Cómo utilizar la IA para la gestión inteligente del inventario

Actualmente, hay una cantidad sorprendente de capital inmovilizada en el inventario. Junto con las cuentas por cobrar y las cuentas por pagar, el inventario representa $ 1.1 billones en efectivo, equivalente al 7 por ciento del producto interno bruto de los Estados Unidos. Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de ayudar a acceder a este dinero.

De hecho, la Industria 4.0 está cambiando la forma en que trabajamos en toda la cadena de suministro. Mediante el uso de la inteligencia artificial, los sensores y la tecnología de Internet de las cosas (IoT), se puede desarrollar un centro de distribución inteligente y basado en datos. Por ejemplo, al hacer referencias cruzadas de los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) con los datos de tendencias del consumidor, la tecnología de inteligencia artificial puede solicitar automáticamente la cantidad correcta de materias primas para cumplir con los pedidos, lo que reduce el desperdicio y aumenta las ganancias.

A medida que la compleja red de distribución se abre a los beneficios de la IA, la cadena de suministro podría tener un beneficio económico mayor que cualquier otra aplicación de la IA en la fabricación. Con esta tecnología, los distribuidores ya no necesitarán predecir la demanda de productos a través de conjeturas, sino que fusionarán conjuntos de datos para hacer predicciones precisas sobre el futuro, lo que les permitirá tomar decisiones comerciales bien informadas.

Eficiencia del nivel de inventario

Con información sobre la demanda futura, la IA también puede ayudar a pronosticar la demanda de sus proveedores en función de pedidos anteriores. Esto significa que se pueden tomar decisiones cruciales para optimizar los niveles de existencias. Por ejemplo, si AI le permite a un distribuidor saber que muchos otros distribuidores querrán el mismo equipo dentro de 12 meses, seguramente se saltará la cola y avanzará pidiéndolo mucho antes.

Costo de los bienes vendidos

¿Por qué importa si los niveles de inventario no están optimizados? Bueno, está relacionado con la eficiencia a nivel de inventario. Su costo de bienes vendidos (COGS) disminuirá ya que no incurrirá en los costos de mantener el inventario más allá de su uso. En 2015, el costo del exceso de existencias fue de $ 470 mil millones, mientras que la falta de existencias costó $ 630 mil millones en todo el mundo. Liberar efectivo y espacio de almacenamiento crea el potencial de ahorro.

Plazos de entrega

Dado que la Industria 4.0 permite que su cadena de suministro administre diferentes pedidos más rápidamente, los tiempos de entrega para los clientes se acortarán. Sin embargo, esto aumenta la presión para entregar a tiempo, siempre. Para aliviar esto, la IA le permite detectar brechas en su inventario antes de que sea demasiado tarde y mantener relaciones duraderas con los clientes que se basan en la confianza y la confiabilidad.

La aplicación de estas prácticas a un ejemplo teórico puede proporcionar una idea de los beneficios financieros que puede obtener la IA. Imagínese un distribuidor de robots llamado Robo-bots. Robo-bots fue tomado por sorpresa por la escasez reciente de componentes para la fabricación de sus máquinas, lo que provocó enormes tiempos de espera inesperados por parte de sus proveedores.

A medida que la demanda de robots crece cada año, también lo hace el volumen de pedidos de sus componentes esenciales. La causa del retraso de Robo-bots fue la lucha de su proveedor para obtener transmisiones armónicas, rodamientos y tornillos de bolas para usar en sus robots.

Si los robots robot hubieran usado software de inteligencia artificial, las cosas podrían ser diferentes. La IA podría rastrear datos como la demanda de robots, el suministro de rodamientos y el suministro de husillos de bolas mucho más rápido de lo que podría hacerlo un humano. Luego, podría hacer una referencia cruzada de estos datos con el historial de pedidos, el inventario y las cifras de la propia empresa para indicar que la empresa se estaba quedando sin componentes por adelantado.

Curiosamente, esta tecnología también se puede utilizar para identificar mercados en crecimiento. En este caso, podría distinguir un mercado creciente de robots para salas blancas. Según la información, los Robo-bots podrían tomar la decisión de ordenar algunos de sus robots habituales con adaptaciones adicionales para salas blancas. De repente, el estancado crecimiento de los ingresos de los robots robot parece mucho más próspero.

Por supuesto, Robo-bots es una empresa teórica con circunstancias teóricas, pero el mensaje sigue siendo el mismo. La gestión inteligente de inventarios tiene un enorme potencial para mejorar los ingresos y beneficios de una empresa.

La IA no solo es prometedora para los fabricantes de máquinas, sino también para los revendedores y distribuidores de equipos industriales. Considere un distribuidor de servomotor como ejemplo. La empresa tiene un pedido regular con un proveedor de servomotores, recibiendo un pedido al por mayor cada trimestre. Un año después, el distribuidor descubre que la demanda de estos motores no era la esperada y se ha formado una reserva de servomotores en el almacén, ocupando un valioso espacio de almacenamiento y efectivo.

Para evitar esto, el distribuidor podría implementar un software de distribución de inteligencia artificial para rastrear el inventario, las tendencias del mercado, las ventas y la demanda en toda la cadena de suministro. Si la demanda no existía, el distribuidor podría tomar una decisión más informada antes de asociarse con el proveedor de servomotores.

El uso de IA para la gestión de inventario puede ayudarlo a evitar malas decisiones, así como proporcionar información para nuevas inversiones. Sin embargo, esta mejora no se producirá de la noche a la mañana. El éxito de esta tecnología dependerá en gran medida de la granularidad de los datos. La granularidad se utiliza para caracterizar la escala o el nivel de detalle en un conjunto de datos, de los que la IA depende en gran medida. Cuanto mayor sea la granularidad, mayor será el nivel de detalle en los datos.

Ya sea que la implementación de la IA esté en sus próximos planes o no, es una buena idea asegurarse de que la recopilación y el almacenamiento de datos sean efectivos. Eventualmente, si vamos a desatar los $ 1.1 billones actualmente inmovilizados en el inventario, la IA puede proporcionar la respuesta.

Acerca del autor

Jonathan Wilkins es el director de marketing de Automatización de la UE , un proveedor de piezas industriales obsoleto. Póngase en contacto con Jonathan por correo electrónico en [email protected] .