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Con inteligencia artificial, la cadena de suministro nunca será igual

Nov 14, 2018 9:37:58 AM / by Hugo Dominguez

La era de los datos está aquí. La inteligencia artificial es una de sus principales herramientas y apunto a transformar la cadena de suministro.

HUBO UN TIEMPO en que las empresas apostaron a la tercerización de casi todas sus operaciones. Empezaron con el transporte, la logística y la maquila de sus productos, pero luego lo extendieron a todo tipo de áreas: seguridad, recursos humanos, contabilidad, etcétera. Muchas empresas se convirtieron básicamente en centros de diseño e innovación en sus productos, pues pensaban que de esta manera concentrarían sus recursos y esfuerzos en crear productos innovadores, al tiempo que podrían reducir su estructura de costos quitándose de encima todas aquellas actividades que no les agregaban valor.

Y este modelo, que priorizaba una operación de bajo costo, fue funcional durante algunos años, pero, como ha sucedido con la digitalización en otras áreas, las reglas del juego están cambiando nuevamente.

De acuerdo con The World Manufacturing Forum,

hoy en día sucede una tendencia que apunta a una reorganización y mayor integración de la fabricación local en la cadenas de suministro regionales.

Los expertos están ubicando tres grandes grupos de suministro ubicados en Europa, América del Norte y Asia oriental, con centros de gravedad en Estados Unidos, Europa y China, respectivamente.

¿Por qué se han dado estos cambios? Por diversos factores: presiones sociales por incrementar los salarios operativos, precios energéticos, nuevas políticas públicas, necesidad de reducir los tiempos productivos y de logística y algunas preferencias de los consumidores por consumir productos fabricados localmente -hoy en día es funcional para las marcas, por ejemplo, hablar del impacto social y la riqueza económica que generan sus productos de manera local, ya sea generando empleo o ayudando a otras empresas locales a desarrollarse-.

El mismo organismo

asegura que uno de los principales impulsores del reshoring en la industria tiene que ver con la fabricación inteligente y avanzada. “Habilitado por la disponibilidad de datos y una mejor integración de los sistemas digitales, este desarrollo es impulsado por la creciente demanda de los clientes para comprar productos de fabricación local o la presión para tener productos personalizados con un corto tiempo de entrega”.

Esta nueva concepción en las cadenas de suministro tiene grandes desafíos tecnológicos en su gestión. Con productos cada vez personalizados, que crean cadenas de suministro flexibles y dinámicas, con ciclos de producción cada vez más cortos, conceptos como inteligencia artificial y analítica de Big Data pueden ser herramientas tecnológicas valiosas en los siguientes campos:

Analítica predictiva para planeación de la demanda

Hoy en día la tecnología disponible permite emplear el aprendizaje automático (Machine Learning) para identificar patrones ocultos,como los de la demanda estacional o por promociones especiales, así como aquellas correlaciones con los datos del clima y de otro tipo, en toda la cadena de suministro, por muy complejo que esta sea, por ejemplo, es el caso de empresas que tienen una alta variedad de productos y que atienden diversos mercados internacionales.

InsAIte, la plataforma de Gesta Labs, se basa en los datos históricos de ventas para construir modelos complejos capaces de predecir los picos de demanda y consumo en industrias que tienen una alta variedad de SKU´s, como la de alimentos y bebidas, por ejemplo; y es capaz de arrojar los resultados por producto, tienda, por fecha, etcétera, de tal manera que sus clientes tienen la información predictiva suficiente para gestionar eficientemente el resto de actividades de soporte logístico que apoyan su cadena de suministro.

Gestión de la cadena de suministro

El software de análisis predictivo utiliza el aprendizaje automático para desarrollar aplicaciones en la administración de la cadena de valor. Las empresas que tienen plantas de producción en diversos países, con complejas operaciones de logística mediante las que llevan traen piezas y componentes, envían subensambles o productos terminados a diversos centros de distribución, no solo pueden tener una trazabilidad completa para hacer un seguimiento puntual de todo el proceso, sino, incluso, utilizar el Machine Learning para encontrar patrones en los datos de la cadena de suministro (como los registros históricos de envío o los registros de mantenimiento de existencias en los centros de distribución) que podrían ayudar a proporcionar información que permita al fabricante entregar las piezas más rápido y reducir los niveles de almacenamiento de inventario.

Movimiento de inventarios

El manejo de inventarios puede llegar a ser una operación crucial en cualquier operación industrial. Y es que exigen manejar sus niveles con un nivel de exactitud tal que hay mucho riesgo detrás de su operación: las empresas desean operar en un estado que les permita mantenerlos sin estar demasiado elevados, pues se trata de dinero detenido, pero tampoco a un nivel tan bajo que comprometa el suministro y cree un auténtico desastre. Esta enorme contradicción solo puede ser resuelta a través de un manejo exacto de los datos y todas sus variables que se generan en todo momento. El uso de Machine Learning en los conceptos anteriores (planeación de la demanda y gestión de la cadena de suministro) deberá tener un impacto especial en un manejo adecuado de los inventarios.

Estas son apenas tres áreas donde la IA está transformando las cadenas de suministro globales; sin embargo, sus áreas de influencia son variadas y pueden tener aplicación en cada proceso. Acércate a un experto que te ayude a entender de qué forma puede ayudarte esta tecnología a agregar valor en tu negocio.

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Tags: Inteligencia Artificial, Blog, Cadena de suministro, Logística

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