Cómo el aprendizaje automático puede mejorar la eficiencia de la cadena de suministro

En la economía global actual, la competencia en las diferentes áreas de negocio es feroz. Todas las organizaciones se esfuerzan por mejorar la eficiencia empresarial y reducir los gastos. La gestión de la cadena de suministro es una de las tareas clave para los dueños de negocios. Saber cómo implementar un sistema eficiente de gestión de la cadena de suministro es clave. Las tecnologías disruptivas innovadoras, como la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML), pueden proporcionar algunas soluciones excelentes. Estas soluciones de IA y ML pueden ayudar a las empresas a predecir modelos fiables de previsión de la demanda (también conocidos como conocimiento de la demanda). Las viejas técnicas de pronóstico predictivo se están volviendo obsoletas porque estos modelos no pueden aprender continuamente y tomar decisiones de la misma manera que lo hacen los nuevos modelos de detección de demanda impulsados ​​por IA.

En este artículo, exploraremos cómo AI y ML pueden mejorar la gestión moderna de la cadena de suministro.

Vea el seminario web a pedido: Cómo la inteligencia artificial está remodelando la gestión de inventario

¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

La inteligencia artificial es una combinación de diferentes procesos y algoritmos. La IA puede simular ciertos aspectos de la inteligencia humana, como el autoaprendizaje, la resolución de problemas y la respuesta a entradas dadas. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo (DL) son subconjuntos de soluciones de IA.

El aprendizaje automático cae en la categoría de «memoria limitada» de IA, donde las soluciones de IA pueden aprender y desarrollarse con el tiempo. Se utilizan diferentes algoritmos de aprendizaje automático en soluciones de inteligencia artificial para aumentar la eficiencia.

Estas potentes soluciones de AI/ML, como las creadas por AltaML, se utilizan para abordar algunos de los desafíos que enfrenta la industria de la cadena de suministro.

Cadena de suministro y gestión de la cadena de suministro

Una cadena de suministro es la combinación de todas las actividades requeridas para mover un producto/servicio desde su inicio hasta el usuario final. Una cadena de suministro incluye personas, recursos, información, canales y modos de transporte. Todas estas entidades están vinculadas para completar el ciclo desde la adquisición hasta el cumplimiento. La logística inversa también entra en juego; considere la gestión de residuos para la moda rápida o el reciclaje. En este sentido, no se trata solo de una cadena de suministro, sino de un proceso circular.

La gestión de la cadena de suministro se puede definir como el proceso de integración de todas las actividades necesarias para satisfacer el ciclo de vida de la oferta y la demanda. La pandemia de Covid-19 ha tenido un impacto muy negativo en las cadenas de suministro globales. Las organizaciones que se han estado enfocando en la gestión eficiente de la cadena de suministro para optimizar costos y satisfacer las necesidades de los usuarios finales ahora deben considerar la gestión y mitigación de riesgos. Con tecnologías como AI/ML, se puede lograr una alta eficiencia y visibilidad en la gestión de la cadena de suministro.

Puntos débiles de la logística y la gestión de la cadena de suministro

La gestión de la cadena de suministro es un proceso muy complejo. La pandemia ha traído mucha incertidumbre a las cadenas de suministro globales. Este conjunto de desafíos incluye problemas de logística y transporte, mayores expectativas de los clientes, demanda inesperada, falta de visibilidad y complejidad operativa.

Tratemos de resumir estos puntos débiles:

• Planificación de la oferta y la demanda: Los aumentos y disminuciones inesperados en la demanda conducen a pedidos especulativos y al exceso de inventario resultante. Un sistema de gestión de inventario adecuado ayuda a las organizaciones a mantener un equilibrio entre la oferta y la demanda, reduciendo el «efecto látigo», en el que las pequeñas fluctuaciones se amplifican a medida que avanzan.

• Gestión reactiva: Los eventos no planificados y las notificaciones inciertas significan que la gerencia reacciona constantemente en lugar de planificar de manera proactiva. Durante una pandemia, los efectos adversos de la falta de planificación de escenarios son evidentes.

• Planificación de la red de suministro: La falta de planificación aguas arriba y aguas abajo en la red puede provocar escasez o exceso de inventario. También puede causar problemas de implementación en la red. La falta de inventario puede generar largos tiempos de espera y una posible pérdida de clientes.

• Seguro y de alta calidad. Las cadenas de suministro ineficientes dificultan la entrega de productos/servicios a tiempo. Por lo tanto, mantener procesos adecuados de calidad y seguridad se convierte en un desafío.

• Falta de gestión de la información: La información crítica y necesaria no siempre está disponible cuando se necesita. Da lugar a la pérdida de ventas y márgenes de beneficio.

• Escasez de recursos: Este es un problema bien conocido en las cadenas de suministro. Debido a la escasez de recursos, la logística y las cadenas de suministro no pueden funcionar de manera eficiente.

• Costo ineficiente: La planificación financiera es muy importante para cualquier cadena de suministro. Las organizaciones deben desarrollar flexibilidad financiera y planes de respaldo para soportar la interrupción y el aumento de los costos.

• Tiempo de inactividad técnico: Cualquier tiempo de inactividad técnico puede causar problemas con los procesos de la cadena de suministro. Por lo tanto, se debe implementar una estrategia adecuada de copia de seguridad y conmutación por error para respaldar el tiempo de inactividad.

El papel del aprendizaje automático en las cadenas de suministro

La pregunta abierta es: ¿cómo hacer que su cadena de suministro sea menos vulnerable a la incertidumbre? La dinámica del mercado de la gestión de la cadena de suministro ha cambiado considerablemente en función de factores como los flujos de trabajo cambiantes y la demanda volátil. La cadena de suministro ya no es un proceso linealmente determinista, donde el flujo de trabajo es una secuencia predefinida paso a paso. En cambio, la cadena de suministro ahora es un flujo de trabajo no determinista donde la secuencia se puede mezclar para optimizar el proceso. Se necesita automatización para crear una mejor gestión de la cadena de suministro. (Lea también: ¿Cómo puede el aprendizaje automático apoyar las cadenas de suministro?)

Primero, la integración de AI/ML en los procesos de la cadena de suministro puede automatizar una variedad de tareas comunes y repetitivas. La aplicación de modelos inteligentes de ML puede ayudar a las organizaciones a elegir las mejores opciones y administrar su negocio de manera eficiente. Las soluciones de inteligencia artificial pueden analizar grandes cantidades de datos recopilados de almacenes, logística, proveedores y sistemas de transporte para predecir la demanda, la oferta y la demanda y equilibrar todo el ecosistema. Los beneficios de los sistemas impulsados ​​por IA se pueden encontrar en cada etapa, desde la puesta en marcha, la adquisición, el procesamiento de pedidos, el inventario hasta la logística y la entrega al usuario final.

Casos de uso de aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro

La gestión de la cadena de suministro es un proceso muy complejo que depende en gran medida de múltiples tipos de datos. En cada etapa de la cadena de suministro, se recopilan y procesan datos. Hoy en día, las aplicaciones de IA como las creadas por AltaML juegan un papel importante en la industria de la cadena de suministro.

El aprendizaje automático se utiliza para procesar grandes cantidades de datos de entrada y entrenar modelos ML. Como resultado, los modelos de ML pueden predecir resultados más precisos y entrenarse a sí mismos durante un período de tiempo.

Aquí hay algunos casos de uso de aprendizaje automático interesantes en las cadenas de suministro.

• Gestión de inventarios y almacenes: La gestión de inventario y almacén son casos de uso clave para las implementaciones de ML. La planificación del inventario debe ser muy eficaz para equilibrar los ciclos de oferta y demanda. Los algoritmos de ML se pueden aplicar a los datos recopilados de varias fuentes, como datos históricos, demanda estacional, movimientos del mercado (hacia arriba y hacia abajo) y promociones. Y los resultados se pueden utilizar para mejorar la eficiencia del almacenamiento de inventario. Asimismo, se utilizan diferentes modelos de aprendizaje automático para automatizar los procesos del almacén.

• Gestion de logistica: El aprendizaje automático se utiliza para rastrear la ubicación de los productos desde la recogida hasta la entrega. ML también se utiliza para predecir rutas de envío optimizadas, así como los modos más eficientes, los tiempos de entrega óptimos y las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) para cada modo seleccionado.

• Gestión de Producción y Calidad: Con la ayuda del aprendizaje automático, la calidad del producto puede verificarse y ajustarse a las especificaciones requeridas. Por lo tanto, la línea de producción siempre está bien controlada y mantenida. La visión artificial se puede utilizar para facilitar las prácticas de gestión del control de calidad de los productos en las líneas de producción de las fábricas, lo cual es importante para todo, desde alimentos hasta autopartes.

• Análisis predictivo: El análisis predictivo es muy importante para la gestión de la oferta y la demanda. ML puede ayudar a predecir la demanda por adelantado. Por lo tanto, el inventario siempre está equilibrado y optimizado. Las inversiones se pueden redistribuir de manera proactiva dentro de la red en función de las señales conscientes de la demanda.

• Seguridad y Prevención de Fraudes: Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos y alertar sobre actividades fraudulentas. Por ejemplo, se pueden marcar los pagos duplicados a los proveedores y reducir los cargos potencialmente fraudulentos. ML se puede utilizar para implementar procesos antifraude y fortalecer la seguridad.

• Seguimiento de entregas y atención al cliente: ML también se usa para rastrear la entrega de bienes en cada etapa. Las fuentes de datos externas se pueden utilizar para reducir los errores de pronóstico del tiempo de entrega. Esto se ha demostrado al mejorar la precisión hasta en un 85 % cuando los paquetes se entregan desde el extranjero. Por lo tanto, los clientes siempre están actualizados con el estado más reciente. Aumenta la satisfacción del cliente y controla la entrega de principio a fin.

En conclusión

Según Gartner, para 2023, el 50 % de las empresas en todo el mundo utilizará AI/ML, lo que significa que la eficiencia de la cadena de suministro debe aumentar exponencialmente en los próximos días. La gestión de la cadena de suministro impulsada por IA es la respuesta que la industria debe aceptar.

En el mundo competitivo de hoy, una cadena de suministro eficiente es fundamental para el éxito empresarial. Las tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático juegan un papel importante para mejorarlo cada día.