7.1 2021 2022.pdf

MASTER UNIVERSITARIO EN SUPPLY CHAIN
MANAGEMENT AND LOGISTICS
DESARROLLO COMPETENCIAL DIRECTIVO DEL SCM
TEMA 1. EL PERFIL DEL SCM EN EL ENTORNO ACTUAL
PROFESOR PONENTE
Joaquín Morales Merchán
joaquin.morales@campusviu.es

2
TEMA 1 EL PERFIL DEL SCM EN EL ENTORNO ACTUAL
OBJETIVOS DE LA SESIÓN
ENTENDER CUALES SERÁN LAS COMPETENCIAS PERSONALES MÁS VALORADAS EN EL FUTURO
CONOCER LAS 5 COMPETENCIAS QUE LOS SUPPLY CHAIN MANAGERS DEBEN DOMINAR
PARA LLEVAR A CABO CON ÉXITO SU MISIÓN
CONOCER LAS TECNOLOGÍAS QUE DURANTE LOS PRÓXIMOS AÑOS DEFINIRÁN EL MODO DE
FUNCIONAMIENTO DE LA CADENA DE SUMINISTRO

3
Diferentes estudios muestran que la automatización avanza a un ritmo muy alto y señalan que existirá
un desplazamiento significativo en el tipo de trabajos que ahora mismo desarrollamos las personas.
Los trabajos más repetitivos y que puedan ser programables pasarán a ser realizados por robots, y los
humanos pasaremos a trabajar de una forma diferente por lo que un nuevo grupo de competencias y
habilidades serán las que sean requeridas para lograr el mejor desempeño.
Competencias personales más valoradas en el futuro

4
LAS 15 HABILIDADES MÁS IMPORTANTES EN 2025 SEGÚN WORLD ECONOMIC FORUM
1.- Pensamiento analítico en innovación
2.- Aprendizaje activo y estrategias de aprendizaje
3.- Resolución de problemas complejos
4.- Pensamiento crítico y análisis
5.- Creatividad, originalidad e iniciativa
6.- Liderazgo e influencia social
7.- Uso de la tecnología, monitorización y control
8.- Desarrollo de tecnología y programación
9.- Resiliencia, tolerancia al stress y flexibilidad
10.- Razonamiento, resolución de problemas y generación de ideas

5
LAS 15 HABILIDADES MÁS IMPORTANTES EN 2025 SEGÚN WORLD ECONOMIC FORUM (2)
11.- Inteligencia emocional
12.- Solución de problemas y experiencia de usuario
13.- Orientación al servicio
14.- Análisis y evaluación de sistemas
15.- Negociación y persuasión

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¿Qué competencias serán más importantes en 2025?
1.- Actividades en grupo, relaciones interpersonales
2.- Pensamiento análitico, aprendizaje activo, resolución problemas complejos
3.- Automatización, robotización, IA
4.- Mecanografía, diseño gráfico, pensamiento visual

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¿Qué competencias serán más importantes en 2025?
1.- Actividades en grupo, relaciones interpersonales
2.- Pensamiento análitico, aprendizaje activo, resolución problemas complejos
3.- Automatización, robotización, IA
4.- Mecanografía, diseño gráfico, pensamiento visual

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HABILIDADES APLICADAS A SUPPLY CHAIN

9
FUTURE OF THE JOBS
Lectura individual páginas 5 y 6

10
SUPPLY CHAIN 4.0

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LA CADENA DE SUMINISTRO 4.0 SE CARACTERIZARÁ POR SER:
• Más rápida, gracias a nuevas técnicas de análisis predictivo el ciclo del envío se reducirá sensiblemente.
• Más flexible, ya que la planificación se realizará de modo continuo y las cadenas de suministro tendrán
una respuesta mucho más rápida
• Más segmentada, dada la cantidad creciente de productos que existen en el mercado
• Más precisa, la tecnología permitirá la trazabilidad de cualquier ítem a lo largo de toda la cadena de
suministro
• Más eficiente debido en parte a la automatización, así como las transparencia de las cadenas que
permitirá compartir los excesos de capacidades.
“Supply Chain 4.0 – the application of the Internet of Things, the use of advanced robotics,
and the application of advanced analytics of big data in supply chain management: place
sensors in everything, create networks everywhere, automate anything, and analyze
everything to significantly improve performance and customer satisfaction”

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LECTURA DE LAS PÁGINAS 4 Y 5 DEL INFORME SUPPLY CHAIN 4.0
DEBATIR EN GRUPO:
• ¿Cuáles de las visiones crees que será más relevante en el futuro?
• ¿Hay alguna característica adicional que incluirías?
• Este hilo lo continuaremos en el foro

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COMPETENCIAS NECESARIAS EN LA ESTRATEGIA DE LA CADENA DE
SUMINISTRO
Ruben .E. Slone, J. Paul Dittman y John T. Mentzer

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1.- Selección del personal con el talento adecuado – Competencias necesarias
• Orientación a nivel global
• Pensador de sistemas
• Liderazgo con capacidad de inspirar e influir
• Aptitud técnica
• Competencias empresariales de nivel superior

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1.- Selección del personal con el talento adecuado – Competencias necesarias
• 1 - Orientación a nivel global
• 2 - Pensador de sistemas
• 3- Liderazgo con capacidad de inspirar e influir
• 4 - Aptitud técnica
• 5 - Competencias empresariales de nivel superior
¿Cuál es bajo tu punto de
vista la competencia más
importante?

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2.- Selección de la tecnología adecuada
• Utilización apropiada de la tecnología innovadora
• Problemas con el personal debido a la tecnología
• Todo proyecto tecnológico debe tener un plan de negocio

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3.- Colaboración interna
• Exceso de existencias de baja rotación
• Complejidad del producto
• Problemas de previsiones
• Mala gestión de la demanda

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4.- Colaboración externa
• Fase 1: Se reconoce el potencial de la colaboración
• Fase 2: Existe una estrategia de colaboración
• Fase 3: Máxima colaboración, se comparte información y ahorros

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4.- Colaboración externa - EJERCICIO
En grupos, debatid de qué forma podrían coordinarse el envasador y el fabricante de envases para
optimizar sus actividades

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5.- Gestión del cambio en la Cadena de Suministro
• Comunicarse con las personas adecuadas
• Plan de mantenimiento del cambio

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TECNOLOGÍAS CLAVE EN LA INDUSTRIA 4.0

23
1.- BIG DATA
Hace referencia al tratamiento de datos en un entorno en el que la cantidad de datos son tan
grandes que las herramientas tradicionales no son capaces de procesarlos.
En las cadenas de suministros la cantidad de datos existentes crece a un ritmo exponencial
debido a la cantidad de sensores y dispositivos conectados que son capaces de transmitir
multitud de parámetros.
Según McKinsey, el Big Data se caracteriza por sus 4V:
• Volumen: Referido a volumen de datos que hace que las compañías tengan que dimensionarse
para ser capaces de gestionarlos
• Variedad: Los datos pueden venir de múltiples orígenes, un ejemplo muy claro son los
wearables
• Velocidad: El análisis de datos se realiza en tiempo real (automoción, retailers, etc)
• Veracidad: Afecta a que la información sea fiable y facilite la toma de decisiones.

24
1.- BIG DATA
The predictive
enterprise

25

26
La analítica descriptiva es el componente más básico y muestra lo que está sucediendo en nuestros procesos de
una manera fácil de entender. Analizando la información histórica podemos saber lo que ha pasado y el por qué.
Las técnicas de analítica predictiva y prescriptiva son el siguiente paso que nos ayudará a convertir los datos en
conocimientos y decisiones. El análisis predictivo nos permite prever que va a pasar y el análisis prescriptivo nos
ayuda a identificar las decisiones más adecuadas para nuestros procesos.
Los procesos de análisis utilizan principalmente tres técnicas:
• Asociación: Permite encontrar relaciones entre diferentes variables.
• Minería de datos: Tiene como objetivo encontrar comportamientos predictivos. Engloba el conjunto de
técnicas que combina métodos estadísticos y de aprendizaje automático.
• Agrupación (clustering): Divide grandes grupos de individuos en grupos más pequeños (de los cuales no
conocíamos su parecido antes del análisis) con el fin de encontrar similitudes entre ellos.

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1.- BIG DATA
Self Driving Cars

28
Google: Los coches que utilizan para el proyecto de vehículos autónomos están equipados con cámaras,
GPS, conexión a internet y multitud de sensores y procesadores que pueden permitir al vehículo circular de
una forma segura por las vías públicas sin necesidad de la intervención humana. Se estima que debe
procesar más de 1 millón de datos por segundo, por lo que es uno de los mayores retos de Big Data.
Amazon: Está utilizando Big Data para conseguir enviar a los centros de distribución productos antes de que
el cliente los compre gracias a sus análisis predictivo y prescriptivo
1.- BIG DATA - Ejemplos

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Lectura de las páginas 11 y 12 de White Paper,
future of services Supply Chain (hasta Greater
connectivity).
1.- BIG DATA

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2.- IOT y 5G
Internet de las cosas (o Internet of Things) es un concepto que se basa en la interconexión de cualquier
producto con cualquier otro de su alrededor. Tiene como objetivo que los dispositivos transmitan datos a la
red sin la necesidad de intervención humana.
Las tecnologías clave del IoT son las siguientes:
• Procesadores pequeños y de bajo consumo.
• Sensores de última generación
• Comunicación de bajo consumo

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How It Works
Internet of Things
2.- IOT y 5G

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En la industria se ha acuñado el término de IIoT (Industrial Internet of Things) dedicado a todos los
dispositivos que tienen un uso o aplicación industrial.
Estos dispositivos se diferencian en que son más resistentes dado que tienen que trabajar en
condiciones más extremas o de acceso más difícil, y tiene mayor autonomía.
Dada la cantidad de data points que generan los dispositivos IIoT necesitan una capacidad de aumento
cuando sea preciso, incluso el propio dispositivo es capaz de realizar un análisis previo y procesado de
datos preliminar antes de enviarlos para no saturar el sistema de control.
Tiene sistemas de seguridad más robustos que los dispositivos IoT, y tienen unas capacidades de
personalización mucho más avanzadas.
2.- IOT y 5G

33
Huawei 5G
2.- IOT y 5G

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La evolución del IoT dependerá en gran parte del avance de las redes de comunicación 5G,
que aportarán las siguientes capacidades:
• Velocidad: Se estima que serán 100 veces más rápidas que las 4G con velocidades medias de 20
Gbps
• Capacidad: Una de sus principales cualidades es que permite mejorar la eficiencia del
aprovechamiento de la banda de frecuencias y permite multiplicar por 100 el número de
dispositivos conectados
• Latencia: Es el tiempo de respuesta que tarda un dispositivo en ejecutar una orden desde que
se manda la señal. Se puede reducir en 10 veces el tiempo de respuesta.
• Consumo de energía: El 5G reduce un 90% el consumo de energía de la red y permite prolongar
la duración de las baterías de las máquinas como alarmas o sensores.
2.- IOT y 5G

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Michelin
2.- IOT y 5G

36
3.- Etiquetas RFID y sistema RTLS
Las etiquetas RFID son unos dispositivos pequeños, similares a una pegatina que pueden ser adheridas o
incorporadas a cualquier objeto y que contienen antenas para permitirles recibir y responder peticiones por
radiofrecuencia desde un emisor receptor RFID.
Las etiquetas pasivas no necesitan alimentación eléctrica interna mientras que las activas, que son aquellas
que envían la señal a un lector cada pocos segundos sí lo requieren. Una de las ventajas del uso de
radiofrecuencia es que no se requiere visión directa entre emisor y receptor.
Los códigos de barras a diferencia de las RFID presentan desventajas como la escasa cantidad de datos que
pueden almacenar y la imposibilidad de ser reprogramados.

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Esta tecnología junto al EPC (que es el código electrónico de producto) van a hacer posible el rastreo y
seguimiento de productos permitiendo una visibilidad total a lo largo de la cadena de suministro.
El código electrónico de producto es un número único que se graba en el chip contenido en una etiqueta RFID
y se coloca cada producto lo que permite hacer un seguimiento exacto de cada unidad física.
Los sistemas de localización en tiempo real (RTLS) se utilizan para identificar y rastrear automáticamente la
ubicación de objetos o personas en tiempo real generalmente dentro de un edificio o área delimitada.
Estos sistemas de localización en tiempo real además de la radiofrecuencia se pueden apoyar en tecnologías
tales como los infrarrojos, ultrasonidos o Wi-Fi.

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Un ejemplo bastante claro dispositivo con RFID son las llaves de los automóviles que permiten que el
automóvil reconozca la presencia de dicha llave a un metro del sensor.
Actualmente la aplicación más importante de la RFID es la logística ya que el uso de esta tecnología ofrece la
posibilidad de tener localizado cualquier producto dentro de un almacén o incluso dentro de la cadena de
suministro
Sin embargo tienen múltiples aplicaciones como por ejemplo en la industria aeronáutica dónde permite
conocer con precisión dónde está colocado cada uno de los elementos que componen el avión, incluso puede
permitir enviar información el tipo de la fuerza con la que deben ser apretados los tornillos.

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4.- Fabricación aditiva
La impresión 3D es un proceso aditivo que permite crear objetos capa a capa de abajo a arriba. La tecnología
precisa depende de los materiales. la estética. las propiedades mecánicas y el rendimiento que se necesite.
Existe la posibilidad de fabricar desde un prototipo de bajo coste hasta un modelo final de alta resolución y
calidad con propiedades similares al producto final. Lo más llamativo de esta tecnología es que cuanto más
complejo es el diseño, más económica resulta su fabricación.

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Tecnologías de deposición de material plástico
• Fusion deposition modeling (FDM) es una tecnología que permite conseguir piezas utilizando plástico ABS
o bien un polímero biodegradable que se produce de un material orgánico
Tecnologías impresión 3D con láser
• Estereolitografía (SLA) es una tecnología basada en la solidificación de resinas fotosensibles capa a capa
mediante un láser con frecuencia ultravioleta. Las piezas resultantes son de elevada precisión y los
materiales pueden tener diferentes acabados tales como transparencias, metalizados o pintados.
• Selective laser sintering (SLS) utiliza material en polvo tales como poliestireno, materiales cerámicos,
cristal, nylon o materiales metálicos. El láser impacta en el polvo y funde el material y se solidifica
(sinterizado).

41
Otras tecnologías
• PolyJet photopolymer; un fotopolímero líquido se expulsa y entonces se solidifica gracias a una luz
ultravioleta. Tal y como sucede con el resto de tecnologías 3D la impresión se realiza capa a capa.
• Selective laser melting (SLM) que es similar a SLS pero que derrite el material en polvo en lugar de
solamente fundirlo a baja temperatura.
• Electron beam melting (EBM) que utiliza un haz de electrones en lugar de un láser ultravioleta para
derretir el polvo
• Laminated object manufacturing (LOM) dónde distintas capas de material (papel adhesivo plástico o
láminas de metal) son situadas una encima de otra y se pegan con resina y son cortadas con la forma
apropiada con láser. Este proceso recuerda en parte al modo de fabricación de la fibra de carbono

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Tipos de impresoras
Hay que tener en cuenta al valorar una impresora 3D en las siguientes características:
• Tamaño máximo de área de impresión
• Resolución
• Precisión
• Tiempo de proceso de impresión
• Materiales
• Gastos de la impresión

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DHL Trend Report 3D Printing
2.2, 2.3, 2.4 , páginas 12-14

44
5.- RA, RV y simulación de procesos
Consiste en un conjunto de dispositivos que añaden información virtual a la información física ya existente, es
decir, añaden una parte sintética virtual a la real.
La realidad aumentada es diferente de la realidad virtual en la cual el usuario se aísla de la realidad material
del mundo físico para sumergirse en un entorno totalmente virtual. Por medio de la realidad aumentada
incorporamos datos e información digital en un entorno real por medio del reconocimiento de patrones que
se realiza mediante un software específico.
Las soluciones de simulación y validación permiten verificar los métodos y los recursos definidos y
seleccionados durante la planificación de la fabricación lo que da como resultado planes de fabricación
probados desde el primer momento.

45
Natuzzi Crafts
5.- RA, RV y simulación de procesos

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6.- Robótica colaborativa
Los últimos avances en la tecnología de robótica y en la miniaturización de los componentes electrónicos y
procesadores ha permitido el nacimiento de una nueva era en la automatización industrial: los robots
colaborativos.
Los robots colaborativos no garantizan por sí solos que la aplicación final sea colaborativa ello depende de
muchos más factores relativos al proceso, pero si el robot no es colaborativo la aplicación no lo será
Su reducido tamaño, su polivalencia y su precio asequible los diferencian de los robots industriales
tradicionales y los hacen idóneos tanto para la gran empresa como para las pymes, que necesitan soluciones
rentables y fáciles de usar para incorporarse a la industria 4.0.

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Collaborative
Universal Robots
6.- Robótica colaborativa

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7.- Inteligencia artificial
Uno de los objetivos más importantes de los sistemas de inteligencia artificial es reproducir la toma de
decisiones humanas pero de forma más rápida.
Para que haya inteligencia artificial hace falta Big Data procedente de Internet de las Cosas y también la
aplicación de algoritmos que permitan a las máquinas identificar patrones de conducta, tomas de decisiones,
adelantarse incluso nuestras necesidades y aprender de forma autónoma a través del refuerzo.
El concepto machine learning de aprendizaje automático de máquinas ha sido el último impulso la
inteligencia artificial. Mediante las herramientas y procesos adecuados una máquina ya puede aprender
mejor, más rápido y de manera más fiable que una persona partiendo de los mismos datos.

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7.- Inteligencia artificial
Este proceso se desglosa en tres fases:
Recopilación de datos de proceso: Debemos recoger la mayor cantidad de datos posibles del proceso o
máquina. Todos estos datos capturados por sensores conectados a un PLC o controlador serán convertidos
información de interés.
Transmisión de datos a la nube y Big Data: Tras la obtención de los datos es hora de transmitirlos a un
sistema cloud para ser tratados y obtener información masiva.
Algoritmos y modelo de cálculo: Una vez recopilados y almacenados todos los datos, el siguiente paso es el
análisis. Esta tarea se realiza mediante modelos y algoritmos matemáticos para llegar a conclusiones
identificar patrones y tendencias. Esta información permitirá generar comportamientos autónomos de la
máquina y hará que vaya aprendiendo en base al análisis de estos datos.

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