¿Será la IA la clave de las cadenas de suministros exitosas?
Si todavía no lo han hecho, las organizaciones deberían planificar ahora cómo van a utilizar las nuevas tecnologías y el poder de los datos para aprovechar las posibles oportunidades y el valor, y abordar a la vez los desafíos de la cadena de suministros que el mundo enfrenta en la actualidad.
La pandemia ocasionada por la enfermedad por coronavirus (COVID-19) ha resaltado problemas nuevos y otros que ya tenían las cadenas de suministros globales de muchas industrias. Las interrupciones en la cadena de suministros de bienes de consumo, manufactura y atención de la salud han sido noticia desde principios de este año. Mientras tanto, las organizaciones de logística están haciendo todo lo posible para reunir y analizar datos de calidad, y los cuellos de botella en varios eslabones de la cadena amenazan con presentar desafíos en cascada.
Existen varios factores que contribuyen a las complejidades actuales de la cadena de suministros, entre ellos, distintos niveles de duración en el análisis de datos, interrupciones en el transporte, problemas de comunicación, silos organizacionales y procesos y controles repetitivos. Las tensiones políticas en torno a acuerdos comerciales a nivel mundial también afectan en gran medida la disponibilidad de materiales y productos.
Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) pueden ayudar. La IA y el análisis de datos presentan oportunidades para predecir con mayor precisión los desafíos y planificar una respuesta rápida y eficiente mientras se minimizan las interrupciones futuras.
La IA puede referirse a muchas implementaciones de tecnología, pero el AA es la implementación más destacada de IA en este momento. Utiliza algoritmos y aplicaciones para automatizar los análisis de datos y crear modelos de conocimiento. Las soluciones de AA pueden usarse para ejecutar análisis predictivos; por ejemplo, análisis de regresión y clasificación, que pueden ser particularmente útiles para predecir problemas relacionados con la cadena de suministros.
Soluciones innovadoras para satisfacer las demandas actuales
Los problemas relacionados con el transporte con frecuencia son un componente significativo de la interrupción de la cadena de suministros. Las soluciones de IA pueden ayudar a sortear estos desafíos al automatizar la recopilación de datos desde varios puntos en el trayecto y luego usar el envío anticipatorio para poder cubrir las necesidades de los clientes —a veces hasta antes de que se notifique la necesidad.
Otra forma de mejorar las eficiencias en el transporte podría ser la reprogramación de las entregas y las modificaciones en el recorrido de los camiones con base en los últimos patrones de tráfico y clima. Incluir estos datos en modelos predictivos puede hacer que esas predicciones sean más relevantes y el proceso, más eficiente.
Otros usos útiles incluyen la predicción de faltantes de inventario. Por ejemplo, ante la eventual distribución de una vacuna contra el COVID-19, sería clave predecir no solo la disponibilidad de existencias de vacunas sino también de suministros periféricos, por ejemplo, jeringas, diluyente y suministros de refrigeración. Incluso las predicciones relacionadas con la atención médica del paciente, como las necesidades del personal y la duración de la cita por paciente para la colocación de la vacuna, podrían ser importantes.
Aprender de un desafío sin precedentes
La propagación generalizada de la pandemia de COVID-19 hará que la distribución de una vacuna sea un desafío sin precedentes para la cadena de suministros del que hay mucho que aprender. Para distribuir correctamente la vacuna, las organizaciones tal vez necesiten predecir varios aspectos relacionados con la cadena de suministros. ¿Cómo los aplicaría usted a su propia empresa?
- Momento de consumo por país, región, ciudad y ubicaciones finales de vacunación. Saber de dónde provendrán las vacunas y dónde se distribuirán en última instancia puede ayudar a optimizar la logística. Asimismo, usted puede aplicar este análisis a la distribución de sus propios productos.
- Abastecimiento, disponibilidad y costo de los materiales. Predecir los faltantes será especialmente importante para que los fabricantes puedan mitigar los posibles riesgos.
- Ubicaciones de producción, planificación y dimensionamiento de lotes. Los distribuidores deberán tener en cuenta el tamaño y la disponibilidad de las instalaciones de almacenamiento junto con la ruta de distribución.
- Posible sobrecarga de los recursos de control de calidad. Cuando se trata de la vacuna contra el COVID-19, probablemente habrá varios puntos de control de calidad que serán necesarios para garantizar su viabilidad. Sobrecargar estos "puntos de control" crearía cuellos de botella en la cadena. ¿Incluyó en su cadena de suministros puntos de control de calidad? Tenga en cuenta las ramificaciones de un cuello de botella en su cadena y planifique en consecuencia.
- Probabilidad de deterioro y efecto cascada. Las vacunas contra el COVID-19 son un buen ejemplo de un producto que tiene que almacenarse a temperaturas frías y controladas, ya que son susceptibles a deteriorarse si hay variaciones. Piense en su propio inventario. Diseñar la distribución del espacio y anticipar los problemas relacionados al mantenimiento de existencias pueden reducir la posible pérdida de productos.
La naturaleza y magnitud del COVID-19 presentan situaciones de riesgo a largo plazo que incluyen más incertidumbre que lo que podría ayudar a solucionar la información existente sobre la implementación de la vacunación. Asimismo, las nuevas interrupciones en la cadena de suministros quizás le exijan a usted que diseñe muchas más simulaciones para proporcionar ejemplos de alineación de múltiples eventos y situaciones de baja probabilidad.
Automatizar la recopilación y transformación de datos mediante el uso de la automatización robótica de procesos (RPA) a partir de todas las fuentes y organizaciones como haya en su cadena de suministros puede ayudar a reducir los errores manuales, acelerar los procesos y permitirle a los analistas obtener predicciones más precisas.
Aprendizaje automático: todo está en los datos
Si bien cada eslabón de una cadena de suministros presenta muchas complejidades, las organizaciones pueden obtener un valor significativo al esforzarse más con el desempeño de análisis de datos sin adoptar necesariamente una solución sólida de aprendizaje automático. El valor de las capacidades de IA y la mejora del análisis de datos eventualmente radican en una mejor toma de decisiones ante situaciones de incertidumbre. Los datos de una organización pueden contener indicadores de riesgo y oportunidades para generar nuevo valor. La mayoría de las organizaciones pueden comenzar por mejorar la gestión de los datos al adoptar mejores procesos, para desbloquear el verdadero potencial de sus datos.
Los datos para el diseño pueden provenir de muchas fuentes, patrones de suministro y demanda pasados y presentes, actualizaciones en tiempo real del tráfico y el clima, datos del inventario, predicciones de mercado, etc. Como ocurre con cualquier proceso de entrada-salida, la entrada de datos más precisos arroja predicciones más precisas. Mejorar el control de versión y modificar las prácticas de gestión en torno a la gestión de datos pueden ayudar a proteger la calidad de los datos. Además, las suposiciones recogidas a partir de estos datos e incorporadas en los modelos predictivos deben estar bien documentadas para explicar la base racional y para permitir el monitoreo continuo del desempeño y ajustes del modelo.
Aparte de los datos usados para establecer modelos, los datos para actualizar y adaptar los modelos son clave. Mientras más rápido se puedan recibir esos datos confiables en toda la cadena de suministros, más rápido podrán responder las otras partes. En el ejemplo de las vacunas contra el COVID-19, los datos de los sitios de vacunación (por ejemplo, los hospitales y las clínicas) deberían compartirse de la manera más eficiente y precisa posible para que los fabricantes y las empresas de logística puedan responder como corresponde.
Implementar soluciones de IA en su empresa
Un especialista en automatización con experiencia en la implementación de soluciones de RPA puede ayudar a las organizaciones a identificar y perfeccionar las fuentes de datos de varias funciones de la empresa. Una vez que se identifiquen los datos y los procesos relevantes, la automatización puede mejorar el proceso de recopilación y la calidad de los datos. Una solución de automatización también podría ayudar a una organización a establecer una lógica comercial estandarizada, permitir la identificación y el monitoreo mejorados de los indicadores de desempeño clave (KPI) con el uso de tableros de gestión y mitigar los riesgos de forma más rápida y competente.
La pandemia de COVID-19 puede seguir teniendo un impacto perjudicial en las industrias en los próximos años, y algunas de las consecuencias a largo plazo todavía no son tan obvias. Sin embargo, hay buenas prácticas de análisis de datos que las organizaciones de todos los tamaños y niveles de sofisticación pueden aprovechar.
La IA, el AA y la automatización pueden ayudar a algunas organizaciones a predecir eventos y tomar medidas con anticipación. Si todavía no lo han hecho, las organizaciones deberían planificar ahora cómo van a utilizar las nuevas tecnologías y el poder de los datos para aprovechar las posibles oportunidades y el valor, y abordar a la vez los desafíos de la cadena de suministros que el mundo enfrenta en la actualidad.