En los últimos años, hemos sido testigos del poder perturbador y transformador del desarrollo de la inteligencia artificial (IA).
Los ejecutivos de C-suite de todos los sectores se han dado cuenta del valor de la IA y están explorando cómo incorporarla a sus operaciones, y las cadenas de suministro a menudo ocupan un lugar prioritario en sus agendas. Entre los principales problemas que AI está ayudando a los ejecutivos de compras y de la cadena de suministro se encuentran la falta de visibilidad de extremo a extremo, el retraso en las reacciones ante acontecimientos imprevistos y la falta de precisión en las previsiones.
¿Cómo están logrando las organizaciones estas mejoras?
Apoyo a la visibilidad de extremo a extremo
Una encuesta de Capgemini revela que el 83% de los ejecutivos de la cadena de suministro creen que la falta de visibilidad de extremo a extremo en su organización era una barrera para el crecimiento. Proporcionar información a gran escala es esencial para identificar los cuellos de botella y establecer los datos que las organizaciones necesitan capturar y analizar para tomar decisiones informadas y obtener mejores resultados.
Las organizaciones, especialmente en la industria manufacturera, están invirtiendo mucho en soluciones de Internet de los objetos (IO) y dispositivos conectados. Intel destaca que el mundo de la IO está creciendo rápidamente, de 2.000 millones de objetos en 2006 a los 200.000 millones proyectados para 2020. Las oportunidades resultantes para una mayor colaboración entre las soluciones de IA y los dispositivos conectados podrían desempeñar un papel vital en la determinación de los líderes de la cadena de suministro del mañana.
La clave será desarrollar soluciones intuitivas de IA que puedan extraer datos en tiempo real de los dispositivos conectados y proporcionar a los responsables de la toma de decisiones una visión más amplia y profunda de las operaciones a una escala sin precedentes. Esta mayor visibilidad permite a los ejecutivos realizar rápidamente planes de contingencia en caso de circunstancias imprevistas, ya sean internas (por ejemplo, averías de las máquinas) o externas (por ejemplo, retrasos en los envíos de los proveedores), minimizando los efectos negativos en la cadena de suministro y, en última instancia, en la marca.
Construir mejores tiempos de reacción
Los tiempos de reacción lentos ante tales incidentes a menudo tienen un efecto dominó en las operaciones y en los resultados finales. Los ejecutivos de la cadena de suministro necesitan monitorear consistentemente la actividad de la industria para asegurar que reaccionen y se adapten rápidamente.
En el Reino Unido, la reciente retirada de productos de la Food Standards Agency debido a un etiquetado incorrecto no sólo afectó a los grandes supermercados, sino también a los productores, a los repartidores y a los clientes de toda la cadena de suministro minorista. La capacidad de implementar rápidamente una contraestrategia en tales situaciones es invaluable.
Las empresas necesitan sistemas de inteligencia artificial innovadores que se integren con los dispositivos conectados de los proveedores y que analicen y formateen los datos para que los ejecutivos puedan tomar decisiones más rápidas y mejor informadas. Así, por ejemplo, al vincular los datos de fabricación y de ventas, se pueden reducir los costes de producción y los residuos.
Para optimizar el valor que la IA puede proporcionar, la infraestructura de una empresa también debe integrarse con sus soluciones de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) y de planificación de los recursos empresariales (ERP). Una vez que las organizaciones despliegan una solución de la cadena de suministro AI capaz de comunicaciones máquina a máquina (M2M), los datos generados por sus plataformas CRM y ERP pueden informar las estrategias de mejores prácticas, actualizar las políticas internas y facilitar el acceso a las soluciones dentro de la cadena de suministro.
Previsión para el futuro
El tercer problema generalizado al que se enfrenta la industria de la cadena de suministro, aunque no el menos importante, es la falta de precisión de los pronósticos. La mayoría de las previsiones se basan únicamente en datos históricos, sin tener en cuenta las tendencias del mercado en tiempo real. Por lo tanto, las estrategias se basan en datos obsoletos. Y ni siquiera los mejores chefs pueden sobresalir con ingredientes anticuados. Eso es sólo una receta para el desastre… por eso es que los ejecutivos de la cadena de suministro necesitan datos en tiempo real para crear estrategias efectivas. Por lo tanto, no es de extrañar que las empresas digan que necesitan transparencia de principio a fin y actualizaciones en tiempo real para hacer pronósticos precisos. ¿Cómo pueden lograrlo?
Necesitan invertir en software de IA que les permita recopilar información de fuentes clave del mercado e incorporar datos de tendencias en tiempo real en sus acciones. Una vez que estos puntos de datos estén sincronizados con la cadena de suministro de una empresa, los ejecutivos verán instantáneamente drásticas mejoras en la precisión de los pronósticos y cómo pueden planificar mejor las incertidumbres del mañana.
¿Por qué Al?
La IA está en los radares de la mayoría de las empresas, y el 78% de las organizaciones la implementan para mejorar la eficiencia operativa en al menos un 10%. El aumento del uso reducirá la carga de trabajo, ahorrando tiempo a las organizaciones, que son las más valiosas de las materias primas, y que pueden reinvertir en otras áreas para proporcionar valor a las partes interesadas.
El análisis de datos en tiempo real aumenta la visibilidad y el tiempo de reacción de los cambios en la demanda, lo que permite a las empresas reducir costes y aumentar las ventas.
Para financiar la inversión en IA, las empresas deben primero construir una cadena de suministro transparente de extremo a extremo. La IA no es una cura mágica independiente: sólo cuando se integra verdaderamente en la cadena de suministro global puede mejorar la eficiencia informando sobre las estrategias. Es por eso que las organizaciones que deciden implementar la IA deben evaluar con precisión la tecnología ya desplegada tanto internamente como a lo largo de su cadena de suministro. De esta manera, los ejecutivos pueden asegurarse de identificar la solución óptima de IA para recopilar los datos necesarios en tiempo real, convertirlos en conocimiento y, en última instancia, impulsar el mejor curso de acción futuro. Y eso no se puede conseguir mirando únicamente por el espejo retrovisor.
Fuente: Supplychain Digital