Explotando la inteligencia artificial en suministro

La inteligencia artificial seguirá transformando la forma en que operan las cadenas de suministro por lo cual hay que acelerar su implantación y obtener los mayores beneficios lo antes posible.

Las cadenas de suministro modernas, manejan terabytes de datos en múltiples sistemas,  por lo que el intentar operar en hojas de cálculo o en sistemas “viejos”, no es una solución ante el volumen, la velocidad y la variedad de los datos que sobrepasan la capacidad humana de análisis.

De forma simple, entendemos a la inteligencia artificial como la capacidad de un equipo de replicar, o remplazar, la inteligencia humana, en tareas como la solución de problemas o el aprendizaje. La inteligencia artificial se asocia con la toma de decisiones.

El uso de la inteligencia artificial es una opción para optimizar los procesos de suministro, se requiere utilizar modelos más complejos que simples reglas estadísticas. La gran pregunta es ¿Cómo empezar el uso de la inteligencia artificial?  Para la preparación al menos hay que considerar tres elementos, el proyecto, los datos y el socio tecnológico.

Iniciar identificando un proyecto que pueda ser resuelto con inteligencia artificial, para enfocar todos los esfuerzos y recursos en un solo problema. La situación debe atender temas de eficiencia, servicio al cliente o ganancias.

La esencia de la inteligencia artificial radica en la calidad y cantidad de datos que se tengan disponibles. Sería muy útil contar con al menos tres años de datos transaccionales de SKUs por órdenes, plantas, materias primas, clientes, etcétera.

El siguiente paso es la selección del socio tecnológico que puede ofrecer la mejor solución. Es necesario hacer un análisis detallado de las ofertas del mercado, para entender cómo analiza y valida los datos, como recolecta la información y que tan profundamente analiza la información.

Tengamos presente que la inteligencia artificial, es aún un terreno poco explotado, por lo cual aún faltan por desarrollar muchas soluciones que resuelvan los problemas de las nuevas cadenas de suministro.

Otros criterios que son relevantes considerar para que las soluciones de inteligencia artificial puedan aportar valor a las cadenas de suministro son:

  1. Tener acceso a datos en tiempo real.
  2. Acceder a datos de los socios de cadena.
  3. Soportar decisiones a nivel riesgo que optimicen un set de indicadores.
  4. Las decisiones generadas por el sistema deben tomar en cuenta el costo asociado con los cambios sugeridos.
  5. El sistema debe ser capaz de monitorear y aprender sobre sus decisiones.
  6. Las decisiones de los algoritmos deben impactar a múltiples miembros de una cadena de suministro.
  7. La solución elegida debe ser ampliamente escalable.
  8. El sistema debe tener diversas formas para interactuar con los usuarios y no operar como una “caja negra”.

Con el uso de la inteligencia artificial, las compañías pueden anticipar, manejar y responder a la demanda con el menor costo posible, aprendiendo continuamente de sus decisiones y optimizando las decisiones de todos los socios de la cadena.

Un tipo de inteligencia artificial es el “machine learning”, que hace posible descubrir patrones en los datos de la cadena de suministro, mediante el uso de algoritmos que rápidamente identifican los factores de mayor influencia en el éxito las redes de suministro, con un continuo aprendizaje en el proceso.

Diez formas en las cuales “Machine Learning están revolucionando a las cadenas de suministro son:

  1. Se mejora la calidad del pronóstico de la demanda.
  2. Se reducen los costos de los fletes, se mejora el desempeño de entrega de los proveedores y al mismo tiempo se minimiza el riesgo de los suministros.
  3. Se mejora el desempeño general de la cadena.
  4. Se mejora la posibilidad de aplicar el reconocimiento visual que puede desarrollar nuevas aplicaciones en la inspección física y el mantenimiento.
  5. Menores inventarios y costos de operación junto con menor tiempo de respuesta a los pedidos de los clientes.
  6. Mejora en los pronósticos de nuevos productos.
  7. Se alarga la vida de los activos claves de la cadena, incluyendo maquinarias, motores, unidades de transporte y equipos de almacén.
  8. Se mejora la gestión de calidad de los proveedores.
  9. La planeación de la producción y la programación detallara mejora su exactitud al considerar múltiples restricciones y la forma de optimizarlas.
  10. Se logra visibilidad punta a punta a lo largo de múltiples cadenas.

Cuando pensamos en las aplicaciones particulares en el área de abastecimiento, los beneficios también son múltiples, ya que en la parte operativa se mejora la eficiencia al automatizar tareas repetitivas, pero también se incrementa la efectividad, al ayudar a tomar mejores decisiones  con modelos que apoyan las operaciones cotidianas. A esto hay que agregarle la posibilidad de construir nuevas relaciones con proveedores y otros socios de negocio, para innovar modelos de negocio en base a relaciones colaborativas.

Entre las tecnologías que más se utilizarán en abastecimiento podemos mencionar a los asistentes virtuales y los chatbots, para la simplificación de proceso y la interacción con los usuarios. Esto liberará el tiempo de los compradores para ampliar otras tecnologías en mejores análisis de gasto y una cercana gestión de  los proveedores en áreas como desempeño financiero, cumplimiento a regulaciones, manejo de materiales peligrosos y cumplimiento de acuerdos contractuales.

El verdadero potencial de la inteligencia artificial en las cadenas de suminsitro aún está por descubrirse, pero solo mediante su utilización será posible descubrir nuevos usos y la forma en que esta se relacionará con el talento humano.

Para mayor detalle en estos temas, les recomiendo revisar: “ 3 steps to getting started with supply chain AI” escrito por  Kaushal Dave, “8 Fundamentals for Achieving AI Success in the Supply Chain”, escrito por Greg Brady, 10 Ways Machine Learning Is Revolutionizing Supply Chain Management, escrito por Louis Columbus y AI-enabled Procurement Leads to Better Business Decisions, escrito por Amy Wunderlin

 

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