Beneficios de la IA en la cadena de suministro

Joseph Tsidulko | Estratega de contenido | 11 de enero de 2024

En los últimos años, la fragilidad de las cadenas de suministro mundiales ha llamado la atención del público. Estas redes logísticas tan amplias, vitales para los fabricantes de todos los países, se han visto alteradas por retrasos en el transporte, han sido puestas a prueba por huelgas y lastradas por una creciente complejidad e interconexión que ponen de manifiesto carencias que vienen de lejos.

Los responsable de planificación de cadena de suministro que buscan resolver estas ineficiencias están recibiendo el respaldo de una tecnología de vanguardia que presenta un enorme potencial, aún en gran medida sin explotar. Están recurriendo a la inteligencia artificial para lograr cadenas de suministro más eficientes y resilientes, ya que nos dirigimos hacia un futuro cada vez más globalizado.

¿Por qué utilizar IA en la cadena de suministro?

Las empresas utilizan la IA para gestionar y optimizar actividades de cadena de suministro como supervisar la calidad de los productos, equilibrar los niveles de inventario e identificar rutas de entrega eficientes en términos de combustible con más eficiencia que mediante software tradicional.

"Inteligencia artificial" (IA) es un término general para referirse a aplicaciones que simulan la inteligencia humana y realizan tareas complejas. Una de las áreas que abarca es el machine learning (ML), en el que los sistemas aprenden consumiendo grandes cantidades de datos en lugar de programarse con instrucciones paso a paso. Gracias a este proceso de aprendizaje, los sistemas de IA pueden superar al software tradicional en actividades como descifrar información de fuentes de vídeo, interpretar texto hablado y escrito, predecir el comportamiento futuro del mercado, tomar decisiones en situaciones complejas y extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos.

Este tipo de funcionalidades están resultando extremadamente útiles para la gestión y optimización de los flujos de trabajo en casi todos los eslabones de la cadena de suministro. Por ejemplo, los sistemas de cadena de suministro respaldados por algoritmos de machine learning pueden descubrir dentro de conjuntos de datos patrones y relaciones a menudo imperceptibles para los humanos o los sistemas que no son de inteligencia artificial. Esto permite predecir con mayor precisión la demanda de los clientes, lo que conduce a una gestión de inventarios más eficiente desde el punto de vista económico. La IA también puede analizar factores como el tráfico y las condiciones climáticas para recomendar rutas de envío alternativas, lo que reduce el riesgo de retrasos no planificados y mejora los tiempos de entrega. Asimismo, puede supervisar los espacios de trabajo para detectar procedimientos de control de calidad deficientes y violaciones de las normas de salud y seguridad. Y siguen surgiendo nuevos casos de uso a medida que los profesionales de cadena de suministro continúan experimentando con esta tecnología.

Conclusiones clave

  • Las organizaciones utilizan IA para optimizar los envíos y las entregas, gestionar la capacidad de sus almacenes, realizar un seguimiento del inventario, prever la demanda de piezas y componentes específicos, mejorar la seguridad de los trabajadores y ayudar a garantizar la integridad de los registros de transacciones en cadenas de suministro globales.
  • Si bien la IA puede ofrecer enormes beneficios a la cadena de suministro en términos de productividad y reducir al mismo tiempo los costes operativos, la implementación de esta tecnología puede ser difícil y costosa, especialmente cuando implica entrenar modelos de machine learning personalizados con datos propios.
  • Los fabricantes y proveedores de logística pueden tomar medidas para preparar sus cadenas de suministro para la integración de sistemas de IA y la transformación que esto supone para la gestión y el funcionamiento de sus redes logísticas.

¿Cómo se usa la IA en la cadena de suministro?

Las empresas están empleando sistemas de IA en sus cadenas de suministro para optimizar sus rutas de distribución, impulsar la productividad de sus almacenes, optimizar los flujos de trabajo de sus fábricas y mucho más.

Los fabricantes de productos terminados a menudo necesitan que cientos, si no miles, de componentes enviados por socios de todo el mundo lleguen a sus instalaciones de ensamblaje según una programación coordinada. La IA está demostrando que puede detectar patrones y relaciones ocultos en grandes conjuntos de datos con el fin de optimizar estas redes logísticas, que abarcan cargueros, camiones de transporte, almacenes y centros de distribución. La optimización de la cadena de suministro también requiere el seguimiento de los bienes físicos en cada etapa. En este sentido, la IA permite automatizar la documentación gracias a su capacidad para introducir, extraer y clasificar de forma inteligente datos incluidos en archivos de texto para ayudar a garantizar la integridad de las transacciones con múltiples participantes.

Algunos fabricantes están aprovechando la IA para realizar previsiones, usándola para predecir su capacidad de producción y optimizar la capacidad de sus almacenes en función de la demanda de sus clientes. Algunos están recurriendo a la IA para avisar de posibles retrasos y fallos en los equipos antes de que causen problemas en la producción. Otros utilizan IA para obtener información operativa a partir de grandes cantidades de datos que surgen de la proliferación de dispositivos y sensores de Internet de las cosas (IoT) instalados en sus infraestructuras de almacenamiento y transporte.

Si bien la IA presenta muchos beneficios potenciales para la cadena de suministro, la implementación de esta tecnología puede ser difícil y costosa. La ejecución de aplicaciones inteligentes en producción requiere sistemas informáticos potentes, ya sean servidores perimetrales locales o instancias basadas en la nube, que normalmente necesitan recibir datos de sensores integrados y dispositivos desplegados sobre el terreno como parte de un enfoque de Industria 4.0. Las empresas suelen obtener mayores beneficios cuando entrenan los modelos de machine learning con sus propios conjuntos de datos, un proceso que consume aún más recursos informáticos e información.

Transparencia de extremo a extremo en la cadena de suministro con IA

Las cadenas de suministro modernas se han vuelto tan complejas, intrincadas y amplias que los fabricantes encuentran dificultades para garantizar la supervisión integral del flujo de materiales y bienes que llegan a sus instalaciones. La capacidad única de la IA para analizar rápidamente grandes conjuntos de datos permite desentrañar el funcionamiento interno de las redes logísticas más complejas.

Al procesar flujos masivos de datos registrados y otras señales logísticas, los algoritmos inteligentes entrenados mediante machine learning a menudo revelan información valiosa, como causas de variaciones o formas de mejorar la capacidad de los procesos con elementos temporales fijos y variables que conducen a cuellos de botella. Además, las herramientas de gestión de la cadena de suministro (SCM) con IA son mejores que los sistemas tradicionales para realizar un seguimiento de grandes cantidades de suministros en tiempo real según transitan de los socios de fabricación a los de distribución hasta convertirse en productos terminados. Esta visibilidad y trazabilidad mejoradas ayudan a los fabricantes a identificar a proveedores que podrían estar infringiendo las prácticas de calidad o aprovisionamiento ético.

Al mejorar la transparencia de la cadena de suministro, el uso de IA permite ahorrar tiempo y dinero en aspectos que describiremos más adelante. También puede ayudar a los fabricantes a garantizar que los componentes que utilizan para fabricar sus productos se obtengan de acuerdo con estándares éticos, de calidad y de sostenibilidad, una responsabilidad que los organismo reguladores y muchos consumidores esperan que cumplan. Las organizaciones simplemente no pueden permitirse el lujo de trabajar con proveedores, incluso si se encuentran en el extranjero, que infringen las normas laborales, de gobierno corporativo o medioambientales, y las herramientas de análisis con IA integradas en aplicaciones de cadena de suministro pueden identificar patrones que revelan abastecimiento fraudulento o poco ético.

Nueve beneficios de la IA para la cadena de suministro

Los fabricantes han estado a la vanguardia de la innovación en IA, experimentando e implementando distintas formas de esta tecnología en muchas instalaciones de producción, centros de almacenamiento y distribución y vehículos de transporte de cadenas de suministro modernas. Esto puede suponer una serie de beneficios.

1. Mayor eficiencia de los almacenes

La IA puede mejorar la eficiencia de los almacenes al ayudar a organizar sus estantes y a diseñar su disposición. Al evaluar las cantidades de materiales transportadas por los pasillos del almacén, los modelos de machine learning pueden sugerir planos para las fábricas que faciliten el acceso al inventario y reduzcan su tiempo de tránsito, de la recepción a los estantes y las estaciones de embalaje y envío. También pueden planificar rutas óptimas para que los trabajadores y robots trasladen el inventario más rápido, lo que incrementa aún más las tasas de satisfacción de pedidos. Además, mediante el análisis de las señales de demanda de los sistemas de marketing, línea de producción y punto de venta, los sistemas de previsión con IA ayudan a los fabricantes a equilibrar el inventario con los costes de transporte, lo que optimiza aún más la capacidad de los almacenes.

2. Costes operativos más bajos

Gracias a la capacidad de la IA para aprender comportamientos complejos y trabajar en condiciones impredecibles, las tareas repetitivas, como el recuento, el seguimiento y la documentación del inventario, se pueden completar con mayor precisión y menos mano de obra. Asimismo, se identifican y mitigan los cuellos de botella. Al detectar ineficiencias y aprender tareas repetitivas, la IA puede reducir el coste operativo de una cadena de suministro compleja.

La IA también puede ahorrar dinero a los fabricantes y responsables de distribución al reducir el tiempo de inactividad de los equipos vitales. Los sistemas inteligentes, especialmente aquellos que procesan datos de dispositivos IoT en fábricas inteligentes, pueden identificar fallos y averías en sus primeras etapas o predecirlos antes de que ocurran, lo que limita las interrupciones y las pérdidas financieras asociadas.

3. Menos errores y residuos

Por lo general, la IA puede detectar comportamientos anómalos en humanos y máquinas mucho antes que las personas Por esta razón los fabricantes, los operadores de almacenes y las compañías navieras están entrenando algoritmos para detectar fallos en sus flujos de trabajo, errores de los empleados y defectos en sus productos. Cámaras instaladas en centros logísticos, líneas de montaje y vehículos de entrega se conectan a sistemas de visión artificial que utilizan IA para inspeccionar el trabajo y reducir las retiradas, devoluciones y reparaciones de productos. El sistema puede detectar errores de los trabajadores y las máquinas antes de que los productos se ensamblen mal o se envíen al destino equivocado, lo que ahorra tiempo y desperdicios de material. Los sistemas inteligentes también pueden realizar análisis de causas raíz evaluando grandes volúmenes de datos para encontrar correlaciones que expliquen los fallos y ayudar a los equipos a hacer correcciones más adecuadas más temprano.

La IA también se integra directamente a los sistemas ERP que se utilizan para gestionar las transacciones financieras que se producen a lo largo del tránsito de los bienes por la cadena de suministro, lo que ayuda a las empresas a evitar costosos errores de facturación y pago.

4. Gestión de inventario más precisa

Los fabricantes están aprovechando las posibilidades de la IA para gestionar sus niveles de inventario con mayor precisión y eficiencia. Por ejemplo, los sistemas de previsión basados en IA pueden utilizar información de inventario compartida por un cliente descendente para medir la demanda de este último. Si el sistema determina que la demanda del cliente está disminuyendo, ajustará las previsiones de demanda del fabricante en consecuencia.

Los fabricantes y responsables de cadena de suministro también despliegan cada vez más sistemas de visión artificial, instalando cámaras en las infraestructuras de la cadena de suministro, racks, vehículos e incluso drones, para realizar un seguimiento de los bienes en tiempo real y supervisar la capacidad de los almacenes. La IA también registra estos flujos de trabajo en libros de inventario y automatiza el proceso de creación, actualización y extracción de la información de la documentación de inventario.

5. Operaciones optimizadas mediante simulaciones

Los responsables de cadena de suministro pueden ejecutar simulaciones basadas en IA para obtener más información sobre las operaciones de redes logísticas globales complejas e identificar formas de mejorarlas.

Están utilizando cada vez más la IA en combinación con gemelos digitales (representaciones gráficas en 3D de objetos y procesos físicos como bienes ensamblados o líneas de producción de fábrica). Los encargados de planificar las operaciones pueden simular distintos métodos y enfoques en gemelos digitales (por ejemplo, ¿cuánto aumentaría la producción si se agregara capacidad en el punto A frente al punto B?) y medir los resultados sin interrumpir las operaciones reales. Cuando la IA selecciona los modelos y controla los flujos de trabajo, estas simulaciones se vuelven más precisas que las que se ejecutan con métodos informáticos tradicionales. Esta aplicación de la IA puede ayudar a los ingenieros y responsables de producción a evaluar los impactos de los cambios de diseño en los productos, el intercambio de piezas o la instalación de nuevas máquinas en la planta de la fábrica.

Además de gemelos digitales en 3D, la IA y el machine learning también pueden ayudar a crear modelos visuales en 2D de procesos externos para que los responsables de planificación y operaciones puedan evaluar el impacto potencial de cambiar de proveedores, modificar rutas de envío y distribución o reubicar centros de almacenamiento y distribución, por ejemplo.

6. Mayor seguridad de los trabajadores y los materiales

Los sistemas de IA pueden supervisar entornos de trabajo en toda la cadena de suministro, como líneas de ensamblaje, instalaciones de almacenamiento y vehículos de envío, y avisar de situaciones que ponen en peligro la seguridad de los trabajadores y el público. Esto podría significar usar visión artificial para garantizar el uso de los equipos de protección personal (EPI) o verificar que los trabajadores siguen otros protocolos de seguridad de la empresa y los estándares de seguridad y salud ocupacional. O podría implicar procesar datos de sistemas instalados a bordo de vehículos como camiones y carretillas elevadoras para monitorizar si los conductores los están operando de manera segura. Al supervisar los equipos de fábrica, la IA puede ayudar a predecir fallos de funcionamiento y otras situaciones potencialmente peligrosas. Y dispositivos portátiles con IA pueden mejorar la seguridad: tomemos, por ejemplo, los chalecos con sensores que se conecten a sistemas de IA, analizan los movimientos de los trabajadores en el almacén y los alertan sobre riesgos de lesiones en función de su postura, sus movimientos o su ubicación en el almacén.

Los sistemas de IA que reciben información de sensores situados en las instalaciones de distribución y los vehículos también ayudan a garantizar que los materiales peligrosos se manipulen y eliminen adecuadamente, protegiendo a quienes viven y trabajan cerca de ellos. La IA puede automatizar tareas peligrosas, lo que permite a los trabajadores evitar situaciones que plantean riesgos. Por ejemplo, robots inteligentes pueden utilizar algoritmos de IA junto con cámaras y sensores para decidir la ruta más eficiente en un almacén y, a continuación, transportar materiales peligrosos evitando objetos en su ruta y transmitiendo los resultados a un sistema de gestión de almacenes. Si se producen accidentes o fallos, la IA puede realizar un análisis de las causas raíz para determinarlas y evitar que se repitan.

7. Entregas más puntuales

Los fabricantes que ensamblan productos en cadenas de suministro complejas requieren especialmente entregas puntuales y bien coordinadas: la llegada tardía de un solo componente puede retrasar todo un programa de producción. La IA está asumiendo la tarea de reducir los retrasos en las entregas.

Las empresas de logística utilizan machine learning para entrenar modelos que optimizan y gestionan las rutas de entrega por las que los componentes transitan a lo largo de la cadena de suministro. Estos modelos priorizan los envíos en función de los volúmenes de pedidos, los compromisos de entrega, los plazos contractuales, la importancia del cliente o la disponibilidad de los productos. Asimismo, pueden proporcionar a todos los nodos de la red de distribución tiempos estimados de llegada más precisos, identificando los envíos que, si se retrasan, entrañan el riesgo de crear problemas mayores.

8. Mejora de la sostenibilidad de la cadena de suministro

Al impulsar la eficiencia operativa, la IA permite crear cadenas de suministro más sostenibles y reducir el impacto negativo de esta en el medioambiente. Por ejemplo, los modelos entrenados con machine learning pueden ayudar a las organizaciones a reducir su consumo de energía optimizando la carga de los camiones y las rutas de entrega para reducir la quema de combustible durante la entrega de suministros. La IA también puede ayudar a disminuir la cantidad de productos desperdiciados en distintos eslabones de la cadena de suministro. Por ejemplo, la planificación de la producción basada en IA analiza los niveles de inventario previos, las previsiones de demanda actuales y el estado de mantenimiento de las máquinas en tiempo real para garantizar que el fabricante no produzca en exceso.

La IA también se utiliza para analizar los ciclos de vida de los productos terminados y proporcionar información que contribuye a una economía circular, donde los materiales se reutilizan y reciclan. Además, los sistemas de planificación y abastecimiento de la cadena de suministro con IA integrada ayudan a incrementar la transparencia de los proveedores y permiten a estos cumplir estándares de sostenibilidad medioambiental y social, como pagar a los trabajadores un salario justo.

9. Previsión más precisa de la demanda

La IA se ha convertido en la tecnología de referencia para predecir la demanda en función de señales internas de datos, como los pipelines de ventas y las oportunidades potenciales de marketing, y señales externas, como las evoluciones de mercado más amplias, las perspectivas económicas y las tendencias de ventas estacionales. Los planificadores de la cadena de suministro pueden utilizar la IA integrada en el software de planificación de la demanda para estimar no solo la demanda, sino también el impacto potencial de escenarios como recesiones económicas o eventos climáticos graves en la demanda, así como en sus propios costes, su capacidad de producción y su capacidad para realizar entregas.

Retos de la IA en la cadena de suministro

Aplicar IA a la planificación y gestión de las cadenas de suministro no se logra de la noche a la mañana. Si bien esta tecnología ofrece un enorme potencial para reducir costes y simplificar procesos, a veces puede ser cara y difícil de implementar. Las empresas se enfrentan a algunos desafíos comunes al incorporar inteligencia a sus operaciones de cadena de suministro.

  • Costes de formación. Al igual que con cualquier nueva tecnología, implementar IA e integrarla en entornos de producción requiere formar a las personas que interactuarán con estos nuevos sistemas que a veces resultan abrumadores. Formar a los empleados y superar su resistencia al cambio generalmente requiere prever un tiempo de inactividad, lo cual supone un coste. Antes de este tiempo de inactividad, los socios de toda la cadena de suministro deben trabajar con sus proveedores o integradores de IA para desarrollar programas de formación constructivos y asequibles, aunque vale la pena señalar que cualquier enfoque de formación probablemente implicará un coste financiero.
  • Costes de puesta en marcha y operativos. Los costes de implementación de la IA generalmente van más allá de adquirir e integrar el hardware y el software que ejecutan estos sistemas. Los algoritmos de machine learning no siempre deben crearse desde cero: existen modelos predefinidos disponibles que se pueden ajustar para adaptarse a una multitud de casos de uso de la cadena de suministro. Sin embargo, para obtener los mayores beneficios, las empresas deben entrenar los modelos con sus propios datos. La recopilación, incorporación, validación, transformación y depuración de grandes cantidades de datos de calidad puede requerir un gran esfuerzo. Si las empresas no preparan adecuadamente un conjunto de datos de alta calidad, se arriesgan obtener resultados poco satisfactorios. El entrenamiento del modelo de machine learning con estos datos es una fase que consume muchos recursos informáticos y, por lo general, exige servidores con unidades de procesamiento gráfico (GPU), lo que puede provocar que las facturas de servicios en la nube aumenten y acaparen los recursos de los entornos locales.
    Ejecutar y gestionar sistemas de IA a escala en una red logística global no se hace de una sola vez. Si bien operar sistemas de IA no exige tantos recursos informáticos como entrenarlos, es un proceso continuo que requiere plataformas potentes, ya sean servidores perimetrales o máquinas virtuales basadas en la nube. Sin embargo, estas soluciones en la nube están consiguiendo que la tecnología de IA sea más accesible y asequible. Además, algunos proveedores de infraestructura en la nube ofrecen plataformas de ciencia de datos gestionadas que simplifican el proceso de creación de modelos de machine learning, la automatización de su evolución y la gestión de los flujos de trabajo de IA.
  • Sistemas complejos. Los sistemas de IA abarcan muchas piezas, desde dispositivos y sensores que transmiten datos en tiempo real, servidores basados en GPU utilizados para el entrenamiento inicial y evolutivo de los modelos de machine learning y servidores perimetrales y en la nube que ejecutan esos modelos en producción, hasta aplicaciones que actúan en función de los patrones detectados o las recomendaciones realizadas. Las organizaciones deben integrar estos elementos en los muchos eslabones de una cadena de suministro global. También deben supervisar estos sistemas de forma coherente y ajustar su rendimiento, así como identificar y corregir fallos.

Ejemplos de IA en la cadena de suministro

Tomemos el ejemplo de un hipotético fabricante de automóviles estadounidense que ensambla tres modelos populares en su planta de Michigan. Las decenas de miles de piezas y componentes, como acero, neumáticos, bujías y agujas para medidores, provienen principalmente de fábricas y centros de fabricación en una docena de estados de EE. UU., así como de Canadá, China, Alemania, Japón y México. Algunos componentes se producen en instalaciones que la compañía posee y gestiona, y otros provienen de distribuidores externos.

Nuestra hipotética compañía de automóviles a menudo recibe entregas masivas, algunas desde el extranjero en cargueros y otras transportadas en camiones desde otros estados de EE. UU. u otros países. En última instancia, estos suministros deben llegar a la planta de Michigan para su ensamblaje final en SUV, camiones o berlinas. Pero primero, deben pedirse, pagarse, rastrearse, recibirse y guardarse en los almacenes con capacidad limitada que la compañía posee en las cercanías de la planta.

Por si operar una cadena de suministro tan grande y compleja no fuera suficiente desafío, la compañía de automoción debe lidiar con la inflación, que hace que los suministros sean más caros e incrementa los costes de la energía, reduciendo sus márgenes de beneficio. Subir los precios de los vehículos terminados podría ayudar, pero los líderes de ventas creen que eso reduciría la demanda de los clientes. Y, tras la pandemia, la empresa debe cumplir nuevas regulaciones que rigen el trabajo en las fábricas, como la obligación del uso de EPI.

Los ejecutivos, preocupados, preguntan a los consultores tecnológicos si podrían beneficiarse del uso de la IA, y en qué parte de la cadena de suministro. Su respuesta es sí, y en casi todos los niveles.

Para empezar, la IA puede pronosticar las ventas de cada tipo de vehículo en función de las tendencias mejor que el software básico de la empresa. Asimismo, puede simular con mayor precisión cómo las ventas se verían afectadas por escenarios como subidas de los precios del gas o una penetración inesperada en el mercado de los vehículos eléctricos. Estas previsiones inteligentes son de gran provecho para los planificadores de la cadena de suministro: les ayudan a pedir la cantidad correcta de suministros para satisfacer la demanda sin incurrir en gastos excesivos, almacenar en exceso en sus almacenes o acumular demasiado stock. Las previsiones también permiten a los planificadores decidir con confianza si invertir en la apertura de líneas de producción o cerrar algunas de ellas con el fin de ahorrar. Además, les ayudan a garantizar que esas líneas estén debidamente dotadas de personal.

Cámaras conectadas a modelos de visión basados en IA pueden supervisar las líneas de producción y las instalaciones de distribución de la compañía de automoción para vigilar que los trabajadores sigan los protocolos de seguridad y medioambiente. Otros modelos entrenados mediante machine learning pueden analizar los datos de logística para ayudar a optimizar las rutas de envío, la carga de los camiones y las operaciones de almacén, lo que impulsa el número de entregas puntuales. Por último, la IA y los modelos de toma de decisiones pueden automatizar procesos repetitivos implicados no solo en el manejo de suministros físicos, sino también en el mantenimiento de los registros de inventario y las transacciones necesarias para garantizar que todos los actores de la cadena de suministro reciban un pago justo a tiempo.

Empresas de automoción reales están logrando mejorar su eficiencia, reducir el número de errores, incrementar la precisión de su contabilidad y redistribuir a sus empleados para respaldar mejor sus necesidades, lo que les ahorra dinero en casi todas las áreas de sus operaciones de cadena de suministro. Tomemos por ejemplo el caso de Mazda Motor Logistics, que utiliza Oracle Transportation Management para identificar el transportista, la ruta y el nivel de servicio óptimos a la hora de distribuir automóviles y piezas de automóviles en toda Europa, y ha conseguido así aumentar el número de entregas que llegan a tiempo.

Cómo preparar tu cadena de suministro para la IA

A las empresas a menudo les resulta difícil y caro conseguir hacer un uso pleno de la IA en entornos de producción. Pueden dar los siguientes pasos, en algunos casos incluso antes de identificar un proyecto específico, para agregar más inteligencia a un sistema antiguo de planificación y gestión de la cadena de suministro.

1. Auditar la creación de valor

Antes de elegir un eslabón específico de su cadena de suministro al que desean agregar IA, puede resultar útil a los fabricantes auditar toda su red logística para identificar cuellos de botella, fugas de productividad y procesos en los que se produce un gran número de errores. Estas auditorías ayudan a los encargados de la planificación empresarial a identificar dónde la IA y otras inversiones tecnológicas pueden generar mayor valor.

2. Establecer una estrategia y una hoja de ruta

Cualquier iniciativa de modernización de la cadena de suministro suele implicar múltiples problemas que resolver, beneficios que lograr y líderes ejecutivos que apaciguar. Pero la mayoría de los fabricantes no pueden permitirse los gastos y el tiempo de inactividad que supone actualizarlo todo a la vez. Antes de esbozar proyectos específicos, define tus prioridades. A continuación, idea una estrategia para una transformación de gran alcance que responda a las preocupaciones más apremiantes en sus fases iniciales. Elabora una hoja de ruta que garantice que cada proyecto dé paso al siguiente y cuente con la financiación adecuada.

3. Diseñar una solución

Tras identificar la faceta específica de las operaciones de cadena de suministro que más se beneficiarían incorporando IA, comienza el trabajo de diseño de la solución. Considera los tipos de sistemas necesarios, como aplicaciones basadas en la nube, servidores perimetrales, plataformas de ciencia de datos y dispositivos y sensores conectados a Internet, y cómo deberán integrarse entre sí y con los recursos de TI existentes. Este es el punto en el que la mayoría de las empresas, si aún no lo han hecho, optan por contratar a un integrador de sistemas u otro tipo de consultoría con experiencia en la industria.

4. Seleccionar un proveedor

Numerosos proveedores de tecnología ofrecen soluciones de cadena de suministro, y la mayoría de ellos afirman que la IA está integrada de alguna forma en sus productos. Pero, dado que "IA" es un término amplio que describe un conjunto diverso de funcionalidades, existen grandes diferencias entre las ofertas. Seleccionar un proveedor de tecnología es como comprometerse con una relación a largo plazo que con suerte perdurará mucho más allá del proyecto actual. Los fabricantes, asesorados por sus integradores de sistemas, deben evaluar cuidadosamente las funcionalidades tecnológicas, los precios y los modelos de soporte de cada candidato, así como su cultura corporativa, para encontrar al que mejor se ajuste a sus expectativas.

5. Implementación e integración

Una vez que una empresa ha seleccionado un proveedor de tecnología, comienza el proceso de implementación e integración. Normalmente, un integrador de sistemas trabaja en estrecha colaboración con los equipos de TI internos y el proveedor para instalar sistemas, integrarlos con los existentes y realizar pruebas antes de desplegarlos en producción. La fase de implementación generalmente requiere algún tiempo de inactividad, así como un periodo de formación de los empleados una vez que se completa. Sin embargo, si se programa con cautela y se ejecuta con eficacia, el paso del despliegue a la producción se puede realizar con una interrupción mínima.

6. No descuidar la gestión del cambio

El cambio puede resultar desconcertante para aquellos empleados que llevan mucho tiempo haciendo su trabajo de la misma forma, incluso si era laboriosa e ineficiente. Antes de implementar una nueva solución con IA, define una estrategia con el fin de preparar a la organización para que la adopte. El plan debe incluir informar a los trabajadores de los problemas u objetivos que han motivado la adopción de IA, los beneficios de productividad que la organización espera lograr y los criterios de referencia que los líderes utilizarán para evaluar el éxito del proyecto.

7. Supervisar y ajustar

De alguna manera, un proyecto de IA nunca está totalmente terminado. La IA es una tecnología dinámica que mejora constantemente siguiendo un bucle de retroalimentación de supervisión y ajuste. E incluso cuando los sistemas con IA parecen estar funcionando bien, los equipos deben probar modificaciones y recopilar datos que permiten realizar un seguimiento de los resultados para facilitar mejoras de adicionales del rendimiento.

Invierte en IA para tu cadena de suministro con Oracle

La cadena de suministro de un fabricante abarca instalaciones geográficamente dispersas y aisladas operacionalmente, a menudo gestionadas por múltiples socios independientes, así como las rutas de distribución que las conectan. Cada fase del recorrido de la materia prima o subcomponente al producto terminado requiere soluciones tecnológicas distintas. Estas soluciones se encargan de funciones como las compras, la planificación, el transporte, el inventario, el mantenimiento y el análisis, y todas ellas pueden beneficiarse de la IA.

Si bien estos sistemas multifacéticos realizan tareas muy diferentes, no pueden mantenerse aislados: los datos deben viajar junto con los suministros por toda la red logística. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) es un conjunto completo de aplicaciones que gestiona y conecta sin problemas cada eslabón de la cadena de suministro. Estas aplicaciones de SCM utilizan el machine learning integrado para mejorar la automatización, las previsiones y la información extraída. El software basado en la nube también fomenta la colaboración dentro de la empresa, así como con los subcontratistas y socios externos.

Preguntas frecuentes sobre IA en la cadena de suministro

¿Mejora la IA con el tiempo?
La IA es una tecnología única capaz de mejorar con el uso. Por ejemplo, cuanto más datos se introducen en un modelo de machine learning, mejores serán las funcionalidades y la información que dicho modelo proporcione a las personas encargadas de planificar la cadena de suministro.

¿Cómo ahorra la inteligencia artificial tiempo y esfuerzo a las empresas de fabricación?
Los fabricantes a menudo utilizan IA para extraer información valiosa de grandes cantidades de datos que les ayuda a mejorar la eficiencia de sus procesos de ensamblaje, redes logísticas y flujos de trabajo. La tecnología también puede ayudar a automatizar tareas repetitivas, reduciendo la necesidad de mano de obra manual.

¿Es la IA el futuro de la cadena de suministro?
La IA ha demostrado una capacidad notable para mejorar la planificación, la gestión y las operaciones de cadena de suministro. Esta tecnología ya está siendo incorporada a casi todas las facetas de las operaciones de cadena de suministro, y siguen surgiendo nuevos casos de uso. En el futuro, la IA será un componente fundamental de cualquier sistema de gestión de la cadena de suministro.

¿Por qué es importante la IA en la gestión de la cadena de suministro?
En los últimos años, las cadenas de suministro se han vuelto cada vez más complejas, interconectadas y extensas, desafiando así la capacidad de los fabricantes para gestionarlas. La IA puede ayudar analizando la creciente cantidad de datos generados por las cadenas de suministro modernas y utilizando esa información para generar previsiones muy precisas, revelar información operativa y mejorar la eficiencia de los procesos de almacenamiento y transporte en grandes redes logísticas que involucran a múltiples actores independientes.

Cómo utilizar la IA en la cadena de suministro
La IA puede respaldar casi todas las funciones de una cadena de suministro moderna, desde la planificación y la gestión de inventarios y almacenes, hasta el procesamiento de transacciones, el transporte, la supervisión y la inspección, y siguen apareciendo nuevos casos de uso para esta tecnología tan versátil.

Obtén más información sobre las soluciones de gestión de la cadena de suministro de Oracle. Algunas de ellas ponen la IA al alcance de las personas encargadas de planificar la cadena de suministro para ayudarles a gestionar redes logísticas tensas y cada vez más complejas.