La gestión de la cadena de suministro es un aspecto fundamental para el éxito de cualquier empresa. La eficiencia en la planificación de la demanda, la reducción de costos y el cumplimiento de los plazos de entrega son algunos de los desafíos a los que se enfrentan las empresas en este ámbito. Sin embargo, gracias al aprendizaje automático, se están logrando mejoras significativas en estos aspectos.
Los algoritmos de aprendizaje automático y los modelos en los que se basan son excelentes para encontrar anomalías, patrones e información predictiva en grandes conjuntos de datos. Esto ha llevado a una revolución en la gestión de la cadena de suministro, con empresas que logran mejoras de dos dígitos en la tasa de error de pronóstico, la productividad en la planificación de la demanda, la reducción de costos y los envíos a tiempo.
Un ejemplo de esto es Amazon, que utiliza la robótica de Kiva basada en el aprendizaje automático para mejorar la precisión, la velocidad y la escala en sus operaciones. Por otro lado, DHL utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para alimentar su sistema de Gestión de Red Predictiva, que analiza 58 parámetros diferentes de datos internos para identificar los principales factores que influyen en los retrasos en los envíos.
Según Gartner, se espera que para el año 2020, el 95% de los proveedores de Planificación de la Cadena de Suministro (SCP) utilicen el aprendizaje automático supervisado y no supervisado en sus soluciones. Además, se predice que para el año 2023, los algoritmos inteligentes y las técnicas de inteligencia artificial serán componentes integrados o complementarios en el 25% de todas las soluciones tecnológicas de la cadena de suministro.
El aprendizaje automático está revolucionando la gestión de la cadena de suministro de diez maneras principales. Los algoritmos basados en el aprendizaje automático son la base de la próxima generación de tecnologías logísticas, especialmente en sistemas avanzados de programación de recursos. Además, el aprendizaje automático y las técnicas basadas en la inteligencia artificial son fundamentales en el desarrollo de una amplia gama de tecnologías logísticas y de la cadena de suministro. Se están logrando los mayores avances donde el aprendizaje automático puede contribuir a resolver problemas complejos de restricciones, costos y entregas que las empresas enfrentan en la actualidad.
El aprendizaje automático también proporciona información sobre dónde la automatización puede ofrecer las mayores ventajas de escala. Por ejemplo, la variación en los conjuntos de datos generados por sensores de Internet de las Cosas (IoT), telemática, sistemas de transporte inteligentes y datos de tráfico tiene el potencial de ofrecer el mayor valor para mejorar las cadenas de suministro mediante el uso del aprendizaje automático.
Aplicar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para mejorar las cadenas de suministro comienza con conjuntos de datos que tienen la mayor variedad y variabilidad. Los desafíos más difíciles que enfrentan las cadenas de suministro se encuentran a menudo en la optimización logística, asegurando que los materiales necesarios para completar una producción lleguen a tiempo.
El aprendizaje automático muestra el potencial de reducir los costos logísticos al encontrar patrones en los datos de seguimiento capturados mediante sensores habilitados para IoT, lo que contribuye a ahorros anuales de hasta $6 millones. Un estudio reciente realizado por Boston Consulting Group (BCG) demostró que al utilizar aplicaciones de seguimiento en una cadena de suministro descentralizada y compartir datos en tiempo real a través de blockchain, combinado con una mejor visión analítica, se pueden lograr ahorros de costos de hasta $6 millones al año.
En resumen, el aprendizaje automático está transformando la gestión de la cadena de suministro al proporcionar a los operadores una mayor visión sobre cómo mejorar el rendimiento de la cadena de suministro, anticipar anomalías en los costos y el rendimiento logístico, y determinar dónde la automatización puede ofrecer las mayores ventajas de escala. Con el potencial de reducir costos y mejorar la eficiencia, el aprendizaje automático se está convirtiendo en una herramienta indispensable para las empresas que buscan optimizar su cadena de suministro.
Fuente: Forbes
