Cómo integrar la inteligencia artificial en cadenas de suministro complejas

Introducir por primera vez una aplicación de inteligencia artificial en una red consolidada siempre va a plantear un reto. No obstante, nos encontramos en un momento en el que muchas organizaciones ya han puesto en marcha este tipo de proyectos. Las principales empresas de fabricación, venta minorista y logística ya están utilizando la inteligencia artificial. Ikea la utiliza para prever la demanda de productos, DHL para automatizar operaciones repetitivas y Amazon para maximizar su rentabilidad. ¿Qué podemos aprender de estos acertados proyectos sobre cómo integrar la inteligencia artificial en nuestras cadenas de suministro complejas?

Los motivos de usar inteligencia artificial para gestionar las cadenas de suministro

Los últimos avances en la tecnología de inteligencia artificial representan oportunidades fantásticas para modernizar y actualizar procesos empresariales ineficaces. La inteligencia artificial puede aumentar la satisfacción del cliente y reducir tanto los costes de mano de obra como los residuos, además de mejorar los resultados en general.

Mejora de la satisfacción del cliente

Al anticiparse a la demanda, las aplicaciones de inteligencia artificial pueden garantizar que los productos estén disponibles cuando los clientes los necesiten. Incluso pueden analizar el historial de compras de un cliente para hacerle recomendaciones de productos y anticiparse a sus decisiones de compra. Una vez solicitado, la IA puede optimizar el proceso de transporte y entrega, reduciendo el tiempo que tarda un cliente en recibir su pedido.

Reducción de los costes de mano de obra 

La inteligencia artificial puede reducir los costes de mano de obra al automatizar las tareas rutinarias y repetitivas, lo que permite a los empleados centrarse en operaciones más complejas. Puede optimizar los procesos de la cadena de suministro, como la planificación de rutas y la programación, reduciendo la necesidad de intervenciones manuales. La IA también puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones encargándose de gestionar inventarios y planificar el mantenimiento.

Reducción de residuos

Aparte de las otras ventajas señaladas, la optimización de inventarios, la utilización de activos, la planificación de rutas y la programación contribuyen a disminuir los residuos en las cadenas de suministro complejas. Asimismo, las aplicaciones de inteligencia artificial pueden acabar con el despilfarro innecesario al supervisar y resolver los problemas de calidad de los productos en tiempo real.

Estudio de caso: El enfoque de Amazon respecto a cómo optimizar su cadena de suministro

A la hora de optimizar cadenas de suministro complejas, Amazon recomienda un enfoque basado en niveles jerárquicos. El problema se desglosa en estos niveles en función del alcance de la cadena de suministro, los plazos de toma de decisiones y el tipo de modelado de la incertidumbre, lo que ayuda a reducir la complejidad del problema y el esfuerzo necesario. En el nivel jerárquico superior, la complejidad del problema se deriva del gran alcance, mientras que en el nivel inferior, la complejidad proviene de los pequeños detalles. La definición exacta de cada nivel depende de la naturaleza de la cadena de suministro, pero el esfuerzo necesario para cada uno debería ser aproximado.

Retos de la adopción de la inteligencia artificial

Conocer los posibles escollos es fundamental a la hora de adoptar una nueva tecnología y la inteligencia artificial no es una excepción a esta regla.

Calidad y disponibilidad de los datos

Las aplicaciones de inteligencia artificial se basan en datos. Necesitan el tipo de datos correcto y de la calidad adecuada, procedente de las fuentes correctas y en el momento oportuno. Los algoritmos no solo operarán con estos datos, sino que también entrenarán con ellos. Si la calidad y la disponibilidad de los datos son deficientes, cualquier proyecto de inteligencia artificial se verá frenado.

Complejidad de la red

Las cadenas de suministro complejas aumentan el número de aspectos a tener en cuenta a la hora de integrar la inteligencia artificial. La cadena de suministro puede englobar muchas tecnologías, organizaciones, países o regiones, que, a su vez, pueden tener un enfoque diferente en cuanto a regulación, accesibilidad de los datos, infraestructura informática y formación de los empleados.

Gestión del cambio

La adaptación de las prácticas de eficacia probada de la cadena de suministro para incorporar la inteligencia artificial puede tener consecuencias imprevisibles. Los procedimientos, los equipos, las estructuras organizativas, la cultura de la empresa y las funciones de los empleados pueden experimentar cambios.

Enfoques para una integración satisfactoria

La integración de la inteligencia artificial en una cadena de suministro compleja es un camino trillado. Las organizaciones que han obtenido resultados positivos suelen compartir los detalles de sus proyectos. Los principales factores que favorecen una conclusión satisfactoria consisten en:

Trazar un plan

Desarrollar una estrategia coordinada (como la estratificación jerárquica de Amazon) para identificar y gestionar el caso empresarial para cada solución potencial.

Hacerla visible

Obtener visibilidad de principio a fin de la cadena de suministro es esencial. Esto no solo incluye las posibles áreas de modernización, sino también los silos de datos existentes y la red más amplia. Esta visibilidad puede constituir la base de modelos completos de la cadena de suministro.

Recopilar datos

Las decisiones que toman las aplicaciones de inteligencia artificial se basan en datos históricos y en tiempo real. Se debe empezar por recopilar y guardar datos de toda la cadena de suministro.

Automatizar

Muchas de las ventajas de la inteligencia artificial solo se materializan mediante la automatización. Es posible que los algoritmos deban realizar ajustes automáticos en los inventarios, las planificaciones de rutas y los procesos de fabricación.

Colaborar

Obtener datos y visibilidad de todos los aspectos de la cadena de suministro requiere negociación e integración con clientes, proveedores y otras partes interesadas. Plantéese de qué manera puede beneficiar a todas las partes implicadas cualquier mejora en la cadena de suministro.