El impacto de la IA en la gestión de la cadena de suministro

Con la llegada de la IA, el mundo empresarial está evolucionando rápidamente para adaptarse y aprovechar las oportunidades que ofrece. La IA ha permitido a las organizaciones automatizar sus operaciones, mejorar el rendimiento, reducir costos y gestionar riesgos de manera más efectiva. Un aspecto de las operaciones comerciales que puede beneficiarse sustancialmente es la IA en la gestión de la cadena de suministro.

A medida que nuestro mundo se vuelve cada vez más interconectado, las redes completas de la cadena de suministro se vuelven cada vez más complejas. La IA tiene el potencial de ayudar a las organizaciones a afrontar estas complejidades y optimizar sus cadenas de suministro de forma más eficaz.

Al explorar cómo la IA está impactando la planificación de la cadena de suministro y lo que eso significa para los negocios globales, podemos aprovechar estas oportunidades.

El concepto de gestión de la cadena de suministro.

La gestión de la cadena de suministro (SCM) es el proceso de gestionar y supervisar la red de la cadena de suministro de una empresa y todas las actividades involucradas. Incluye la coordinación, control e integración de todos los procesos en el recorrido que realiza un producto desde su creación hasta su consumo.

SCM es un aspecto vital de la supervisión de un negocio rentable porque administrar los recursos de manera eficiente mientras se adapta a las condiciones cambiantes del mercado es esencial para mantener una organización funcionando sin problemas. Al monitorear el inventario y garantizar que se entregue a tiempo, las organizaciones de la cadena de suministro pueden aumentar su competitividad al garantizar que sus productos estén fácilmente disponibles y tengan precios competitivos.

Componentes de la gestión de la cadena de suministro

SCM se puede resumir en cuatro componentes básicos: adquisición, producción, distribución y logística.

• Compras: el proceso de obtención y compra de bienes o servicios.
• Producción: proceso de transformación de materias primas en productos terminados.
• Distribución: el proceso de hacer llegar los productos desde las fábricas hasta los clientes.
• Logística: el proceso de planificar, organizar y controlar el movimiento de mercancías desde el punto de origen hasta el destino.

Un sistema SCM que funcione bien requiere una gestión eficiente de cada uno de estos componentes para poder entregar bienes y servicios con éxito y a tiempo.

Inteligencia artificial: una introducción

Antes de profundizar en la IA en las cadenas de suministro, aprendamos más sobre la inteligencia artificial en general.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

IA es el término utilizado para describir una máquina equipada con las capacidades que comúnmente asociamos con una mente humana cognitiva. Cubre una amplia gama de tareas y aplicaciones y se puede utilizar para crear algoritmos complejos, analizar datos instantáneamente para hacer predicciones y mucho más.

La inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento exponencial en las últimas dos décadas, y las máquinas ahora son capaces de tomar decisiones con mayor precisión que los humanos en muchas áreas, como el reconocimiento de imágenes, la comprensión del lenguaje y la navegación autónoma.

Las diversas formas de IA

Hay muchos tipos diferentes de IA que se utilizan para diversas funciones. Estos incluyen el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la automatización de procesos robóticos (RPA). Cada uno tiene sus propios casos de uso:

• Aprendizaje automático (ML): utiliza algoritmos para enseñar a las máquinas cómo aprender de los datos.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): se centra en la comprensión e interpretación del lenguaje humano.
• Automatización Robótica de Procesos (RPA): diseñada para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas mediante algoritmos.

IA en los negocios: una breve descripción

La IA está revolucionando muchos sectores empresariales, desde la atención sanitaria hasta el transporte. Las empresas impulsadas por la IA pueden tomar decisiones y adaptarse a los cambios más rápidamente, mejorar el servicio y la satisfacción del cliente y reducir costos.

Un ejemplo es el sector sanitario, donde la IA se utiliza para diagnósticos médicos mediante tecnología de reconocimiento de imágenes.

En la industria del transporte, la IA se utiliza para desarrollar vehículos y sistemas autónomos que pueden optimizar rutas en tiempo real. Con vehículos autónomos impulsados ​​por IA funcionando con una tasa de confianza del 99,9% en 0,5 millones, estamos al alcance de un futuro de vehículos autónomos.

La intersección entre la IA y la gestión de la cadena de suministro

Los gerentes de la cadena de suministro buscan constantemente formas de mejorar los procesos comerciales. La introducción de la IA puede conducir a la optimización y mejora de la cadena de suministro.

La necesidad de IA en SCM

El desarrollo de la IA en las cadenas de suministro se está produciendo a un ritmo rápido y el potencial para aumentar la eficiencia, reducir el error humano y mejorar las previsiones es vital para seguir siendo competitivo. Incrementar la eficiencia en los sistemas de gestión de la cadena de suministro, incluso en los márgenes más pequeños, puede aumentar significativamente las ganancias.

Por ejemplo, UPS comenzó a operar un sistema de navegación impulsado por inteligencia artificial que actualiza automáticamente las rutas de los conductores, creando constantemente la ruta más eficiente.

Dado que la mayoría de las interrupciones en la cadena de suministro se deben a errores humanos, el costo para las empresas puede ser sustancial. La IA tiene el potencial de reducir gastos y maximizar el retorno de la inversión al eliminar el error humano.

Con el aprendizaje automático a su disposición, la capacidad de predecir correctamente las tendencias globales aumenta significativamente. Al permitir que la IA analice tendencias y escenarios pasados ​​del mercado, estará mejor equipado para predecir los resultados del mercado, lo que le permitirá tomar decisiones óptimas.

Usos actuales de la IA en SCM

Actualmente, la IA se utiliza para mejorar los sistemas de gestión de la cadena de suministro en todo el mundo, permitiéndonos copiar lo que funciona y aprender de lo que no. Las aplicaciones más comunes de la IA son el almacenamiento automatizado, el transporte inteligente y la previsión de la demanda.

Por ejemplo, Walmart utiliza la automatización impulsada por IA para sus almacenes, lo que les ayuda a optimizar sus niveles de inventario al reordenar automáticamente el inventario cuando es necesario. Probado inicialmente en 2021, el éxito de la prueba ha llevado a Walmart a implementar el nuevo sistema en el 65% de sus tiendas para 2026. Walmart ha experimentado una reducción del 20% en los costos de almacenamiento desde que hizo el cambio, y el hipermercado planea integrar más IA. en las operaciones de su cadena de suministro en el futuro.

Walmart no es de ninguna manera la única empresa que utiliza IA. Otras empresas también han aprovechado la previsión de la demanda basada en IA para optimizar sus cadenas de suministro. Amazon, por ejemplo, utiliza un algoritmo de pronóstico que tiene en cuenta los datos de los clientes, las tendencias de ventas y otros factores para predecir con precisión la demanda futura: exactamente cómo alcanzó participación de mercado.

Análisis profundo: tecnologías de inteligencia artificial en la gestión de operaciones de la cadena de suministro

Muchos líderes de la cadena de suministro están utilizando algoritmos de aprendizaje automático para automatizar diversas tareas de SCOM, como la previsión de la demanda, la optimización del inventario y el cumplimiento de pedidos. Además, ciertas tecnologías de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), se utilizan para procesar rápidamente grandes cantidades de datos para identificar patrones o tendencias, lo que permite a las empresas maximizar el retorno de la inversión.

IA en compras

Al cerrar la brecha entre los métodos tradicionales de proceso de la cadena de suministro y las soluciones innovadoras, la IA está revolucionando el panorama de las adquisiciones.

Papel de la IA en las compras

El uso de la IA en las cadenas de suministro está transformando el proceso de adquisiciones de las organizaciones. Al aprovechar poderosas herramientas de análisis de datos, como algoritmos de aprendizaje automático, las tecnologías basadas en inteligencia artificial brindan información valiosa que ayuda a las empresas a tomar decisiones de compra más inteligentes.

Además, la automatización impulsada por la IA ha simplificado varios procesos de adquisición, incluida la investigación de proveedores, la creación de órdenes de compra y la gestión de inventario. Esta automatización no sólo aumenta la eficiencia sino que también disminuye los errores humanos.

Casos de uso y beneficios

Cuando se utiliza en las cadenas de suministro, la IA permite el análisis predictivo para optimizar la planificación de la demanda, garantizando que las organizaciones estén preparadas para las necesidades futuras y puedan gestionar el inventario de forma eficaz. A medida que las tendencias de los clientes se vuelven notoriamente difíciles de predecir, un sistema de análisis basado en inteligencia artificial puede proporcionar datos extensos de la cadena de suministro, lo que permite que los sistemas tengan advertencias adecuadas antes de que aumente la demanda.

Otro uso de la IA en las compras son los chatbots impulsados ​​por IA. Esta aplicación puede agilizar las consultas comunes de proveedores y clientes, permitiendo a los empleados centrarse en tareas más complejas. Esto reduce costes y mejora la satisfacción del cliente.

Aumentar la satisfacción del cliente con la IA puede parecer contradictorio a primera vista, pero la mensajería instantánea y los embudos bien planificados pueden ahorrar tiempo a los clientes y permitirles completar sus consultas sin problemas.

Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden automatizar la selección de proveedores, ayudando a las empresas a identificar a los proveedores más confiables. Al eliminar el potencial de error humano y mejorar la eficiencia, las empresas pueden reducir significativamente los costos.

IA en producción

Aprovechar la IA no solo optimiza los procesos de producción sino que también fortalece la resiliencia de la cadena de suministro.

Papel de la IA en la producción

La IA en las cadenas de suministro está adquiriendo importancia en áreas más allá de las compras. La producción es otro proceso que ha obtenido beneficios sustanciales de la integración de la IA. El aprendizaje automático y el Internet de las cosas (IoT), por ejemplo, se están aprovechando para permitir el mantenimiento predictivo, el control de calidad, la evaluación de riesgos y otros aspectos de la producción.

El mantenimiento predictivo es un proceso en el que los sistemas impulsados ​​por IA ayudan a identificar problemas potenciales antes de que surjan. Esto permite a las empresas resolver problemas antes de que causen interrupciones importantes o conduzcan a reparaciones costosas.

Básicamente, la tecnología de IA predictiva analiza datos de cortes anteriores e identifica patrones. A su vez, esto reduce los costos de reparación y también evita interrupciones, lo que brinda dos vías de ahorro de costos.

Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones también pueden mejorar sus procesos de control de calidad y garantizar que los productos cumplan con los estándares deseados. Esto se hace analizando grandes conjuntos de datos de pruebas de productos e identificando patrones de defectos, lo que permite a la empresa identificar debilidades en su proceso de producción.

De manera similar, las soluciones basadas en IA permiten la evaluación de riesgos en tiempo real y garantizan que la producción continúe sin retrasos ni cuellos de botella inesperados. Esto ayuda a mejorar la eficiencia general del proceso de producción, así como a reducir los costos asociados con el tiempo de inactividad y la corrección de problemas.

Casos de uso y beneficios

La integración de la IA en el proceso de producción puede suponer un importante ahorro de costes para cualquier organización. Al automatizar los procesos mediante la IA y la automatización robótica, las empresas pueden aumentar la velocidad y la precisión de la producción, lo que se traduce en ahorros de costos mediante la reducción de los costos de mano de obra humana, así como una mejor calidad del producto. Los costos de automatizar este proceso, aunque altos, superan los costos laborales a largo plazo. Y como la automatización robótica no requiere tiempo de inactividad, puede funcionar mucho más rápido que el trabajo humano.

En el proceso de producción, la IA también se utiliza para inspeccionar la calidad de los productos fabricados, reduciendo costos y maximizando la eficiencia. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a las computadoras analizar grandes cantidades de datos e identificar rápidamente patrones en defectos, lo que permite a la empresa identificar cualquier debilidad en su proceso de producción y, en última instancia, mejorar la calidad del producto.

El análisis predictivo se puede utilizar para programar el mantenimiento o las reparaciones de las máquinas antes de que se produzca cualquier fallo mecánico. Al predecir posibles averías de las máquinas y programar el mantenimiento en consecuencia, las organizaciones pueden ahorrar tiempo de inactividad y reducir retrasos o contratiempos inesperados.

IA en logística y distribución

Con el auge de la IA en la cadena de suministro, el impacto es especialmente profundo en áreas como la logística y la distribución.

Papel de la IA en la logística y la distribución

Los procesos de logística y distribución también se ven afectados por la IA. Al aprovechar la optimización de rutas, los sistemas de entrega automatizados y las capacidades de seguimiento en tiempo real, las empresas pueden optimizar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente.

La optimización de rutas habilitada por IA es el proceso en el que la IA predice las rutas más eficientes para el envío y el transporte a través del análisis de datos. Esto reduce los costos de transporte y maximiza las ganancias al reducir la inversión de tiempo. Esto significa que la mercancía llega a su destino a tiempo.

Los sistemas de entrega automatizados eliminan la necesidad de intervención humana, lo que garantiza entregas rápidas y sin problemas. Además, el seguimiento en tiempo real basado en inteligencia artificial permite a las empresas monitorear de cerca sus envíos y garantizar la entrega a tiempo.

Casos de uso y beneficios

Se ha demostrado que la IA en las cadenas de suministro aporta beneficios y mejoras sustanciales. A través de una multitud de aplicaciones, específicamente análisis de datos y automatización, la IA está transformando para mejor los sistemas de logística y distribución.

La IA ayuda a las empresas a optimizar sus rutas mientras reduce los costos asociados con el tiempo de inactividad y soluciona problemas. Esto conduce a una mayor satisfacción del cliente a través de tiempos de entrega más rápidos y menores costos logísticos. Al aprovechar el poder de la IA en sus operaciones, las empresas ahora pueden operar de manera más eficiente y obtener una ventaja competitiva en los mercados en los que compiten.

El futuro de la IA en las cadenas de suministro

El uso de la IA en la gestión de la cadena de suministro se está volviendo cada vez más frecuente a medida que avanza la tecnología, y esto continuará. Aún se desconocen todas las posibilidades y posibles mejoras de la IA. A medida que las tecnologías IoT y blockchain se adopten más ampliamente, el análisis predictivo basado en IA será aún más importante para gestionar las cadenas de suministro.

Los dispositivos IoT pueden proporcionar datos en tiempo real sobre los niveles de inventario y el estado de los envíos, mientras que la tecnología blockchain puede permitir la transferencia segura de datos y activos entre socios de la cadena de suministro.

Las implicaciones y beneficios potenciales de aprovechar estas tecnologías en SCM son inmensos. Al utilizar herramientas analíticas basadas en IA para simplificar el análisis de grandes conjuntos de datos, las empresas pueden aumentar la precisión de sus decisiones y tomarlas más rápido que nunca.

El análisis predictivo también permite conocer las tendencias futuras y los patrones de demanda, lo que permite a los profesionales de SCM anticipar mejor las necesidades de los clientes y optimizar las cadenas de suministro en consecuencia.

Desafíos potenciales

Uno de los principales desafíos que enfrentan las empresas cuando se trata de adoptar la IA en SCM es la privacidad de los datos. A medida que se comparten más datos entre los socios de la cadena de suministro, aumenta el riesgo de que los datos queden expuestos o sean robados.

Además, las empresas deben garantizar el cumplimiento de diversas regulaciones y estándares de la industria al manejar la información de los clientes. Aunque esto puede añadir costos y pérdidas imprevistos, la recompensa supera el riesgo. Si bien las violaciones de datos son posibles, a medida que la IA se vuelva más inteligente, más autónoma y cada vez más poderosa, será posible utilizar sistemas de seguridad de red autónomos que puedan ayudar a evitar que se produzcan estos ataques.

Otro desafío asociado con el uso de IA en SCM es el costo inicial. Las tecnologías de inteligencia artificial pueden resultar costosas de implementar y mantener, y las pequeñas empresas pueden tener dificultades para asignar fondos para estas inversiones. A medida que la IA se desarrolla, hay más servicios disponibles de forma gratuita o a muy bajo costo.

Conclusión

La IA está revolucionando los sistemas de gestión de la cadena de suministro en todo el mundo. Debido al inmenso potencial para reducir costos y maximizar el retorno de la inversión, los sistemas de adquisición, producción y logística basados ​​en inteligencia artificial se han convertido en algo común. Gracias a su capacidad para predecir con precisión tendencias, cronogramas de mantenimiento y rutas de envío óptimas, la IA será cada vez más omnipresente en nuestras oficinas.

Si bien existen desafíos asociados con la integración de la IA, como la privacidad de los datos y el costo inicial, estos problemas pueden abordarse mediante una mayor implementación y mejores sistemas de seguridad.

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Preguntas frecuentes

¿Cuál es el impacto de la IA en la gestión de la cadena de suministro?

La IA ha transformado la gestión de la cadena de suministro, permitiendo a las empresas crear fácilmente redes optimizadas y al mismo tiempo reducir costos.

¿Cómo se utiliza actualmente la IA en la gestión de la cadena de suministro?

La IA se utiliza actualmente en la gestión de la cadena de suministro, principalmente para reducir costos, aumentar la eficiencia y maximizar las ganancias minimizando los errores humanos y las interrupciones.

¿Cuál es el futuro de la IA en la gestión de la cadena de suministro?

En el futuro, un número cada vez mayor de empresas adoptarán tecnologías de inteligencia artificial en la gestión de la cadena de suministro para obtener un mayor control sobre sus operaciones cada día.