La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están permitiendo cambios en los estándares en todos los campos de acción que podamos imaginar, e incluso están ayudando a la industria en lo que respecta a la cadena de suministro: desde la adquisición, el pago, la planificación y la producción hasta la llegada al destino final, es posible que este proceso se optimice de una manera que nunca se realiza mediante un análisis tradicional.
Un subconjunto de inteligencia artificial, que permite que un algoritmo, sistema o software pueda aprender por sí solo a partir de pruebas en un conjunto de datos, sin haber sido programado para hacerlo; se puede definir el concepto de machine learning, o aprendizaje automático.
A partir de las observaciones y los datos obtenidos a través del uso, el aprendizaje automático entrena un modelo de computadora, combinando resultados predichos y reales. De esta forma, cuanta más información se expone, mejor es su funcionamiento y asertividad a la hora de realizar sus tareas de forma autónoma.
Deep Learning
El Deep Learning, por otro lado, es una versión más avanzada del aprendizaje automático que surgió en 2010, en la que a las computadoras se les enseña a aprender por sí mismas para realizar tareas como los humanos, incluida la identificación de imágenes, el reconocimiento de voz y las predicciones.
Esta tecnología hace posible que la computadora reconozca patrones en varias capas de procesamiento, en lugar de simplemente organizar y ejecutar datos. Este conjunto de algoritmos modelan abstracciones de alto nivel compuestas de información lineal y no lineal.
La relevancia de estas tecnologías crece cada vez más debido a sus diversas ventajas. En la era de la tecnología de la información, donde la complejidad solo aumenta, los procesos logísticos ágiles y eficientes juegan un papel central.
No es una coincidencia que un estudio de McKinsey en 2019 muestre que se espera que el aprendizaje profundo genere ganancias anuales de $3,5 billones a $5,8 billones para empresas de todo el mundo.
La importancia del Machine Learning en la cadena de suministro
Cuando hablamos de cadena de suministro, estamos tratando con grandes cantidades de datos complejos. Con Machine Learning, puede analizar esta información y utilizar los hallazgos para mejorar su gestión: a medida que los productos se mueven, el sistema puede comparar estos datos con el historial de la empresa para identificar posibles retrasos y hacer sugerencias para acelerar la cadena, por ejemplo.
Las tendencias estacionales son algunos de los datos que se pueden utilizar para pronosticar demandas específicas y administrar la fabricación y el suministro. No debemos olvidar cómo suministrar buenos productos, con calidad, es algo fundamental en este sector, y con el aprendizaje automático, la monitorización funciona para evitar defectos y errores en la entrega, potenciando el funcionamiento de la cadena.
Otro punto positivo de esta tecnología es la posibilidad de analizar toda la documentación necesaria para tratar con los proveedores, lo que conlleva mejores acuerdos y una gestión más eficaz.
Ventajas prácticas de usar Machine Learning en la cadena de suministro
Claramente, al menos cinco beneficios operativos están presentes en la cadena de suministro diaria, según Louis Columbus en un artículo publicado en Forbes:
Control de inventario más preciso
Con algoritmos y desde aplicaciones que los ejecutan, con Machine Learning, el análisis de conjuntos de datos grandes y diversos se realiza rápidamente, lo que optimiza la precisión de la demanda y reduce los errores de pronóstico.
Por lo tanto, no es necesario mantener un volumen de inventario muy grande, ya que el flujo de productos se actualiza y monitorea constantemente en tiempo real. Otro punto interesante es que el análisis de nivel de inventario también identifica cuándo los productos están perdiendo popularidad o se están volviendo obsoletos.
Reducción de costos
Además de reducir los costos de almacenamiento, al fomentar la mejora en la calidad del control y reducir los desperdicios, se produce, en consecuencia, una disminución de los gastos. Machine Learning también mejora el rendimiento logístico, con una mejor elección de rutas, modal y agente de carga, por ejemplo, minimizando los riesgos de retrasos y costos.
También considerando el cronograma de mantenimiento y el historial de desempeño de los equipos, el aprendizaje automático evita operaciones inadecuadas de máquinas con bajo desempeño y advierte sobre el tiempo de mantenimiento programado, buscando siempre minimizar los costos operativos.
Alto desempeño
Con modelos entrenados capaces de aprendizaje continuo, es posible obtener información a partir del análisis de conjuntos de datos grandes y diversos para mejorar el desempeño de la gestión de la cadena de suministro, mejorando la precisión de la previsión de la demanda desde una perspectiva de extremo a extremo, excelente especialmente en un mundo post-covid-19 que cambia rápidamente.
Inspecciones de calidad
Machine Learning sobresale en el reconocimiento visual de patrones, generando muchas aplicaciones potenciales para la inspección física y el mantenimiento de activos en toda la red de la cadena de suministro. Resultado: inspecciones de calidad y automatizadas para una gestión sólida sin que se produzcan errores humanos.
A través de los sensores de IoT combinados con el aprendizaje automático, las empresas están extendiendo la vida útil de sus principales activos, incluidas las máquinas, los motores, los equipos de transporte y almacenamiento, encontrando nuevos patrones en los datos de uso recopilados.
Prácticas administrativas facilitadas
La gestión de la relación con los proveedores se simplifica en función del historial y los datos proporcionados con cada compra. Para facilitar el trabajo de cotización, por ejemplo, es posible generar una hoja de cálculo electrónica estandarizada para todos los proveedores de la empresa.
Reducción de fraude
Al automatizar las inspecciones y los procesos de auditoría basados en análisis en tiempo real, los algoritmos pueden aumentar la calidad de la entrega del producto y reducir el riesgo de fraude, ya que detectan anomalías o desviaciones de los estándares normales rápidamente.
Otro ejemplo es que dicha herramienta también previene el abuso de credenciales privilegiadas, una de las principales infracciones dentro de una cadena de suministro.
¿Cómo llegar allá?
El software que integra sistemas entre proveedores y fabricantes es fundamental para que la recogida y tratamiento de datos se realice de forma automática, facilitando la toma de decisiones.
Para que esta optimización se materialice, todas las organizaciones que forman parte de la cadena de suministro deben modernizarse al mismo tiempo, pudiendo brindar datos de calidad y de manera consistente.
No olvide que luego de ser integrado en el sistema, el aprendizaje automático debe ser monitoreado constantemente por profesionales calificados para que la empresa esté segura de que los datos obtenidos están acordes con las necesidades y expectativas del negocio y que genere información calificada que efectivamente contribuya a la toma de decisiones.
Conclusión
Con el alto volumen de datos a los que somos sometidos dentro de una empresa, procesarlos y analizarlos con herramientas de gestión convencionales se ha vuelto ineficiente. Por lo tanto, los nuevos métodos son esenciales para mantener el pleno funcionamiento de la industria.
El aprendizaje automático permite optimizar la cadena de suministro mediante algoritmos de IA que localizan rápidamente los factores más influyentes para el éxito de una cadena de suministro, mientras aprenden constantemente durante este proceso.
La mejora de la eficiencia de la cadena de suministro desempeña un papel fundamental en cualquier empresa, ya que aumenta las ganancias y facilita la superación de los desafíos. En el blog de Soluparts, puede encontrar varios contenidos sobre cómo optimizar la cadena de suministro utilizando la tecnología.
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