En promedio, las empresas estiman que dedican 55 horas por semana a realizar procesos y verificaciones manuales. ¿Podría evitarse esto? En este artículo, exploraremos el potencial de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de la cadena de suministro.

Estas tareas triviales pero necesarias equivalen a 6,500 horas de trabajo en el año laboral, algunas de las cuales podrían ahorrarse mediante la implementación de IA y automatización. Sin embargo, estos problemas financieros representan solo una parte de la compleja cadena de suministro. ¿Podrían también beneficiarse de la IA desafíos más amplios, como la logística y la distribución?

Con el volumen de datos creciendo a un ritmo sin precedentes, las computadoras son capaces de analizar datos de manera contextual, proporcionando información útil a un operador sin que este tenga que hacer todo el trabajo. Las tecnologías de big data también son capaces de analizar tendencias del mercado, integrarse con sistemas empresariales y activar acciones automatizadas basadas en los datos que recopilan.

Las empresas deben contar con conjuntos de datos grandes y de granularidad profunda para que la IA sea efectiva. La granularidad se utiliza para caracterizar la escala o el nivel de detalle en un conjunto de datos, de los cuales la IA depende en gran medida. Cuanto mayor sea la granularidad, mayor será el nivel de detalle en los datos. Ya sea que la implementación de IA esté en los planes futuros o no, es una buena idea asegurarse de que la recopilación y el almacenamiento de datos estén orientados hacia una alta granularidad.

Mejorar la granularidad puede significar aumentar la frecuencia de las lecturas de datos, refinar la precisión de dichas grabaciones o incluso colocar sensores en nuevos lugares para medir nuevas variables. Por ejemplo, si un medidor de flujo actualmente mide la velocidad de flujo de un líquido en litros por minuto, cambiar esta grabación a mililitros por minuto podría proporcionar datos más reveladores.

En última instancia, incluso si una empresa no está lista para la IA hoy en día, mejorar la granularidad sentará las bases para cuando la IA se convierta inevitablemente en un diferenciador competitivo.

Fuente del artículo: BC