IA de la cadena de suministro: cómo sacar el máximo partido a su inversión

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IA de la cadena de suministro: cómo sacar el máximo partido a su inversión

Publicado hace 2 meses

Las organizaciones pueden generar un valor significativo al realizar esfuerzos incrementales hacia la madurez del análisis de datos.

La escala generalizada de la pandemia de coronavirus y la necesidad de distribuir una vacuna en el momento en que esté lista ha introducido nuevas complejidades en la cadena de suministro global. Estos incluyen el número de partes y jurisdicciones involucradas, diferentes niveles de madurez en el análisis de datos y problemas de transporte y comunicación, entre otros.

La inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos pueden presentar oportunidades para predecir desafíos con mayor precisión y planificar una respuesta rápida y eficiente mientras se minimizan las interrupciones futuras.

La pandemia de COVID-19 puso de relieve problemas nuevos y existentes en las cadenas de suministro de muchas industrias. Las interrupciones de la cadena de suministro de bienes de consumo, fabricación y atención médica han sido noticia desde principios de año. Además, algunas organizaciones de logística están luchando por recopilar y analizar datos de calidad, mientras que los cuellos de botella en cualquier eslabón de la cadena amenazan con causar interrupciones en cascada.

Aquí es donde la IA, y específicamente el aprendizaje automático, puede ayudar.

La IA puede referirse a muchas implementaciones de tecnología, pero el aprendizaje automático es la implementación más destacada de la IA. Utiliza algoritmos y aplicaciones para automatizar el análisis de datos y crear modelos de conocimiento. Las soluciones de aprendizaje automático se pueden utilizar para realizar análisis predictivos, como el análisis de regresión y la clasificación, que pueden ser particularmente útiles para predecir problemas comerciales relacionados con la cadena de suministro.

Aplicaciones de transporte

Los problemas de transporte suelen ser un componente importante de la interrupción de la cadena de suministro. Las soluciones de inteligencia artificial pueden ayudar a resolver estos desafíos al automatizar la recopilación de datos desde varios puntos de la ruta y luego usar el envío anticipado a una ubicación satelital para satisfacer las necesidades de los consumidores, a veces incluso antes de que se informe la necesidad.

Otra forma de aumentar la eficiencia en el transporte podría ser permitir la reprogramación de las entregas y las modificaciones de la ruta de los camiones según los últimos patrones de tráfico y clima. Incluir estos datos en modelos predictivos puede hacer que esas predicciones sean más relevantes y que el proceso sea más eficiente.

Otros usos útiles incluyen la predicción de cortes de inventario. Tomemos el ejemplo de la eventual distribución de una vacuna COVID-19: sería crucial predecir no solo la disponibilidad de existencias de vacunas en sí, sino también de los suministros periféricos, como jeringas, diluyente y suministros de refrigeración. Todos estos factores, en última instancia, podrían afectar a millones de vidas. Incluso las predicciones relacionadas con la atención al paciente, como las necesidades de personal y el tiempo de cita por paciente para la inmunización, podrían volverse importantes.

Un enorme desafío para la cadena de suministro

La distribución de una vacuna COVID-19 pronto será el mayor desafío de la cadena de suministro que enfrenta el mundo. Para implementar con éxito una vacuna, las organizaciones pueden necesitar predecir varios aspectos relacionados con la cadena de suministro, que incluyen:

Momento del consumo por país, región, ciudad y quizás lugares de vacunación. Saber de dónde vendrán las vacunas y dónde se distribuirán en su destino final puede ayudar a agilizar la logística.

Abastecimiento, disponibilidad y costo de materiales. Predecir la escasez será especialmente importante para los fabricantes, de modo que puedan mitigar los riesgos potenciales.

Ubicaciones de producción, programación y dimensionamiento de lotes. Los distribuidores deberán tener en cuenta el tamaño y la disponibilidad de las instalaciones de almacenamiento a lo largo de la ruta de distribución.

Potencial de tensión en los recursos de control de calidad. Probablemente serán necesarios varios puntos de control de calidad para garantizar la viabilidad de la vacuna. Sobrecargar estos "puntos de control" crearía cuellos de botella en la cadena.

Probabilidad de deterioro y efecto en cascada. Las vacunas COVID-19 deben almacenarse a bajas temperaturas controladas y son susceptibles de deteriorarse si ocurren desviaciones. Modelar la asignación de espacio y anticipar problemas con el almacenamiento puede reducir el potencial de desperdicio de inventario. 

La naturaleza y la escala de COVID-19 presentan escenarios de riesgo de cola larga que incluyen más incertidumbre de lo que la información de implementación de inmunización anterior podría ayudar a resolver. Pueden ser necesarias muchas más simulaciones para proporcionar ejemplos de alineación de múltiples eventos y escenarios de baja probabilidad.

Automatizar la recopilación de datos y la transformación de datos mediante el uso de automatización de procesos robóticos (RPA) de tantas fuentes y organizaciones como puedan estar involucradas en la fabricación y distribución de la vacuna puede ayudar a disminuir los errores manuales, acelerar el proceso y permitir a los analistas hacer predicciones más precisas.

Todo está en los datos

Si bien hay muchas complejidades involucradas en cada unión de una cadena de suministro, las organizaciones pueden generar un valor significativo al realizar esfuerzos incrementales hacia la madurez del análisis de datos, sin necesariamente adoptar una solución sólida de aprendizaje automático. El valor de las capacidades de inteligencia artificial y la mejora del análisis de datos se traduce en última instancia en una mejor toma de decisiones frente a la incertidumbre. Los datos de una organización pueden contener indicadores de riesgo y oportunidades para obtener un nuevo valor. La mayoría de las organizaciones pueden comenzar mejorando sus procesos en torno a la gobernanza de datos, desbloqueando el verdadero potencial de los datos.  

Los datos para modelar pueden provenir de muchas fuentes: patrones de oferta y demanda pasados ​​y presentes, actualizaciones meteorológicas y de tráfico en tiempo real, datos de inventario, predicciones de mercado, etc. Al igual que con cualquier proceso de entrada-salida, la entrada de datos más precisa produce predicciones más precisas. Mejorar el control de versiones y las prácticas de gestión de cambios en torno a la gestión de datos puede ayudar a proteger la calidad de los datos. Además, las suposiciones recopiladas a partir de estos datos e incorporadas en los modelos predictivos deben estar bien documentadas para explicar el fundamento y permitir el seguimiento continuo del rendimiento y el ajuste del modelo.

Además de los datos utilizados para establecer modelos, los datos para actualizar y adaptar modelos son fundamentales. Cuanto más rápido se puedan recibir datos confiables a través de la cadena de suministro, más rápido podrán responder otras partes. En el ejemplo de la inmunización contra el coronavirus, los datos de los sitios de vacunación (como hospitales y clínicas) deben compartirse de la manera más eficiente y precisa posible para permitir que los fabricantes y las empresas de logística respondan en consecuencia.  

Implementación de soluciones de inteligencia artificial

Un especialista en automatización con experiencia en la implementación de soluciones RPA puede ayudar a las organizaciones a identificar y refinar las fuentes de datos de varias funciones comerciales. Una vez que se identifican los datos y procesos relevantes, la automatización puede mejorar el proceso de recopilación y la calidad de los datos.

Además, existen soluciones de automatización para ayudar a las organizaciones a establecer una lógica empresarial estandarizada, lo que permite una mejor identificación y seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) con el uso de paneles de gestión y mitiga los riesgos de forma más rápida y competente.

La pandemia de COVID-19 puede seguir teniendo un impacto disruptivo en las industrias en los próximos años, y algunas de las implicaciones a largo plazo aún no son obvias. No obstante, las buenas prácticas de análisis de datos están disponibles para organizaciones de todos los tamaños y niveles de sofisticación. 

La inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje automático y la automatización, puede ayudar a algunas organizaciones a predecir eventos y tomar medidas anticipadas. Las organizaciones que aún no lo han hecho deben planificar ahora cómo utilizarán estas nuevas tecnologías y el poder de los datos para desbloquear oportunidades y valor potenciales, mientras abordan los desafíos de la cadena de suministro que enfrenta el mundo actual.

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