6 razones para integrar Machine Learning en tu cadena de distribución

Ante la revolución comercial en la cual las empresas distribuidoras se encuentran sumergidas, se hace necesaria una operatividad acertada y eficiente. A pesar de, los analistas de datos no están completamente seguros de que puedan confiar en la información proporcionada.

Esto se debe a que las predicciones de los modelos de Machine Learning están basadas en la recopilación de datos históricos, la pandemia del COVID-19 es, en efecto, un desafío único en la historia, lo que significa que no existen acontecimientos similares para uso comparativo.

Bill Waid, director general de gestión de decisiones con la FICO –empresa que proporciona soluciones de planificación para las cadenas de suministros de algunos de los mayores fabricantes, distribuidores y minoristas de Estados Unidos–, afirma que “las normas han desaparecido (…) Las demandas tienen altos y bajos (…) Aquellos que no estaban preparados para esto, deben poner manos a la obra”. 

A pesar de los inconvenientes que puedan existir dentro de la IA durante este período único en la historia, las empresas que utilizan métodos manuales en la planificación de su supply chain están tratando de sobrevivir en estos momentos. Ante lo que es desconocido para todos, la agilidad es la clave para responder oportunamente a los cambios.

El papel que cumple la IA durante la crisis de la COVID-19

Durante la entrevista realizada por el portal web Datanami a Bill Waid, este sostuvo que “si se tiene la agilidad incorporada [a la gestión de la supply chain], si invierten tiempo en la construcción de modelos predictivos y prescriptivos para evaluar esto, están bien enfocados”.

Junto a esta afirmación, Waid no niega que son momentos complicados de enfrentar, incluso con el apoyo del Machine Learning. Y es por ello que las empresas han hecho ajustes en sus modelos de modo que se refleje con veracidad las nuevas prioridades y limitaciones.

Si ciertamente existen algunas deficiencias en las predicciones de los algoritmos de aprendizaje automático, también es cierto que el desconocimiento del pronóstico actual es incierto para todos y que nadie tiene la respuesta en sus manos. 

Así mismo, la agilidad y destreza que presentan los modelos de Machine Learning en la recopilación de base de datos para una futura visualización del panorama, es por mucho más efectiva y concreta que el intentar enfrentar los desafíos de esta pandemia sin el apoyo de la IA.

A pesar de que las empresas han acogido estos beneficios prácticos generados por máquinas de forma lenta, el Machine Learning y la IA se convierten cada vez más en segmentos decisivos dentro de la supply chain.

¿Por qué implementar IA y Machine Learning en tu supply chain?

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1 . Uno de los aspectos más desafiantes en la distribución de una supply chain es, precisamente, la predicción de las futuras demandas. Los algoritmos de Machine Learning y las aplicaciones que los ejecutan, pueden analizar rápidamente grandes y diversos conjuntos de datos. Las técnicas existentes van desde el análisis estadístico, incluyendo promedios móviles, hasta el modelo de simulación avanzada.

2 . La reducción de costos de flete, la mejora del rendimiento de entrega y la minimización del riesgo del proveedor. Así como también una reducción en los costos de inventario y de las operaciones y una mayor rapidez de respuesta a los clientes. Esto se debe a una mayor inteligencia contextual del Machine Learning, combinado con tecnologías conexas en cada una de las operaciones de la supply chain.

3 . El Machine Learning combina las fortalezas del aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje de refuerzo. Esta manera de poner en práctica el aprendizaje automático ha demostrado ser una tecnología eficaz, persiguiendo la búsqueda continua de los factores claves que afectan la supply chain.

4 .El Machine Learning ha demostrado ser valioso al momento de tener en cuenta los factores causales que impulsan e influyen en la demanda y que antes eran desconocidos. Después de todo, desde tener en cuenta las opiniones de los socios del canal y equipos de ventas, hasta el uso de modelos estadísticos avanzados, las empresas se ven en la necesidad de pronosticar la demanda de un producto de próxima generación.

5. El aprendizaje de la IA está demostrando su valor en el análisis de datos provenientes del Machine Learning para determinar las causas que más influyen en el rendimiento de los procesos de la supply chain. Del mismo modo, conduce a medidas más precisas para la Efectividad Global del Equipo. De este modo, las empresas extienden la vida de sus activos claves.

6 . A través de la búsqueda de pautas en los niveles de calidad de los proveedores, y la creación de jerarquías de datos de seguimiento y localización para cada proveedor, se mejora la calidad de gestión de los mismos y el cumplimiento de las normas.

Son momentos difíciles de enfrentar para todas las empresas, más allá de ser pequeñas o grandes. No hay quien pudiese haber estado preparado para enfrentar estas circunstancias. Mas aún con todos los obstáculos, la IA siempre será más rápida y efectiva que los cálculos manuales, además, las empresas de Machine Learning trabajan arduamente para mejorar cada día más sus plataformas en medio de la pandemia.

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