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por Retail Actual 18 de noviembre, 2021 Consumo/Tendencias comentarios Bookmark and Share
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David Valero, Product Manager en Solver IA.

La cadena de suministro es “el conjunto de actividades, instalaciones y medios de distribución necesarios para llevar a cabo el proceso de venta de un producto en su totalidad. Esto es, desde la búsqueda de materias primas, su posterior transformación y hasta la fabricación, transporte y entrega al consumidor final.”

Dada esta definición, podemos entender con mayor facilidad lo que engloba una cadena de suministro de principio a fin, y lo que actualmente se ha vuelto considerablemente más difícil de gestionar; debido principalmente a la volatilidad del mercado. Sobre todo, desde la aparición del Covid-19, que ha alterado la gestión y los flujos de la cadena, haciendo necesario un mayor nivel de agilidad y flexibilidad dentro de la misma. Como resultado, se están sufriendo grandes interrupciones de las cadenas de suministro y, puede que lo peor no haya pasado todavía, ya que estamos hablando de un problema del que aún estamos sintiendo los efectos iniciales. Todo ello frente a una de las temporadas de venta más alta del año, como es la campaña de Navidad. Los problemas de las interrupciones no son puntuales y localizados, sino que se extienden a lo largo de toda la cadena, de principio a fin.

Problemas en la entrega de algunos productos, que también afecta a los grandes

Algunas de las empresas logísticas y fabricantes de tecnología más grandes y reconocidas en el mundo, ya han comenzado a manifestar los problemas e interrupciones para la entrega de ciertos productos.

Hace unas pocas semanas, el CEO de Amazon declaró que están haciendo todo lo posible por “gestionar la escasez de mano de obra, el aumento de los costes salariales, los problemas de la cadena de suministro global y el aumento de los costes de flete y envío, mientras hacen lo que sea necesario para minimizar el impacto en los clientes y socios de ventas en esta temporada navideña."

Desde Apple manifestaron que el problema de la fabricación de los chips está condicionando la propia fabricación de sus teléfonos móviles, y por lo tanto el suministro; dejando tiempos de espera y de reserva nunca vistos para un dispositivo de la marca.

También las empresas están notando un aumento de problemas con los contenedores, tanto de tiempo como de precio. Donde antes un contenedor fletado llegaba en unas 4 semanas, ahora el tiempo ha aumentado hasta en un 100-140% de llegada, es decir unas 8 a 10 semanas. Además, el precio del contenedor se ha disparado desde los 2100 dólares el año pasado a los 15.000 de este año.

En este contexto, si somos conscientes, de todo el flujo que supone una cadena de suministros, y de que de ella se genera un conjunto de datos medibles y considerables en cuanto a volumen y calidad, la optimización de la cadena de suministro debería ser parte central en la estrategia empresarial, además de contar con una buena gestión del dato, para facilitar de forma notable ese objetivo.

Inteligencia artificial, llave para optimizar el suministro

En este punto es donde entra la Inteligencia Artificial (IA); se han dado una serie de factores, que propician, impulsan y democratizan el uso de esta tecnología, con unos resultados óptimos.  En este momento, se suma una situación donde puede cubrir una necesidad inminente derivada de la ruptura de las cadenas de suministros. En este sentido, los factores externos que propician el uso de la inteligencia artificial y hacen que esté preparada para arrojar unos resultados prometedores son:

  • Transformación digital, con su respectivo aumento de datos generados y la cultura de gestión del dato que esto conlleva.
  • Aumento de la capacidad de computación y procesado de grandes volúmenes de datos.
  • El aumento de los sistemas de almacenamiento.

Con una buena implementación de IA en la cadena de suministro, se impacta positivamente a nivel global dentro de una compañía, ya que la cadena de suministro recoge todo lo necesario desde que se fabrica el producto o servicio hasta que se pone a disposición del cliente; aportar valor en cualquier punto de este flujo será relevante y de interés para cualquier compañía interesada en la optimización y mejora constante.

Para ello tendrá que aplicarse un proceso estructurado, encontrando así el valor que buscamos y qué aportará la IA en cada caso particular:

-  Definir nuestra estrategia global de IA.

-  Establecer unos objetivos a cumplir.

-  Implementar las herramientas seleccionadas a raíz de la estrategia previamente definida y los objetivos.

-  Medir constantemente las mejoras. Tener KPI definidos previamente, en los puntos que queremos buscar una mejora u optimización, para poder comparar.

-  Estudiar los resultados y hacer reiterativo todo el proceso, para ajustar y escalar constantemente.

Entrando algo más en detalle, con la IA implementada en la cadena de suministro podemos impactar a un gran número procesos, actividades repetitivas, y flujos de materiales y productos, mejorándolos, optimizándolos, eficientándolos y reduciendo errores. Algunos casos de aplicación son:

-   Mantenimiento preventivo: ¿Cuándo debería realizar el mantenimiento de una máquina para no parar la cadena de producción, optimizando tiempo y costes? Este es un ejemplo de mantenimiento predictivo. La IA nos permite analizar una cantidad inmensa de datos sensorizados de las máquinas y reconocer patrones que se dan dentro de ellos antes de un determinado evento para así respondernos a la pregunta planteada.

-   Predicción: las predicciones pueden ser aplicadas en varias áreas o para solucionar diferentes retos; desde la común predicción de demanda, hasta la predicción de maquinaria necesaria para satisfacer esa demanda, e incluso trabajadores. De forma tradicional, para hacer frente a estos puntos, se ha hecho uso de la experiencia de los profesionales, basándose en las decisiones que se han tomado en el pasado. Actualmente con las herramientas basadas en Machine Learning, se consiguen analizar decenas de variables y parámetros para realizar cualquier tipo de predicción o planificación, consiguiendo con los algoritmos, aumentar la velocidad sustancialmente, así como la optimización y minimización de errores. Además, estos modelos no sólo realizan una predicción, sino que aprenden cuales son los factores o variables que más influyen a la hora de realizar esta predicción y si se supervisa el resultado, puede aprender automáticamente del mismo.

-   Otros ejemplos: Visión por computación, Automatización de procesos, simulación de escenarios...

El uso de la IA en los procesos de la cadena de suministro nos permitirá obtener también, mejoras a nivel financiero, de calidad y de satisfacción del cliente e incluso facilitar la toma de decisiones. Todo ello nos da pie a apostar por la IA, del mismo modo que la transformación digital vino para quedarse, ya hemos llegado al próximo escalón del proceso, que es la IA y que supondrá un factor diferencial en un futuro muy cercano, marcando dos ejes claramente definidos; los que apuesten por ella y los que se queden atrás en el proceso.

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