Internet de las cosas (IoT): IoT es la red de objetos físicos que contienen tecnología incorporada, como sensores RFID, para comunicarse con el entorno externo. Esto permite la visibilidad en tiempo real del inventario y ha aumentado la velocidad del seguimiento y la precisión de la previsión y planificación de productos.
– Tecnologías inmersivas: Las tecnologías inmersivas son uno de los principales sistemas de asistencia en el espacio de la cadena de suministro. Cambian la forma en que las personas perciben el mundo llevando a los usuarios más allá de la visualización en 2D. Esto se consigue aumentando el mundo real con objetos virtuales o sumergiendo a los usuarios en un entorno virtual 3D. Los sistemas más avanzados permiten una total libertad de movimiento. Los usuarios pueden caminar alrededor de objetos virtuales en el mundo real o recorrer un mundo virtual que pueden ver, oír, tocar y sentir. Hay tres tipos de tecnologías en este espacio:

о La realidad virtual (RV) proporciona un entorno 3D generado por ordenador que rodea a los usuarios y responde a sus acciones de forma natural. El reconocimiento de gestos y los controladores portátiles permiten seguir las manos y el cuerpo, y pueden incorporarse comentarios táctiles.

о La realidad aumentada (RA) es el uso en tiempo real de información en forma de texto, gráficos, vídeo y otras mejoras virtuales integradas con objetos del mundo real. Esta superposición de elementos del mundo virtual sobre un fondo del mundo real diferencia la RA de la RV. La RA pretende mejorar las interacciones de los usuarios con el entorno físico real, en lugar de separarlas de él. о La Realidad Mixta (RM) lleva la experiencia de inmersión a un nivel superior mediante la detección de objetos en el mundo real. Transforma esos objetos con aumentos virtuales o colocando objetos virtuales en el espacio que los usuarios pueden explorar en 3D. Los usuarios pueden interactuar con objetos digitales y del mundo real manteniendo su presencia en el mundo físico.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

– Aprendizaje automático: Un desarrollo crucial en el campo de la analítica es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático utiliza algoritmos para hacer predicciones mediante el análisis de grandes cantidades de datos. El aspecto único del aprendizaje automático es la capacidad de aprender y ajustar el análisis mediante la observación de datos adicionales; cuantos más datos pasen por los algoritmos, más precisas serán las predicciones. Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático se componen de muchas tecnologías, como el aprendizaje profundo, las redes neuronales artificiales y el procesamiento del lenguaje natural.
– Procesamiento del lenguaje natural (PNL): La tecnología NLP implica la capacidad de convertir el texto o el discurso de audio en información codificada y estructurada, basada en una ontología adecuada. Los datos estructurados pueden utilizarse simplemente para clasificar un documento o para identificar productos, procedimientos, atributos y personas.
– Análisis predictivo: Mientras que el análisis descriptivo se centra principalmente en el pasado y el presente, el análisis predictivo utiliza predicciones basadas en datos para comprender mejor los posibles resultados futuros.
Los análisis predictivos se apoyan en gran medida en la minería de datos y en algoritmos de aprendizaje automático para aprender de los datos y predecir resultados futuros basados en patrones identificados. Las herramientas de predicción avanzadas mejoran los datos generados a partir de fuentes como sensores y fuentes externas. La predicción es la clave del valor empresarial que aportan las plataformas de la cadena de suministro; la ventaja competitiva que se obtiene de la analítica predictiva se deriva de los conocimientos prospectivos que genera, lo que permite a los gestores de la cadena de suministro ser más proactivos en la toma de decisiones y la planificación.

– Análisis prescriptivo: La analítica prescriptiva va más allá de la analítica descriptiva y predictiva al recomendar acciones. Utilizando modelos de simulación y algoritmos de optimización, la analítica prescriptiva cuantifica los resultados de varias vías de decisión en función de los resultados esperados. Este nivel de análisis aborda los escenarios “qué pasa si” y se centra en la incertidumbre futura. La analítica prescriptiva es una forma de analítica avanzada que examina los datos o el contenido para responder a la pregunta “¿Qué debería hacerse?” y se caracteriza por técnicas como el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales, los motores de recomendación, la heurística y el aprendizaje automático.
– Análisis en tiempo real: La analítica en tiempo real es la disciplina que aplica la lógica y las matemáticas a los datos para proporcionar información que permita tomar mejores decisiones rápidamente. Para algunos casos de uso de la cadena de suministro, el tiempo real significa simplemente que el análisis se completa en unos pocos segundos o minutos después de la llegada de nuevos datos. La analítica en tiempo real bajo demanda espera a que los usuarios o los sistemas soliciten una consulta y, a continuación, ofrece los resultados analíticos. El análisis continuo en tiempo real es más proactivo y alerta a los usuarios o desencadena respuestas a medida que se producen los acontecimientos.
– Identificación por radiofrecuencia (RFID): La RFID es una tecnología de recogida de datos automatizada que utiliza ondas de radiofrecuencia para transferir datos entre un lector y una etiqueta con el fin de identificar, rastrear y localizar el artículo etiquetado. Hay dos categorías básicas de etiquetas utilizadas en las cadenas de suministro: pasivas y con batería.
– Robótica: En los almacenes, los robots se emplean para ayudar a los humanos a seleccionar los artículos y ayudar a transportarlos y empaquetarlos. También hacen un seguimiento del inventario y de los niveles de existencias. Los robots más ligeros y móviles, también conocidos como cobots, se emplean en las cadenas de suministro para realizar tareas con y alrededor de los humanos.
– Datos no estructurados: En el mundo moderno del big data, los datos no estructurados son los más abundantes. Es tan prolífico porque los datos no estructurados pueden ser cualquier cosa: medios de comunicación, imágenes, audio, datos de sensores, datos de texto y mucho más. No estructurados significa simplemente que son conjuntos de datos (las típicas grandes colecciones de archivos) que no se almacenan en un formato de base de datos estructurado. Los datos no estructurados tienen una estructura interna, pero no está predefinida mediante modelos de datos. Pueden ser generados por humanos o por máquinas en un formato textual o no textual.
– Aplicaciones vestibles: Las aplicaciones vestibles son un grupo diverso de dispositivos de punto final que conectan a los humanos con el IoT a través de sensores. Se accede a los datos a través de los wearables, es decir, mediante sistemas informáticos portátiles como relojes inteligentes o rastreadores de actividad que muestran información sensible al contexto o proporcionan instrucciones. Ejemplos de dispositivos vestibles son las pantallas montadas en la cabeza para la orientación de expertos a distancia, las instrucciones visuales o la formación de manos libres.

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