La inteligencia artificial al rescate de las supply chains en “la nueva normalidad”

Ya mucho se ha hablado sobre los problemas que el COVID-19 causó en las cadenas de suministros alrededor del mundo, y especialmente en países en vías de desarrollo. Sin embargo, el verdadero problema radica en la falta de recursos tecnológicos inteligentes para respaldar ausencias de personal o eventos críticos que puedan afectar el cumplimiento sobre la demanda de productos.

Pero, ¿qué se puede hacer ahora que estamos en el pleno ojo del huracán?

El tiempo puede parecer un factor que juega en contra cuando se trata de implementar soluciones tecnológicas, pero centrarse en mejorar los eslabones más débiles de la cadena es una forma eficiente para empezar a beneficiarse de la vigilancia continua de los sistemas inteligentes. Así, la implementación es escalable y no entorpece los procesos actuales de la empresa.

Aunado a lo anterior, las aplicaciones de inteligencia artificial están diseñadas para administrar de manera autónoma las actividades más esenciales para la operatividad, dejando muchas de las tareas estratégicas a los colaboradores. De esta manera, la curva de adaptación a la nueva tecnología es más baja y su eficiencia se ve reflejada más rápido en los índices de utilidad empresarial.

Los desafíos

La trazabilidad en tiempo real, la orquestación de inventario y la predictibilidad de demanda son los retos principales a los que se enfrentan las empresas distribuidoras, pues estas actividades requieren de recursos especializados, más informáticos que humanos.  

Contar con sistemas que se encarguen de organizar las rutas de entrega en tiempo real y reposicionar el stock de acuerdo a las necesidades locales reducirá costos, alineará el cumplimiento y evitará el desabastecimiento de insumos esenciales.  

Por otro lado, tanto hoy como en el mundo post-Covid, hay una necesidad urgente de reducir la dependencia de la mano de obra física en áreas como el transporte, la logística y el almacenamiento. Esto puede lograrse mediante la introducción de tecnologías como el Internet de las cosas, los drones, el blockchain y el aprendizaje automático.

Cómo ayuda la IA a las cadenas de suministros en “la nueva normalidad”

inteligencia artificial en inventarios

Está claro que las fábricas que puedan realizar una producción modular y adaptarse de acuerdo con los cambios de la demanda se mantendrán vigentes en el mercado. Estas empresas deben estar respaldadas por redes de suministro capaces de comunicarse inteligentemente entre sí, aumentando así su eficacia y agilidad.

La IA puede tomar partido en las siguientes áreas, ya sea a través soluciones cloud o integradas directamente en la infraestructura tecnológica de las empresas:

Previsión de la oferta y la demanda

Lo que podría haber sido relativamente estandarizado y sencillo en el pasado, se ha dado vuelta con el entorno de la pandemia. En pocas palabras, las empresas buscan predecir con precisión cuál será la demanda del mercado de un producto, cuál puede ser su capacidad de producción para este producto y cuál es la mezcla óptima de ambos.

Gestión del inventario (facturación y desperdicio)

¿Qué tan rápido una empresa vende y factura su inventario que ha desarrollado? ¿Cuál es el flujo del proceso de liquidación de su inventario? ¿Es su inventario perecedero o se vuelve defectuoso con el tiempo? 

Modelos de optimización de la red

A medida que las cadenas de suministro mundiales se han hecho más robustas y se han entrelazado con redes masivas de socios comerciales, rutas comerciales y métodos de transporte, la solución de la “ruta óptima” se ha hecho significativamente más compleja.

Recientemente las empresas se habían centrado en los métodos de distribución más ecológicos/rápidos/menos costosos, pero ahora con COVID-19, las empresas tienen que readaptarse para determinar qué opciones de envío y transporte existen siquiera.

Cumplimiento

Las empresas que dependen en gran medida de la entrega y el envío de productos se centran cada vez más en la eficacia con la que pueden cuantificar y comprender lo bien que pueden cumplir los pedidos de sus productos. ¿Se han vendido? Si no se vendieron, ¿por qué no cumplieron? ¿Fue un error tecnológico o un error de distribución?

Modelado de catástrofes

Ha quedado muy claro que la mayoría de las empresas no tenían un modelo de escenario de virus extremadamente contagioso construido, pero también ha sacado a la luz que muchas empresas eran demasiado ambiciosas en cuanto a lo bien que podían predecir varios escenarios. Es necesario aplicar modelos más avanzados de Machine Learning para ejecutar más iteraciones y validaciones cruzadas de predicciones, con el fin de optimizar los modelos operativos futuros para que sean más estables durante eventos de tipo Black Swan (Cisne negro) como una pandemia.

Enriquecimiento de datos

El aumento de los conjuntos de datos puede ser extremadamente valioso para poder adjuntar datos de movilidad externa, datos de tráfico, datos de viajes, datos de futuros de productos básicos de terceros o tendencias de Google a los modelos de predicción.

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