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Advanced analytics for supply chain: network maps, heatmaps & Sankey diagramsAnalytics avanzado para SC: mapas de red, heatmaps y diagramas Sankey

The right visualization reveals the pattern the Excel table hides.

La visualización correcta revela el patrón que la tabla de Excel esconde.

01What it isQué es

Advanced supply chain visualization uses network maps, Sankey diagrams, geographic heatmaps and treemaps to show flows, concentrations and geography that tables and line charts hide.

La visualización avanzada de supply chain usa mapas de red, diagramas de Sankey, mapas de calor geográficos y treemaps para mostrar flujos, concentraciones y geografía que las tablas y las gráficas de línea esconden.

02Why it mattersPor qué importa

A single point of failure or an overpriced lane can sit in plain sight for years inside a 500-row freight report. People read values far more accurately from position and length than from angle, area or color shading (Cleveland and McGill, 1984 — Journal of the American Statistical Association), so the chart type decides which pattern a manager will actually notice.

Un punto único de falla o un corredor demasiado caro pueden pasar inadvertidos durante años dentro de un reporte de fletes de 500 filas. Las personas leen los valores con mucha más precisión a partir de la posición y la longitud que del ángulo, el área o la intensidad del color (Cleveland and McGill, 1984 — Journal of the American Statistical Association), por lo que el tipo de gráfica decide qué patrón notará realmente un gerente.

03How it is doneCómo se hace

1
Match chart to question. Use maps for geography, Sankey for flows, treemaps for portfolio mix and lines for trends.
2
Map your whole network. Draw every plant, CEDIS and lane with volume and cost as line thickness, then look for concentration and outliers.
3
Attach the story and owner. Write the one-sentence implication under each view and name who must decide what to do about it.
1
Ajusta la gráfica a la pregunta. Usa mapas para geografía, Sankey para flujos, treemaps para la mezcla del portafolio y líneas para tendencias.
2
Mapea toda tu red. Dibuja cada planta, CEDIS y corredor con el volumen y el costo como grosor de línea, y busca concentraciones y valores atípicos.
3
Agrega la historia y el responsable. Escribe debajo de cada vista la implicación en una frase y nombra a quien debe decidir qué hacer al respecto.

04The concept in depthEl concepto a fondo

🎨Advanced visualizations in supply chain: when simple KPIs don't reveal the important patterns›
KPIs in tables and line charts monitor operational performance. To analyze geographic demand distribution, material flow in the network, or logistics cost breakdown by stage, you need visualizations that reveal patterns invisible in simple KPIs.
📊The most valuable advanced visualizations for supply chain›
(1) Network maps: the logistics network on a map with volume/cost of each flow shown by line thickness. Ideal for identifying bottlenecks and risk concentrations. (2) Sankey diagrams: material/cost flow from origin to destination through each stage. Ideal for visualizing cost-per-stage or fill rate by channel. (3) Geographic heatmaps: demand density, stockouts, or delivery times as a heat map. Ideal for identifying regions with the most service problems. (4) Treemaps: SKU portfolio distribution by revenue, volume, or margin in hierarchical visualization.
🔢The right visualization for each type of insight›
Trend over time → line chart. Comparison between categories → bar chart. Geographic distribution → map. Flow or composition → Sankey. Hierarchy and proportion → treemap. The wrong visualization can hide the most important insight in the data.
🏆Intermediate vs. Advanced›
Intermediate: builds advanced visualizations for assigned analyses using available tools.

Advanced: designs visualizations for analytics use cases; selects the right visualization for each insight; implements interactive visualizations.
🎨Visualizaciones avanzadas en supply chain: cuando los KPI simples no revelan los patrones importantes›
Los KPI en tablas y gráficas de línea monitorean el desempeño operativo. Para analizar la distribución geográfica de la demanda, el flujo de materiales en la red o el desglose del costo logístico por etapa, se necesitan visualizaciones que revelen patrones invisibles en los KPI simples.
📊Las visualizaciones avanzadas más valiosas para supply chain›
(1) Mapas de red: la red logística sobre un mapa, con el volumen/costo de cada flujo representado por el grosor de la línea. Ideales para identificar cuellos de botella y concentraciones de riesgo. (2) Diagramas de Sankey: flujo de materiales/costos desde el origen hasta el destino a través de cada etapa. Ideales para visualizar el costo por etapa o el fill rate por canal. (3) Mapas de calor geográficos: densidad de demanda, quiebres de inventario o tiempos de entrega como mapa de calor. Ideales para identificar las regiones con más problemas de servicio. (4) Treemaps: distribución del portafolio de SKU por ingreso, volumen o margen en una visualización jerárquica.
🔢La visualización correcta para cada tipo de insight›
Tendencia en el tiempo → gráfica de línea. Comparación entre categorías → gráfica de barras. Distribución geográfica → mapa. Flujo o composición → Sankey. Jerarquía y proporción → treemap. La visualización equivocada puede ocultar el insight más importante de los datos.
🏆Intermedio vs. Avanzado›
Intermedio: construye visualizaciones avanzadas para los análisis asignados con las herramientas disponibles.

Avanzado: diseña visualizaciones para casos de uso analíticos; selecciona la visualización correcta para cada insight; implementa visualizaciones interactivas.

05In practiceEn la práctica

🎨The network map is the highest-impact visual analysis in logistics network design›
Build one if you don't have one. Most teams don't have a visualization of their complete network.
🔢Choose the right visualization for the insight you're seeking — the wrong one can hide the important pattern›
A geographic analysis in 500 rows of Excel is infinitely less useful than the same analysis in a geographic heatmap.
🔗Interactivity (filters, drill-down) multiplies the value of the visualization›
A static chart shows the average. An interactive chart lets you explore the distribution by region, channel, or period.
📊Document the "story" behind each advanced visualization — data without context doesn't generate action›
The network map showing 38% in a single DC needs the narrative "this is a single point of failure" to generate action.
🎨El mapa de red es el análisis visual de mayor impacto en el diseño de redes logísticas›
Constrúyelo si no lo tienes. La mayoría de los equipos no tiene una visualización de su red completa.
🔢Elige la visualización correcta para el insight que buscas: la equivocada puede ocultar el patrón importante›
Un análisis geográfico en 500 filas de Excel es muchísimo menos útil que el mismo análisis en un mapa de calor geográfico.
🔗La interactividad (filtros, drill-down) multiplica el valor de la visualización›
Una gráfica estática muestra el promedio. Una gráfica interactiva permite explorar la distribución por región, canal o periodo.
📊Documenta la “historia” detrás de cada visualización avanzada: los datos sin contexto no generan acción›
El mapa de red que muestra 38% del volumen en un solo CEDIS necesita la narrativa “este es un punto único de falla” para generar acción.

06Illustrative caseCaso ilustrativo

Illustrative case built from typical industry values — not data from a specific company.Caso ilustrativo construido con valores típicos de la industria — no son datos de una empresa específica.
Illustrative case: Supply chain network map — consumer packaged goods company
First interactive network map of the distribution network.
Insight revealed by the network mapSituation beforeAction taken
38% of volume passes through a single CDMX DC — critical single point of failureTeam knew the CDMX DC was large but didn't visualize the 38% as a riskContingency plan for the DC + feasibility analysis of a second DC in central Mexico
Monterrey→Guadalajara corridor has the highest cost per km — 2.3× the averageWithout the network map this corridor didn't stand out in freight cost reportsSpecific RFQ for this corridor · Savings: $420K MXN/year with a new carrier
22% of B2B customers are >3 hours from the nearest DC — 2-day delivery timesTabular analysis didn't reveal the distant geographic clustersPUDO and consolidation agent feasibility analysis in the 2 most remote regions
Result: The network map in 1 hour of analysis revealed 3 insights that 3 years of tabular reports never generated. ROI: $420K MXN/year from corridor savings + correction of the logistics single point of failure.
Illustrative case built from typical industry values — not data from a specific company.Caso ilustrativo construido con valores típicos de la industria — no son datos de una empresa específica.
Caso ilustrativo: mapa de la red de supply chain — empresa de bienes de consumo empacados
Primer mapa interactivo de la red de distribución.
Insight revelado por el mapa de redSituación previaAcción tomada
38% del volumen pasa por un solo CEDIS en CDMX: punto único de falla críticoEl equipo sabía que el CEDIS de CDMX era grande, pero no visualizaba el 38% como un riesgoPlan de contingencia para el CEDIS + análisis de factibilidad de un segundo CEDIS en el centro de México
El corredor Monterrey→Guadalajara tiene el mayor costo por km: 2.3× el promedioSin el mapa de red, este corredor no destacaba en los reportes de costo de fleteRFQ específico para este corredor · Ahorro: $420K MXN/año con un nuevo transportista
22% de los clientes B2B están a >3 horas del CEDIS más cercano: tiempos de entrega de 2 díasEl análisis tabular no revelaba los clústeres geográficos lejanosAnálisis de factibilidad de puntos PUDO y de agentes de consolidación en las 2 regiones más remotas
Resultado: En 1 hora de análisis, el mapa de red reveló 3 insights que 3 años de reportes tabulares nunca generaron. ROI: $420K MXN/año por el ahorro en el corredor + corrección del punto único de falla logístico.

07How it is measuredCómo se mide

🎨Insight-to-Action Rate %›
Insight-to-Action Rate %
(Data analyses resulting in a documented decision or action / Total analyses in the period) × 100
Benchmark: >60% of analyses generating a documented decision or action
⚠️ An analytics team producing analyses the business doesn't act on is generating cost without value.
⏱️Analysis Turnaround Time›
Analysis Turnaround Time
Time from ad hoc analysis request to delivery to the business team
Benchmark: <4 hours for low-complexity analyses · <2 days for medium-complexity analyses
🔑 A team that takes 2 weeks on an ad hoc analysis means the business makes decisions without data.
🎨Tasa de insight a acción %›
Tasa de insight a acción %
(Análisis de datos que resultan en una decisión o acción documentada / Total de análisis del periodo) × 100
Benchmark: >60% de los análisis generan una decisión o acción documentada
⚠️ Un equipo de analítica que produce análisis sobre los que el negocio no actúa está generando costo sin valor.
⏱️Tiempo de entrega de análisis›
Tiempo de entrega de análisis
Tiempo desde la solicitud de un análisis ad hoc hasta su entrega al equipo de negocio
Benchmark: <4 horas para análisis de baja complejidad · <2 días para análisis de complejidad media
🔑 Un equipo que tarda 2 semanas en un análisis ad hoc significa que el negocio toma decisiones sin datos.

08What you would useQué se usa

📌 Advanced Visualization
🟧Power BI + Azure Maps / Tableau + Mapbox›
Module: Geographic Visualizations for Supply Chain Network Analysis

Power BI with Azure Maps and Tableau with Mapbox are the reference combination for network maps and geographic heatmaps.
🟦Plotly / D3.js + Python›
Module: Custom Interactive Visualizations

For highly customized visualizations: Plotly (Python) and D3.js (JavaScript) allow building any type of interactive visualization.
📌 Visualización avanzada
🟧Power BI + Azure Maps / Tableau + Mapbox›
Módulo: Visualizaciones geográficas para el análisis de redes de supply chain

Power BI con Azure Maps y Tableau con Mapbox son la combinación de referencia para mapas de red y mapas de calor geográficos.
🟦Plotly / D3.js + Python›
Módulo: Visualizaciones interactivas a la medida

Para visualizaciones altamente personalizadas: Plotly (Python) y D3.js (JavaScript) permiten construir cualquier tipo de visualización interactiva.
The bottom lineEn corto

Draw the network before you analyze it — the risk you can see on a map is the one you can fix.

Dibuja la red antes de analizarla: el riesgo que puedes ver en un mapa es el que puedes corregir.

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