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Inteligencia Artificial en la cadena de suministro

En un mundo cada vez más interconectado y orientado a la eficiencia, la IA se ha convertido en un aliado fundamental para optimizar la cadena de suministro de extremo a extremo. De hecho, este potencial ha sido reconocido de forma casi instantánea. Ya en 2019, un estudio halló que un 41% de los encuestados estaban implementando la Inteligencia Artificial en los procesos de gestión de la cadena de suministro.
Desde la planificación y la predicción de la demanda hasta la gestión de inventario, la optimización de rutas y la detección de anomalías, vamos a examinar el impacto real de la Inteligencia Artificial logística. ¡No te lo pierdas!
¿Por qué es importante la IA para la gestión de la cadena de suministro?
En un entorno empresarial cada vez más competitivo y globalizado, la IA es fundamental en multitud de áreas. Por un lado, ha facilitado procesos complejos como la predicción de la demanda y la optimización de inventario. Esto permite a las empresas crear cadenas de suministro inteligentes, en las que es posible ajustar los niveles de inventario y planificar la producción de manera más eficiente, evitando tanto la falta de productos como el exceso de stock.A su vez, la Inteligencia Artificial en la cadena de suministro ha sido también clave en la detección proactiva de problemas. De este modo, es posible detectar de forma preventiva escenarios como los retrasos en la producción, problemas de calidad o interrupciones en la logística y, a su vez, tomar medidas correctivas rápidas.
Finalmente, la posibilidad que otorga la Inteligencia Artificial logística de automatizar tareas ha tenido una importancia clave al liberar a los empleados humanos para que se centren en tareas más estratégicas y de alto valor.
El resultado final de aplicar la Inteligencia Artificial en la cadena de suministro es una mejora extraordinaria en la experiencia del cliente: desde entregas más puntuales a la gestión eficiente de las devoluciones.
La IA en la logística
Automatización del proceso
La automatización de procesos es una de las claves por las que la Inteligencia Artificial logística ha triunfado.Tareas como la planificación y programación de rutas, la asignación de recursos o la gestión de inventario o devoluciones han quedado automatizadas por la aplicación de la Inteligencia Artificial en la cadena de suministro. Control de calidad o los servicios de atención al cliente suponen otros de los procesos que han quedado automatizados.
Además, esta automatización ha afectado también a las tareas en almacenes, donde robots y sistemas autónomos impulsados por IA se emplean en tareas de picking, embalaje y transporte.
No resulta difícil dar visibilidad a la importancia fundamental de estas automatizaciones, ya que abren la puerta a agilizar las operaciones y reducen la necesidad de mano de obra manual.
Identificación de problemas
La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones y anomalías, y tomar decisiones informadas.Así, por un lado, las cadenas de suministro inteligentes se benefician de la capacidad de detección de anomalías en tiempo real. De este modo, a través de la supervisión continua de datos operativos, se encarga de detectar anomalías incluyendo retrasos en la entrega, fluctuaciones en los niveles de inventario o problemas en la cadena de suministro.
Pero la Inteligencia Artificial en la cadena de suministro va más allá, ya que también pone en marcha la predicción de problemas. Así, a través de algoritmos de aprendizaje automático, es posible detectar potenciales problemas antes de que ocurran. Por ejemplo, es capaz de predecir la probabilidad de que un vehículo se averíe o que se produzcan retrasos en el transporte debido a condiciones climáticas adversas.
También se incluyen entre sus capacidades la detección de situaciones de inventario crítico o de exceso de stock, o el análisis de calidad en productos y activos.
Mejora de las previsiones
La Inteligencia Artificial en la cadena de suministro se ha vuelto igualmente fundamental por su capacidad en la mejora de las previsiones en logística. De nuevo se trata de una posibilidad basada en la capacidad de esta tecnología para analizar grandes cantidades de datos, detectar patrones ocultos y ajustar constantemente las estimaciones.En este sentido, se está aplicando en procesos clave como la predicción de la demanda, la optimización de inventario o la planificación de la producción.
Todo ello se apoya a su vez en la mejora continua, ya que las cadenas de suministro inteligentes son capaces de adaptarse y aprender a medida que obtienen nuevos datos, mejorando así la precisión de las previsiones a lo largo del tiempo.
Fuentes:
- Utilización del aprendizaje automático en el comercio minorista a nivel mundial a fecha de 2019, Statista, 2020, https://es.statista.com/estadisticas/1130385/utilizacion-global-del-aprendizaje-automatico-el-comercio-minorista/
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