Desafíos de la inteligencia artificial en la cadena de suministro

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Desafíos de la inteligencia artificial en la cadena de suministro

Es clave el papel que juegan la automatización y la tecnología en la cuarta revolución industrial. En este contexto, la inteligencia artificial marcará la pauta para la transformación de la cadena de suministro al permitir que las maquinas aprendan, resuelvan problemas y tomen decisiones a favor de los socios de negocio.

La IA se define como la inteligencia exhibida por máquinas o cuando un artefacto imita o reemplaza a la inteligencia humana en tareas como solución de problemas, toma de decisiones o aprendizaje.

Como en todo proceso de decisión y aprendizaje, la base son los datos. Éstos al ser analizados bajo diferentes contextos, se pueden transformar primero en información y finalmente en conocimiento para la correcta toma de decisiones.

Impacto de la Inteligencia Artificial

Para conocer el verdadero impacto que podría generar la IA en la cadena de suministro, un artículo publicado por la revista “Logística – énfasis” dio a conocer que durante las últimas 5 décadas las empresas se han dedicado a recolectar datos sobre su operación y mejora de sus procesos empresariales, siendo un sistema ERP (o similares) el repositorio de datos sobre la integración de las operaciones corporativas tanto en sus procesos internos como en su relación con el exterior.

Por el contrario, la mayoría de las organizaciones del sector logístico no ha encontrado realmente una forma eficiente de resolver los problemas de recopilación y almacenamiento de datos que pudieran ser relevantes para delimitar estrategias efectivas, puesto que gran parte de su información de calidad no se encuentra unificada, sino en hojas de cálculo lo cual impide tomar decisiones realmente asertivas.

Actualmente un desarrollo interno, soluciones pequeñas de TI o software libre están diseñados para soportar la toma de decisiones de forma limitada; sin embargo, con el uso de la inteligencia artificial y el uso de un sistema ERP como el de Microsoft Dynamics 365 será posible decidir las acciones a seguir y controlar las operaciones con información más real mediante la autoadministración.

Ventajas competitiva de la IA en la cadena de suministro

Una de las grandes ventajas de la inteligencia artificial es su capacidad para reconocer patrones sobre las tres V del big data: Volumen, velocidad y variedad, así como encontrar correlaciones a simple vista no es posible identificar siendo capaz de responder a la incertidumbre de los mercados.

En un mundo en el que cada vez son más complejas las cadenas de suministro globales al involucrar muchos negocios, los cuales deben interactuar de forma coordinada para entregar oportunamente a los consumidores los bienes y servicios en el lugar y tiempo requerido, así como a un precio competitivo.

Por esa razón, no existe manera de que un solo miembro de la cadena sea capaz de optimizar los flujos de información, materiales y dinero que se generan todos los días. En el fondo, la principal aplicación de la inteligencia artificial en las cadenas de suministro radica en su capacidad de realizar procesos de planeación y ejecución concurrentes, los cuales consideran las condiciones en tiempo real de cada uno de los miembros del ecosistema.

Para que la inteligencia artificial pueda ser explotada en las cadenas de suministro, es necesario garantizar al menos las siguientes condiciones:

  1. Los sistemas tendrán acceso en tiempo real a los datos que genera la operación a lo largo de toda la cadena de suministro. La información estará disponible sin necesidad de intervención manual y será confiable para asegurar una adecuada toma de decisiones.
  2. La información de los socios de la cadena de suministro estará disponible para su análisis corriente arriba y corriente abajo. Además, las decisiones serán tomadas bajo el principio de optimizar la operación total de la cadena.
  3. El enfoque central de la operación será maximizar, al menor costo posible, el nivel de servicio al cliente final. Todos los miembros de la cadena trabajarán con el objetivo de tener clientes satisfechos.
  4. Los miembros de la cadena aceptan que los algoritmos inteligentes generarán cambios constantes en la planeación y ejecución. No obstante están conscientes que estas modificaciones consideran los costos asociados con cada valoración en relación con los beneficios que producen para la operación total.
  5. Para que los sistemas aprendan, se les debe dar la oportunidad de analizar múltiples veces los problemas, entender de los resultados y realizar ajustes a las políticas y criterios que se utilizan en la toma de decisiones. Esto implica aceptar que habrá algunas decisiones “malas” en el camino.
  6. Los sistemas de información deberán contar con la capacidad para procesar enormes volúmenes de datos que incluyen todos los asociados con la producción, distribución y venta de productos o servicios a lo largo de la cadena.
  7. Durante el proceso de aprendizaje, será necesario monitorear la operación del sistema para atender los problemas que los algoritmos aún no están preparados para responder y a los que se les deberá dar atención bajo los sistemas tradicionales.

No se trata de comprar fierros y esperar a que funcionen por sí solos, el reto es mucho más complejo, pues en muchos casos, serán los sistemas los que decidan sobre el uso de recursos en los diferentes miembros de una cadena de suministro. Esto implica la conjunción de objetivos y construcción de la confianza entre las partes involucradas.

Finalmente los desafíos continuarán conforme se integren a un escenario real en las operaciones, pero es la fuerza de la organización la que podrá adaptarse a los cambios y manejarlos a su conveniencia.

Foto: movilzona.es


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