¿Qué es la IA en la cadena de suministro?
El uso de la inteligencia artificial (IA) en las cadenas de suministro puede revolucionar la planificación, la producción, la gestión y la optimización de las actividades de la cadena de suministro. Al procesar enormes cantidades de datos, predecir tendencias y realizar tareas complejas en tiempo real, la IA puede mejorar la toma de decisiones de la cadena de suministro y la eficiencia operativa.
Desde hace poco esta tecnología ha ido ganando popularidad a medida que nuevos avances como la IA generativa y herramientas como los chatbots han despegado y han demostrado lo beneficiosos que pueden ser estos sistemas para la gestión de la cadena de suministro. Mientras tanto, la pandemia de COVID-19 ilustró lo frágil que puede ser la cadena de suministro global y por qué son necesarias mejores herramientas de gestión.
Un subconjunto de la IA es el machine learning (ML), que es el proceso de un sistema que toma conjuntos de datos y procesos de aprendizaje a partir de ellos, en lugar de programarse con instrucciones integradas. El ML puede ir mucho más allá de lo que puede hacer un software tradicional. Puede hacer previsiones de la demanda de los clientes, descubrir patrones, hacer predicciones de mercado, interpretar texto escrito y de voz, y analizar una multitud de factores que pueden optimizar el flujo de trabajo de una cadena de suministro. Están surgiendo más casos de uso que nunca.
Aunque es importante adoptar la IA, también es imprescindible comprender todas las ventajas y los retos que puede conllevar antes de introducir un nuevo sistema en una cadena de suministro. Los fabricantes y proveedores de logística deben tomar las medidas necesarias para preparar sus cadenas de suministro para los sistemas de IA y comprender que una optimización de esta magnitud puede llevar tiempo y recursos.
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Los sistemas de cadena de suministro impulsados por IA están ayudando a las empresas a optimizar rutas, agilizar flujos de trabajo, mejorar las adquisiciones, minimizar la escasez y automatizar tareas de principio a fin.
Una cadena de suministro puede llegar a ser complicada, especialmente para los fabricantes de bienes que a menudo dependen de sus socios para enviar sus mercancías de forma puntual y organizada. La IA puede mantener en equilibrio todas las partes de una cadena de suministro con su capacidad para encontrar patrones y relaciones a diferencia de un sistema tradicional sin IA. Estos patrones pueden ayudar a optimizar las redes logísticas desde el almacén hasta los cargueros y los centros de distribución.
Las cadenas de suministro modernas son expansivas y requieren una supervisión exhaustiva para evitar interrupciones innecesarias. Los sistemas de IA pueden ofrecer ayuda en las previsiones, como la planificación de la demanda o la capacidad de predecir la producción y la capacidad de los almacenes en función de la demanda de los clientes. Algunos están utilizando la IA para obtener información a partir de un conjunto de datos más amplio recopilado de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) implementados en toda la cadena de suministro.
La IA también puede utilizarse en las operaciones de la cadena de suministro para el seguimiento de los niveles de inventario y las tendencias del mercado. En la gestión de inventarios, la IA puede mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, automatizar la documentación de los bienes físicos e introducir datos de forma inteligente cada vez que los artículos cambien de manos.
Puede ayudar con la transparencia para el fabricante y proporcionar datos valiosos para todas las partes interesadas en la cadena de suministro. La mejora de la transparencia de la cadena de suministro por parte de la IA ofrece un ahorro de tiempo y costes inigualable. También ayuda a las empresas a cumplir con los estándares éticos y de sostenibilidad, que históricamente han llevado mucho tiempo y han sido costosos.
Una cadena de suministro con IA tiene muchos beneficios potenciales para aumentar la resiliencia de la cadena de suministro y una base más sólida para los fabricantes.
Costos operativos más bajos
La IA puede aprender y comprender comportamientos complejos y puede aprender tareas repetitivas, como el seguimiento del inventario, y completarlas de forma rápida y precisa. Las soluciones de IA pueden reducir los costes operativos generales identificando ineficiencias y mitigando los cuellos de botella.
Decisiones avanzadas en tiempo real
La IA utiliza datos históricos y en tiempo real para tomar decisiones en tiempo real, a menudo con respuestas conversacionales. La IA procesa los datos y puede analizar la raíz del problema y sugerir una solución en ese momento.
Reduzca los errores y los residuos
Uno de los beneficios de la tecnología de IA es su capacidad para detectar comportamientos y patrones. De este modo, los fabricantes y los operarios de almacén pueden entrenar algoritmos para encontrar fallos, como errores de los empleados y defectos de los productos, mucho antes de que se cometan errores mayores. Además, la IA puede ayudar a optimizar un marco ERP y puede integrarse directamente.
Gestión de inventario más personalizada
Como ya se ha comentado, la IA puede ayudar a prever la demanda gracias a su amplio uso de la información de inventario. Puede ayudar a los fabricantes y a los responsables de la cadena de suministro a calibrar el interés de un cliente por un producto y a determinar si la demanda de un cliente está aumentando o disminuyendo y ajustarse en consecuencia. Puede ayudar en el proceso de toma de decisiones de un fabricante y mejorar la precisión de la previsión de la demanda.
Mejora de la eficiencia del almacén
La IA, concretamente los modelos de ML, ayudan a diseñar los almacenes de forma más eficiente al poder evaluar la cantidad de materiales que entran y mejorar los niveles de servicio. El sistema de IA también puede planificar las rutas óptimas para la maquinaria y los trabajadores y ser una potencia general de gestión de almacenes.
Mejor sostenibilidad de la cadena de suministro
Al utilizar el análisis predictivo que ofrece la IA, las empresas pueden hacer que las cadenas de suministro sean más sostenibles y mejores para el medio ambiente. Los fabricantes pueden utilizar modelos de IA y ML para optimizar las cargas de los camiones, predecir las rutas de entrega más eficientes y reducir el desperdicio de productos en el mercado.
Operaciones optimizadas mediante simulación
Los gestores de la cadena de suministro siempre buscan comprender mejor su funcionamiento. Gracias a las simulaciones con IA, no solo pueden obtener información, sino también comprender y encontrar formas de mejorar. La IA, que trabaja junto con los gemelos digitales, puede visualizar posibles interrupciones de la cadena de suministro y visualizar a través de modelos visuales 2D procesos externos que podrían crear tiempos de inactividad innecesarios.
La implementación de la IA puede ser complicada y las empresas deben comprender los desafíos y riesgos de introducir esta nueva tecnología.
Tiempo de inactividad para formación
Cada vez que una empresa introduce una nueva tecnología, necesita formar a las personas que interactuarán con ella a cualquier nivel. Debido a esta necesidad, es probable que se produzcan tiempos de inactividad, por lo que es mejor prepararse y programar en consecuencia para limitar las interrupciones. Todos los profesionales de la cadena de suministro deben ser conscientes del posible tiempo de inactividad y ser transparentes con los socios de que podría producirse.
Costes de puesta en marcha
A la hora de implantar la IA hay que tener en cuenta varios costes. Junto con el coste del software para ejecutar el sistema, los modelos de machine learning también son un gasto a tener en cuenta. Algunos vienen prediseñados o pueden construirse desde cero si la empresa prefiere esa opción. De cualquier manera, es importante entrenar el modelo con sus propios datos históricos limpios antes de introducir algoritmos de IA.
Sistemas complejos
El trabajo no se detiene una vez implementada la IA. Un sistema de IA a escala global es complejo y requiere que los planificadores de la cadena de suministro estén constantemente al tanto del rendimiento de las herramientas y las ajusten según sea necesario.
Riesgos de la IA
Existen tres riesgos comunes al integrar la IA en las cadenas de suministro:
Inexactitud de los datos
La IA se construye y genera a partir de grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes. Dada la naturaleza del origen de los datos, pueden existir imprecisiones y sesgos, lo que daría lugar a la difusión de información errónea. Por esa razón, la IA requiere revisión humana para garantizar que los datos sean justos, imparciales y explicables.
Dependencia excesiva de la IA
La interacción humana debe ser la mejor solución y el experto clave en la gestión y el tratamiento de los riesgos de la cadena de suministro. La IA es una herramienta; no puede construir relaciones. Existe la idea errónea de que la IA puede reemplazar la inteligencia humana, pero de hecho, la IA debería potenciarla . Además, si la tecnología falla, los humanos con experiencia deben mantener la cadena de suministro en funcionamiento.
Vulnerabilidades de seguridad y privacidad
El aumento de la recopilación y el uso de los datos de los clientes para los modelos de IA también aumenta el riesgo de vigilancia, hackeo y ciberataques. Las empresas deben priorizar y proteger la privacidad y los derechos de los datos de los consumidores, proporcionando garantías explícitas sobre cómo se utilizan y protegen los datos.
Antes de que una empresa implemente una solución de IA, debe preparar su sistema heredado de planificación y gestión de la cadena de suministro.
Vea lo que funciona y lo que no funciona para su empresa. Haga un balance de los cuellos de botella o las áreas en las que surgen problemas constantes para asegurarse de que la tecnología de IA le beneficia de la mejor manera posible.
Qué puede hacer:
- Identificar los puntos débiles dentro de la cadena de suministro de principio a fin.
- Limpiar los datos para determinar cómo deben utilizarse los datos estructurados y no estructurados.
Decidir qué problemas quiere abordar su empresa en primer lugar y cuáles son menos necesarios. Es probable que haya múltiples problemas para una cadena de suministro, por lo que la priorización es clave.
Qué puede hacer:
- Priorizar los problemas en función de las necesidades de su cadena de suministro.
- Ocuparse primero de los asuntos más difíciles y acuciantes y luego delimitar entre los de importancia media y baja.
Hay varios tipos de sistemas entre los que elegir y el que elija una empresa dependerá de sus necesidades y de la hoja de ruta que haya desarrollado. En este punto, una empresa puede contratar a un consultor o experto del sector para que le oriente.
Qué puede hacer:
Revisar cada opción de sistema para ver cuál se adapta mejor a los objetivos de gestión de la cadena de suministro de la empresa.
Considerar la posibilidad de obtener información profesional de un experto en la industria.
La empresa necesita comenzar la implementación de la tecnología de IA en este punto. Es probable que el integrador de sistemas trabaje con el equipo interno de TI y el proveedor de soluciones de IA para poner las cosas en marcha.
Qué puede hacer:
Preparar y formar a un equipo sobre la tecnología de IA.
Estar preparado para los contratiempos o errores que se produzcan en el proceso.
La tecnología de IA puede suponer un cambio importante que requiere formación, paciencia y un plan. Los empleados necesitan aprender a hacer su trabajo y la comunicación abierta es clave para el éxito de la implantación de la tecnología de IA.
Qué puede hacer:
Elaborar un plan de comunicación con todos los empleados antes de que comience la implementación.
Considerar el tiempo de inactividad que se necesita para capacitar a los empleados y crear un horario.
La tecnología de IA siempre está cambiando, mejorando y ajustándose. Los equipos que deben administrar la tecnología deben probar y realizar un seguimiento de lo que sucede cuando se producen ajustes, de modo que se puedan realizar refinamientos periódicos.
Qué puede hacer:
Probar regularmente la solución de IA y solucionar los problemas de sus capacidades.
Asegurarse de que haya un método de seguimiento organizado para cuando se realicen las pruebas.
Recursos
Optimice la gestión de aplicaciones y obtenga conocimientos generados por IA sobre los que pueda actuar utilizando IBM® Concert, una plataforma de automatización de tecnología impulsada por IA generativa.
Utilice las soluciones de cadena de suministro de IBM para mitigar las interrupciones y crear iniciativas resilientes y sostenibles.
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