{"id":36103,"date":"2024-05-07T09:00:53","date_gmt":"2024-05-07T09:00:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bloomberg.com\/latam\/blog\/interrupcion-cadena-suministro-gestion-riesgo-asg-impulsados-por-datos\/"},"modified":"2024-04-29T19:15:22","modified_gmt":"2024-04-29T19:15:22","slug":"interrupcion-cadena-suministro-gestion-riesgo-asg-impulsados-por-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bloomberg.com\/latam\/blog\/interrupcion-cadena-suministro-gestion-riesgo-asg-impulsados-por-datos\/","title":{"rendered":"Interrupci\u00f3n de la cadena de suministro y gesti\u00f3n de riesgo ASG, impulsados por datos"},"content":{"rendered":"
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[vc_column_text]Este art\u00edculo fue escrito por Don Huff, director global de Operaciones y Servicios al Cliente, Michael Tam, gerente de Productos de Datos de la Cadena de Suministro, Maris Serzans, Ciencia de Datos de la Cadena de Suministro de Bloomberg, junto con colaboradores de Databricks. Puede leer el art\u00edculo original <\/em>aqu\u00ed<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n

La resiliencia de la cadena de suministro es cada vez m\u00e1s importante para las corporaciones. Los gerentes de adquisiciones deben mantener una supervisi\u00f3n transparente en toda la red de la cadena de suministro y ser conscientes de los posibles riesgos. Las cadenas de suministro en los \u00faltimos a\u00f1os se han enfrentado a una serie de interrupciones, que culmin\u00f3 en una causada por una pandemia global que mantuvo a los trabajadores en sus hogares y paraliz\u00f3 las cadenas de suministro en todo el mundo. A medida que las empresas emergen de la pandemia, los l\u00edderes se preguntan a s\u00ed mismos y a sus equipos c\u00f3mo prepararse para la pr\u00f3xima gran disrupci\u00f3n.[\/vc_column_text]\n

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Agende una demostraci\u00f3n.<\/div>\n\t\t
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\n\t\tCont\u00e1ctenos<\/a>\n\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n[vc_column_text]Seg\u00fan un informe de McKinsey and Company<\/a> de 2022, que encuest\u00f3 las pr\u00e1cticas de las empresas manufactureras, dos tercios de las empresas implementaron nuevas pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n del riesgo de la cadena de suministro en los \u00faltimos 12 meses. Entre esas iniciativas se incluye la implementaci\u00f3n de procesos para monitorear los riesgos relacionados con los proveedores, lo que es particularmente importante para las empresas que priorizan la entrega ininterrumpida y puntual a los clientes. Las empresas tambi\u00e9n est\u00e1n experimentando ciclos m\u00e1s cortos en la toma de decisiones ante el reciente aumento de la volatilidad de la cadena de suministro.<\/p>\n

Las corporaciones necesitan visibilidad y automatizaci\u00f3n de extremo a extremo en toda su red de cadena de suministro, lo que requiere una soluci\u00f3n de datos integral.\u00a0 Bloomberg proporciona datos de la cadena de suministro para m\u00e1s de 100.000 empresas con datos hist\u00f3ricos que se remontan a 2006, lo que proporciona a las corporaciones gran visibilidad de sus cadenas de suministro en varios niveles de profundidad de proveedores.\u00a0 En este blog, exploraremos los datos de riesgo de Bloomberg que abarcan ASG, sanciones y datos de riesgo de incumplimiento para ayudar a los clientes a detectar posibles problemas en la cadena de suministro de una empresa.<\/p>\n

Estudio de caso: se analiza el riesgo de la cadena de suministro en un fabricante de autom\u00f3viles l\u00edder<\/h2>\n

Nos centramos en la red de la cadena de suministro de un fabricante mundial de autom\u00f3viles, transformando conjuntos de datos complejos para extraer informaci\u00f3n pr\u00e1ctica. Destacamos tres factores de riesgo que nuestros clientes consideran al evaluar sus riesgos en la cadena de suministro: el riesgo de incumplimiento, el riesgo de sanciones y el riesgo clim\u00e1tico.[\/vc_column_text][vc_single_image image=”36104″ img_size=”large” alignment=”center”][vc_column_text]<\/p>\n

1. Riesgo de incumplimiento<\/h3>\n

El modelo de riesgo de incumplimiento patentado de Bloomberg utiliza insumos como la deuda de una empresa para calcular la probabilidad de incumplimiento. Al combinar los datos de la cadena de suministro y del riesgo de incumplimiento, podemos identificar a los proveedores al inicio de la cadena que est\u00e1n en dificultades financieras. Dentro de la cadena de suministro de este fabricante de autom\u00f3viles, identificamos a once proveedores con una probabilidad de incumplimiento a un a\u00f1o de m\u00e1s del 10%, que pueden considerarse en dificultades. Un proveedor que enfrenta problemas de liquidez puede desencadenar interrupciones en el flujo de bienes y componentes con los consiguientes problemas de entrega para el cliente.[\/vc_column_text][vc_single_image image=”36105″ img_size=”large” alignment=”center”][vc_column_text]<\/p>\n

2. Riesgo de sanciones<\/h3>\n

Similar al riesgo de incumplimiento, podemos utilizar los datos de las tablas DL+ e identificar f\u00e1cilmente las entidades sancionadas en la red de la cadena de suministro del fabricante mundial de autom\u00f3viles. Si bien solo se sanciona a un proveedor directo (nivel 1), se les aplican sanciones a m\u00faltiples proveedores de nivel 2 y nivel 3.[\/vc_column_text][vc_single_image image=”36106″ img_size=”large” alignment=”center”][vc_single_image image=”36107″ img_size=”large” alignment=”center”][vc_column_text]Seg\u00fan McKinsey and Company<\/a>, solo el 10% de los l\u00edderes de la cadena de suministro encuestados por la empresa consultora en 2022 ten\u00edan visibilidad de sus proveedores de nivel 3. Utilizando los datos de la cadena de suministro y de las sanciones de Bloomberg, los clientes pueden identificar la exposici\u00f3n indirecta a las empresas sancionadas e interactuar con sus proveedores para identificar alternativas.<\/p>\n

3. Riesgo clim\u00e1tico<\/h3>\n

Las corporaciones est\u00e1n monitoreando cada vez m\u00e1s sus emisiones de alcance 3, las generadas a partir de las actividades de la cadena de suministro. Aqu\u00ed, demostramos c\u00f3mo los usuarios mutuos pueden f\u00e1cilmente mostrar datos de emisiones a nivel de entidad en varios niveles de proveedores del fabricante de autom\u00f3viles a trav\u00e9s de DL+. Aunque el fabricante de autom\u00f3viles global en s\u00ed no tiene una alta intensidad de emisiones, hay varios proveedores en todos los niveles cuyas m\u00e9tricas de intensidad de carbono est\u00e1n a la zaga de sus pares. El fabricante de autom\u00f3viles deber\u00eda determinar si se siente c\u00f3modo con las pr\u00e1cticas de esos proveedores o si quiere modificar proactivamente su cadena de suministro.[\/vc_column_text][vc_single_image image=”36108″ img_size=”large” alignment=”center”][vc_column_text]Los flujos de trabajo de investigaci\u00f3n de la cadena de suministro se est\u00e1n transformando r\u00e1pidamente con la llegada de sofisticadas plataformas en la nube. Ha permitido a las corporaciones aprovechar los datos de manera poderosa, particularmente en \u00e1reas como el an\u00e1lisis de la cadena de suministro, donde la trazabilidad y la visibilidad son fundamentales. La capacidad de combinar conjuntos de datos DL+ en un entorno de an\u00e1lisis unificado puede acelerar la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n sobre el estado de su negocio y la competencia.<\/p>\n

Nuestro estudio de caso destaca tres ejemplos en los que los datos de Bloomberg pueden utilizarse para obtener informaci\u00f3n procesable.\u00a0 Es posible producir dichos modelos de riesgo en programados flujos de trabajo compartidos en toda su organizaci\u00f3n. Todav\u00eda hay mucho que explorar, por ejemplo, nuestro equipo est\u00e1 trabajando en la integraci\u00f3n de datos de riesgo clim\u00e1tico para detectar la exposici\u00f3n de las empresas a las amenazas ambientales en toda la cadena de suministro.<\/p>\n

Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre los datos de Bloomberg, haga clic aqu\u00ed<\/a>.[\/vc_column_text]<\/p>\n\n<\/div>\n\n\n\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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