Técnicas de aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro

Sep 07, 2023

Las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva y maximizar las ganancias aprovechando el poder de la tecnología para aumentar la eficiencia en su cadena de suministro. Pero deben comprender qué es y qué no es el aprendizaje automático si quieren reducir costos, aumentar las ganancias y mejorar la experiencia del cliente. (Foto: Getty Images)

Las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva y maximizar las ganancias aprovechando el poder de la tecnología para aumentar la eficiencia en su cadena de suministro. Pero deben comprender qué es y qué no es el aprendizaje automático si quieren reducir costos, aumentar las ganancias y mejorar la experiencia del cliente. (Foto: Getty Images)

El mercado del aprendizaje automático está creciendo a pasos agigantados, y los expertos proyectan un crecimiento continuo. Un informe de McKinsey indica que la IA tiene un gran potencial para ser un importante impulsor del crecimiento económico. En medio de una competencia implacable, las organizaciones recurren al aprendizaje automático para mejorar la eficiencia comercial y reducir los gastos.

La gestión de la cadena de suministro es una de las áreas clave que afectan los resultados de las empresas. Las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva y maximizar sus ganancias aprovechando el poder de la tecnología para aumentar la eficiencia en las operaciones de su cadena de suministro. Al aprovechar el poder de ML, las empresas pueden reducir costos y aumentar las ganancias, al mismo tiempo que brindan una mejor experiencia al cliente.

Este artículo analiza las aplicaciones comunes del aprendizaje automático que ofrecen excelentes soluciones en la gestión de la cadena de suministro.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que permite que los sistemas informáticos aprendan de los datos, identifiquen patrones y tomen decisiones sin ser programados. Al analizar grandes cantidades de datos históricos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y tendencias que, de otro modo, serían difíciles o imposibles de reconocer para los humanos. Su empresa puede utilizar estos conocimientos para tomar decisiones más informadas, de forma rápida y precisa, sobre los procesos de gestión de la cadena de suministro.

Gestión de la cadena de suministro

Las competencias básicas de la mayoría de las empresas incluyen sus cadenas de suministro. La cadena de suministro consta de todos los pasos necesarios para hacer llegar un bien o servicio desde sus inicios hasta sus consumidores finales. Las personas, la información, los canales, los recursos y los medios de transporte, como grupos separados, forman parte de la cadena de suministro y están conectados. La gestión de la cadena de suministro integra todas las actividades de la cadena de suministro; desde los proveedores originales en la adquisición hasta el cumplimiento hasta los usuarios finales.

Puntos débiles en la gestión de la cadena de suministro

Hay algunos problemas que enfrentan las cadenas de suministro que los algoritmos de aprendizaje automático pueden resolver. Algunos de los distintos desafíos incluyen:

• Gestión deficiente de las relaciones de la cadena de suministro

• Planificación de recursos inferior

• Bajo mantenimiento estándar de calidad y seguridad

• Altos costos de transporte

• Necesidades insatisfechas de los clientes

• Ineficiencias de costos

Cómo pueden ayudar las técnicas de aprendizaje automático

Muchos estudios han investigado las diversas aplicaciones del aprendizaje automático en partes de las cadenas de suministro. Algunas de estas aplicaciones incluyen la selección de proveedores, la predicción de riesgos financieros y de la cadena de suministro y la automatización de marcos SCM. Las aplicaciones de ML ayudan a mejorar la eficiencia de las operaciones de la cadena de suministro, lo que reduce los costos, minimiza las demoras y mejora la satisfacción del cliente.

Examinemos algunos usos estándar de las aplicaciones de aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro.

1. Automatización del marco SCM. ML puede automatizar ciertas tareas de la cadena de suministro, como la gestión de inventario, la previsión de la demanda y el cumplimiento de pedidos. La automatización de tareas puede ayudar a reducir costos y mejorar la eficiencia al optimizar los procesos y eliminar el trabajo manual. Los algoritmos de ML pueden ayudar a automatizar las tareas de servicio al cliente, como el seguimiento de pedidos y la resolución de consultas, liberando recursos de personal para tareas de mayor valor agregado, como marketing o desarrollo de productos.

2. Análisis predictivo. Una forma en que la gestión de la cadena de suministro puede aplicar el aprendizaje automático es a través del análisis predictivo. Los algoritmos de ML pueden predecir y pronosticar la demanda de los clientes y optimizar la planificación de la producción mediante el análisis de datos históricos y tendencias de los clientes. Las empresas pueden predecir mejor los pedidos futuros y planificar sus niveles de existencias. Una vez que su organización adopte un sistema de pronóstico inteligente, puede esperar un rendimiento optimizado, costos reducidos y mayores ventas y ganancias.

3. Gestión de riesgos. Los algoritmos de ML pueden analizar datos históricos para identificar riesgos potenciales en la cadena de suministro, como retrasos en las entregas o defectos en los productos mucho antes de que ocurran. Las organizaciones pueden tomar medidas proactivas para mitigar estos riesgos antes de que causen una interrupción en el proceso de la cadena de suministro.

Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden predecir los riesgos financieros al generar alarmas sobre actividades fraudulentas. Los gerentes comerciales pueden reforzar la seguridad configurando alertas que incluyen pagos duplicados a proveedores. De esta manera, pueden reducir las posibilidades de posibles cargos por fraude.

4. Optimización del proceso de la cadena de suministro. Las organizaciones pueden optimizar todo el proceso de la cadena de suministro desde el principio hasta la entrega al usuario final. Los algoritmos de ML pueden ayudar a identificar áreas donde se deben realizar mejoras para una mayor eficiencia y ahorro de costos. Las empresas que optimizan sus cadenas de suministro pueden seleccionar sus mejores opciones y, a su vez, mejorar la eficiencia.

5. Optimización del transporte y la logística. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para optimizar las rutas y los horarios de transporte. Por ejemplo, puede analizar datos de tráfico en tiempo real para determinar las rutas de entrega más eficientes. Las empresas pueden reducir los costos de combustible y garantizar que las entregas se realicen a tiempo. Los algoritmos de ML también pueden rastrear mercancías durante el tránsito. Los datos históricos pueden predecir con precisión los plazos de entrega y reducir cualquier error.

Los gerentes de la cadena de suministro pueden controlar y mejorar las operaciones y mejorar la satisfacción del cliente al tener una predicción precisa del tiempo de entrega.

6. Gestión de inventario. La gestión de inventario es una de las áreas críticas de las aplicaciones de ML en las cadenas de suministro. El aprendizaje automático mejora la gestión del inventario al predecir la demanda de ciertos productos y pronosticar cuándo es necesario reabastecer los artículos. La planificación del inventario es esencial para realizar un seguimiento y optimizar la programación de la oferta y la demanda. La planificación ayuda a evitar el exceso de existencias de productos que no se necesitan o que se agoten demasiado rápido. La planificación del inventario garantiza que los clientes siempre tengan acceso a los productos que necesitan cuando los necesitan.

7. Selección de proveedores. Una de las funciones principales de las cadenas de suministro es seleccionar los proveedores ideales para su negocio. Conseguir los proveedores correctos lleva mucho tiempo y también es costoso. Las técnicas de aprendizaje automático se pueden utilizar para encontrar los factores correctos al seleccionar y evaluar a sus proveedores. Las organizaciones pueden usar datos históricos, desempeño del mercado y variaciones estacionales para encontrar los factores correctos al seleccionar y evaluar proveedores.

Adoptar la IA y el aprendizaje automático

Las técnicas de aprendizaje automático se utilizan en todas las industrias en diversas áreas de la cadena de suministro. Es importante tener en cuenta que existen varias aplicaciones de ML según la naturaleza de la industria, el tipo y el volumen de datos que tiene la empresa. Todos estos factores tienen un efecto significativo en la selección de un algoritmo adecuado. Las técnicas de aprendizaje automático definitivamente aumentarán su uso en el futuro. A medida que más y más empresas adopten AI y ML para mejorar sus cadenas de suministro, es probable que aumenten su capacidad, conocimiento y conocimientos comerciales.

Sobre el Autor:

Arindam Mukherjee es un arquitecto de la cadena de suministro de TI y autor publicado en publicaciones líderes sobre la cadena de suministro. Puede comunicarse con él en .(JavaScript debe estar habilitado para ver esta dirección de correo electrónico).