Los responsables de la cadena de suministro quieren controlar mejor la planificación de su cadena de suministro. ¿Y qué mejor manera de empezar que la inteligencia artificial (IA)?
En los últimos años, hemos visto cómo muchas herramientas nuevas y brillantes generaban entusiasmo -y confusión- en torno al potencial de la IA. Se están diseñando tecnologías desde cero para utilizar las capacidades de la IA con el fin de mejorar los pronósticos y revelar información más rápidamente de lo que podría hacerlo cualquier ser humano. E incluso ChatGPT está facilitando a cualquiera la creación de contenidos -incluso artículos completos y documentos técnicos- para responder prácticamente a todas las preguntas que la gente pueda imaginar.
Cuando se trata de la planificación de la cadena de suministro, puede resultar difícil creer que estas capacidades actuales puedan aportar algún valor real. Pero está sentando las bases de un nuevo paradigma que podría reducir el 70% del tiempo de planificación semanal, reducir entre un 15% y un 30% los errores de pronóstico y mejorar de forma impresionante los resultados de inventario.
De proyecto científico a impulsor de la cadena de suministro
Según Gartner, se espera que el año que viene la IA impregne todas las innovaciones tecnológicas y todas las decisiones estratégicas. Y la precisión y rapidez de la IA en la toma de decisiones no podrían llegar en mejor momento para los planificadores de la cadena de suministro.
Para seguir el ritmo de la dinámica actual del mercado, los planificadores deben modernizar sus estrategias tradicionales de la cadena de suministro con pronósticos que tomen en cuenta las señales del mercado y los impulsores de la demanda, que cambian con mayor rapidez y frecuencia.
Por ejemplo, integrar en los pronósticos el comportamiento de los clientes en tiempo real, los cambios económicos, los cambios medioambientales y los acontecimientos geopolíticos en curso permite a las empresas predecir y adaptarse a escenarios cambiantes con mayor agilidad. Los análisis basados en IA colman las lagunas críticas inherentes a los modelos convencionales, abordando la demanda base, el impulso promocional, los pronósticos causales y las percepciones de los usuarios dentro de una solución unificada, lo que mejora significativamente la precisión de los pronósticos.
La inteligencia artificial tiene muchas otras aplicaciones valiosas en la cadena de suministro, entre ellas:
Mejora continua mediante visibilidad en tiempo real, inteligencia empresarial útil y análisis de datos automatizados
Mayor precisión en el seguimiento de la disponibilidad de los pedidos y su estado en tiempo real
Alerta temprana de retrasos en las fases previas para activar la planificación de contingencias o el abastecimiento alternativo
Identificación más rápida de la disminución de la popularidad de los productos y de los ciclos de fin de vida mediante análisis a nivel de existencias
Optimización de las estrategias de determinación de precios mediante análisis comparativos de los precios de los productos, los costos de la cadena de suministro y los márgenes de ganancia de los minoristas.
Planificación precisa de la demanda, el reabastecimiento y el suministro mediante el análisis de los precios de las materias primas y las condiciones meteorológicas.
Aunque la lista de posibles mejoras es extensa, obtener datos de numerosas fuentes internas y externas para aprovechar la IA de forma significativa es un reto importante para la mayoría de las organizaciones de la cadena de suministro. Y una vez recopilados, los datos suelen requerir cierta limpieza y estandarización.
Cómo la IA hace madurar las capacidades de planificación de la cadena de suministro
La convergencia de una mayor disponibilidad de datos y los avances tecnológicos hacen que ahora sea el momento adecuado para adoptar una cadena de suministro impulsada por la IA. Afortunadamente, hoy en día existen varias capacidades para automatizar los procesos de la cadena de suministro y aumentar la toma de decisiones de su equipo de la cadena de suministro.
La selección optimizada de algoritmos para el pronóstico ayuda a garantizar que la precisión del pronóstico se optimice a lo largo del ciclo de vida de un producto. Combina automáticamente varios algoritmos cada vez que se añaden nuevos datos al historial de demanda y compara la precisión de cada artículo pronosticado con cada algoritmo de pronósticos disponible, eligiendo en última instancia el grupo de algoritmos que minimiza el error del pronóstico.
El ajuste de valores atípicos de la demanda detecta automáticamente los puntos de datos anómalos del historial de la demanda y proporciona un mecanismo para corregir o explicar los valores atípicos. Esto elimina el tiempo y el esfuerzo que necesita el planificador de la demanda para identificar y explicar manualmente las anomalías debidas a roturas de stock, programas de promoción de la competencia, interrupciones imprevistas o eventos no repetitivos. El tratamiento de estos «datos erróneos» ayuda a mejorar la precisión de los pronósticos al garantizar que los datos utilizados por los modelos son lo más limpios posible.
La detección de la demanda a partir de datos no estructurados aprovecha el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural para leer y analizar big data con el fin de reconocer relaciones complejas y proporcionar información sobre los datos. La capacidad sigue el ritmo de cada cambio en las preferencias y el comportamiento de los consumidores analizando automáticamente terabytes de datos no estructurados en cuestión de minutos para determinar la opinión del comprador y predecir rápidamente su impacto en la demanda a corto y largo plazo.
Las simulaciones probabilísticas de la oferta y la demanda comprenden la variabilidad de la demanda y la capacidad de suministro a nivel de registro. A diferencia de los pronósticos de un solo valor, estas capacidades construyen una gama de posibles pronósticos de demanda y suministro y crean pronósticos aleatorios, que se utilizan en simulaciones de gemelos digitales de n niveles y con restricciones de suministro para predecir la resistencia de la cadena de suministro. La incorporación de datos de facturación y ganancias a nivel de producto en estas simulaciones de tipo Monte Carlo permite a los planificadores evaluar los riesgos de cumplir los objetivos volumétricos y financieros.
La limpieza automática de datos y el llenado de parámetros reconocen los datos incompletos o inexactos de la cadena de suministro y aplican automáticamente los datos correctos o alertan al responsable de datos para que tome medidas correctivas. Las soluciones avanzadas que limpian automáticamente los datos y rellenan los parámetros de la cadena de suministro garantizan la disponibilidad de datos oportunos y precisos para las operaciones de planificación de la cadena de suministro.
El aumento de la selección de escenarios utiliza capacidades cognitivas avanzadas para desarrollar nuevos conocimientos y aumentar la capacidad del planificador para tomar decisiones rápidas y bien informadas. Busca de forma autónoma las mejores soluciones para las interrupciones y oportunidades y puede proporcionar al planificador las mejores alternativas para acelerar la toma de decisiones.
La optimización del análisis del ciclo de vida del producto mejora la precisión de los pronósticos a nivel de artículo mediante técnicas de modelización basadas en atributos para crear perfiles de demanda, asignarlos a nuevos artículos, evaluar continuamente su precisión y revisarlos. Aprende de la introducción de productos precedentes para optimizar la forma y el volumen del perfil para el lanzamiento de nuevos productos.
Donde la anticipación se une a la capacidad de respuesta
La adopción de la IA en las operaciones de la cadena de suministro no se limita a agilizar los procesos. Desbloquea un abanico de posibilidades, desde la mejora continua mediante el análisis automatizado de datos hasta la planificación precisa de la demanda y las simulaciones solidas. Y a medida que la IA madura, su potencial para remodelar el panorama de la cadena de suministro se hace cada vez más tangible, prometiendo un futuro de eficiencia y anticipación sin precedentes.
En Logility, esta coyuntura en la planificación de la cadena de suministro no es sólo un avance tecnológico, sino también una oportunidad fundamental para los líderes de la cadena de suministro. Las capacidades mejoradas de IA facultan cada vez más a los equipos para resolver problemas inmediatamente con alertas en tiempo real y perspectivas instantáneas, puntuación inteligente y priorización económica, y las mejores políticas de inventario para cada SKU.
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