La gestión de la cadena de suministro es un aspecto crucial para cualquier empresa que busca mejorar su rendimiento. En el siglo XXI, muchas compañías han recurrido a sistemas de inteligencia empresarial para recopilar información y analizar los datos de sus ciclos de cumplimiento de pedidos con el fin de identificar posibles brechas. Sin embargo, en la actualidad, tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están revolucionando los aspectos principales de las operaciones, al mismo tiempo que facilitan la redefinición de la experiencia del consumidor.
El aprendizaje automático se ha convertido en una necesidad urgente debido al aumento en la producción, la posible pérdida de ingresos, la falta de servicio al cliente y los costos de transporte. Estos aspectos negativos, cuando se experimentan de manera colectiva, resultan en una reducción de las ganancias, lo que ha llevado a la aparición del aprendizaje automático en la industria.
Los algoritmos de aprendizaje automático ofrecen una gran ayuda en la gestión de la cadena de suministro. Utilizando las ventajas de cada metodología, se pueden realizar análisis exhaustivos y, posteriormente, realizar predicciones precisas desde diversos aspectos. Un informe de DHL y IBM ofrece una visión más detallada sobre el aprendizaje automático y sus metodologías, con una gran visualización de este último.
El impacto del aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro es significativo y se puede resumir en los siguientes puntos:
- Ayuda a mejorar el rendimiento de la gestión de la cadena de suministro: En comparación con otros métodos de aprendizaje, como el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje automático es la tecnología más efectiva. A diferencia de otras tecnologías en el campo, el aprendizaje automático y sus constructos principales proporcionan visiones y métodos para mejorar el rendimiento.
- Impacto en el mantenimiento de activos físicos: El reconocimiento visual de patrones ha cambiado para brindar soporte a los activos físicos en la gestión de la cadena de suministro. Con la ayuda de algoritmos, se automatiza la inspección de calidad de los envíos de productos en los centros logísticos, así como el aislamiento de los mismos. IBM Watson Supply Chain se utiliza para verificar si hay algún daño, ya que contiene tanto datos visuales como basados en sistemas con fines de seguimiento.
- Aumento del poder de análisis a partir de diferentes conjuntos de datos y mayor precisión en la previsión de la demanda: Las mejoras en el aprendizaje automático han resultado en cambios en una de las áreas cambiantes de la gestión de la cadena de suministro, el sector de producción. Por ejemplo, Lennox ha dominado la cadena de suministro y ha experimentado un aumento en la entrada en el Sistema de Planificación SAP. Además, ahora se puede mantener un equilibrio entre los niveles de servicio y los costos de inventario.
- Reducción del riesgo del proveedor y minimización de los costos de envío: Esta es una de las necesidades más importantes en la industria de la gestión de la cadena de suministro. El aprendizaje automático ayuda a identificar las sinergias de colaboración horizontal en múltiples redes de transportistas. Un ejemplo de tecnología que lo permite es la “Política Predictiva”.
- Mayor inteligencia contextual: Para mejorar la logística, la colaboración, la gestión de almacenes y la gestión de la cadena de suministro, la operación de la Torre de Control Logístico está utilizando el poder de la tecnología para obtener nuevos conocimientos.
En resumen, el aprendizaje automático está transformando la gestión de la cadena de suministro al proporcionar herramientas y métodos para mejorar el rendimiento, mantener activos físicos, aumentar la precisión en la previsión de la demanda, reducir riesgos y minimizar costos de envío, y obtener una mayor inteligencia contextual.
Para obtener más información sobre este tema, te recomendamos leer el artículo completo en TechiExpert.
