Aplicación de la Inteligencia Artificial en la cadena de suministro

La cadena de suministro y todo lo que engloba se ha vuelto más difícil de gestionar debido primordialmente a la volatilidad del mercado y a las expectativas de inmediatez de los consumidores.

La aparición del Covid-19 ha influido especialmente, alterando la gestión y flujos de la cadena, y haciendo imprescindible una mejora en el nivel de agilidad y flexibilidad dentro de ella. Como consecuencia, está causando altas interrupciones no puntuales en las cadenas de suministro, que se extienden a lo largo de ella, de principio a fin.

La aplicación de la IA en la cadena de suministro

El uso de la Inteligencia Artificial en estos momentos, puede ayudar a obtener resultados óptimos en la ruptura de las cadenas de suministro, donde los factores externos que favorecen su aplicación son: 

• La mejora de los sistemas de almacenamiento.
• Incremento de la capacidad de computación y procesado de grandes cantidades de datos.
• Transformación digital con su correspondiente aumento de datos generados y la cultura de gestión del dato que supone y que permite la conexión de múltiples plataforma y actores que facilitan la integración de datos de diferentes fuentes.

Gracias a la buena ejecución de la IA en la cadena de suministro, se obtiene un impacto positivo a nivel global dentro de una compañía porque recoge todo lo importante desde la fabricación del producto hasta su disposición al cliente. La aportación de valor es esencial para las compañías interesadas en su optimización y desarrollo constante.

El proceso estructurado que se debe aplicar para encontrar el valor que se busca y que aportará la IA en cada caso concreto es:

• Establecer la estrategia global de la IA.
• Plantear objetivos que se deben cumplir.
• Aplicar las herramientas elegidas tras la definición de la estrategia y objetivos.
• Determinar continuamente las mejoras. Para ello, es necesario definir previamente los KPI en las fases donde se busca una optimización para poder comparar.
• Analizar los resultados y hacer reiterativo todo el proceso para adaptar y progresar constantemente.

A todo lo comentado, debemos añadir que existen casos de aplicación donde la IA puede impactar positivamente en un gran número de procesos, actividades repetitivas y flujos de materiales de productos, como:

• Mantenimiento preventivo. La inteligencia artificial permite analizar una gran cantidad de datos sensorizados de las máquinas e identificar patrones que se dan dentro de ellos.
• Predicción. Las predicciones pueden solucionar distintos retos y aplicarse en varias áreas. En la actualidad, gracias a las herramientas de Machine Learning se analizan decenas de variables y parámetros para realizar predicciones o planificaciones cuando anteriormente, de forma tradicional se hacía uso de la experiencia de los profesionales. Los modelos actuales no solo realizan una predicción, también recuerdan que factores o variables han influido más y puede aprender automáticamente a supervisar el resultado. Algunas de las predicciones y modelos cuya estimación con IA tienen un alto impacto en la cuenta de resultados son: predicción de demanda; predicción de necesidad de recursos; optimización de stocks; optimización de ruta…

La IA permitirá obtener, además, mejoras a nivel financiero, de satisfacción del cliente y de calidad, facilitando la toma de decisiones. Apostar por ella supondrá un factor diferencial en un futuro muy cercano, ayudando en todo el proceso de la cadena de suministro.

Si estás pensando en implementar la IA en tu cadena de suministro para optimizar su gestión, contacta con nosotros, en Solver estaremos encantados de ayudarte.