El análisis de la cadena de suministro y el IoT cobran gran importancia a raíz de la disrupción de 2020

Las empresas necesitan una mayor agilidad y resistencia en las cadenas de suministro y logística para triunfar. Esto ha llevado a las empresas a considerar nuevas tecnologías para facilitar el camino.

Entre los candidatos se encuentran Internet de las cosas (IoT), automatización de infraestructura, inteligencia artificial (IA) y análisis avanzado de la cadena de suministro. Contendientes como la integración de la interfaz de programación de aplicaciones (API) y los gemelos de la cadena de suministro digital también se vislumbran en el horizonte.

El interés en estas tecnologías se ha acelerado dada la pandemia mundial de coronavirus, aunque ya tenían un punto de apoyo en la gestión de la cadena de suministro antes de que surgiera el COVID-19. Una mayor puesta a tierra de estas tecnologías en entornos de TI requiere identificar las mejores oportunidades para las aplicaciones.

El grupo de investigación Gartner señaló una amplia penetración de IoT en una encuesta de 2019 sobre el impacto del negocio digital en la cadena de suministro. Si bien ese mismo informe arrojó al Internet de las cosas a la menos que cacareada Gartner Trough of Disillusionment, hay indicios de que está comenzando a recuperar el favor. Según la encuesta de la cadena de suministro de Gartner, el 59% de los encuestados había implementado IoT parcial o totalmente en sus organizaciones, mientras que el 15% planeaba invertir en IoT dentro de dos años y el 22% había establecido pilotos. Esos datos también son consistentes con los datos recientes de la Encuesta de adopción de IoT de 2020 de IoT World, que indicó que el 51% de los encuestados identificaron una mayor necesidad de iniciativas digitales, incluido IoT.

Hoy en día, IoT es importante porque las técnicas emergentes de la cadena de suministro necesitan los datos más recientes y precisos, según Amber Salley, directora y analista de Gartner. Esa necesidad de datos nuevos era aguda antes de que surgiera un conflicto comercial global y antes de que llegara el COVID-19, y más aún después de ellos.

"La flexibilidad de la cadena de suministro posterior a COVID no se trata necesariamente de un cambio en la demanda, sino más bien de un cambio en el consumo", dijo Salley, citando el ejemplo de marzo de 2020 de papel higiénico que se necesitaba inesperadamente para una mayor oferta en los estantes de las tiendas y una menor cantidad en camiones se dirigieron a oficinas e instituciones públicas.

Este es un momento en el que este tipo de decisiones de suministro deben tomarse rápidamente y ejecutarse de manera efectiva, a un nivel muy granular. "Las empresas están tratando de responder rápidamente", dijo Salley. "Necesitan saber cuál es la mejor manera de distribuir qué tiendas obtienen qué".

Cadenas de suministro interrumpidas por COVID-19

Los líderes de la cadena de suministro ahora clasifican las opciones de tecnología a largo plazo, incluso cuando enfrentan el desafío inmediato de los modelos y procesos comerciales alteradas. Las herramientas de aprendizaje automático orientadas a la inteligencia artificial son un ejemplo de ello, que promete beneficios en la cadena de suministro, incluido el apoyo a la toma de decisiones, la gestión de activos en tiempo real, la optimización del inventario y la planificación del mantenimiento preventivo.

Como explica Salley, puede resultar difícil separar el ruido de los datos al tomar decisiones sobre la cadena de suministro, especialmente en un entorno caótico. Aquí las herramientas de aprendizaje automático tienen un papel, pero la precisión de los datos es primordial.

"El aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones puede ayudar", dijo. “Hoy en día, vemos muchas empresas que utilizan este tipo de software para ayudar en la previsión de la demanda. Pero el desafío del aprendizaje automático es que se necesitan muchos datos de muy buena calidad para ver los patrones correctos y ser prescriptivos con precisión ".

Muchas organizaciones no tienen el volumen total que necesitan para trabajar con el aprendizaje automático, aunque pueden tener suficiente para un caso de uso individual, dijo Salley. Además, si bien los proveedores promocionan los beneficios del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en su conjunto, esta tecnología es específica para cada caso de uso. "No se puede asignar fácilmente de un caso de uso o dominio a otro", dijo.

Los profesionales de TI tampoco pueden navegar fácilmente por el exceso de herramientas de análisis de la cadena de suministro dedicadas a sus usos. Los jugadores con experiencia en software de cadena de suministro y aprendizaje automático incluyen:Anaplan, Blue Yonder, DHL Supply Chain, EY Supply Chain and Operations, IBM, John Galt, LLamasoft, Logility y SAP.

Con los dispositivos de IoT asumiendo un papel más importante en el monitoreo de la cadena de suministro, los actores clave de la nube y el aprendizaje automático como AWS, Google y Microsoft también forman parte de este panorama. Los líderes de la nube trabajan con Accenture, Cognizant, Pluto7, TensorIoT y otros especialistas para adaptar el procesamiento analítico de la cadena de suministro para áreas específicas.

Análisis que miran hacia atrás, no hacia adelante

Si bien muchos profesionales de la cadena de suministro han crecido trabajando en torno a modelos estadísticos para analizar operaciones, se necesita más, dijo Jeanette Barlow, vicepresidenta de IBM Sterling Supply Chain, y señaló que, hasta cierto punto, los modelos estadísticos son más aptos para mirar hacia atrás

“Están aprendiendo de la historia y la historia es un gran indicador. Pero hay cosas que suceden que cambian la historia. No ha habido un año como este para ejemplificar eso ", dijo.

Durante el año pasado, comprender dónde se encuentra el inventario solo ha aumentado en importancia. Barlow dijo que el grupo IBM Sterling utiliza las capacidades de inteligencia artificial cognitiva de IBM Watson para ayudar a los equipos a escalar las correlaciones de datos. Estas técnicas se han vuelto más importantes a medida que IoT se ha sumado a la masa de datos que deben evaluarse en marcos de tiempo limitados.

Tecnologías fundamentales para el IoT de la cadena de suministro

El grado de preparación de las empresas para agregar el aprendizaje automático avanzado a la cadena de suministro puede depender de dónde se encuentren en el camino hacia la digitalización.

Las tecnologías variadas les permiten volverse más ágiles; La tecnología con la que comienzan depende del nivel de madurez técnica de la organización, según Alex Pradham, líder de estrategia de productos en John Galt Solutions, que ofrece Atlas Planning Platform para el aprendizaje automático automatizado en aplicaciones de la cadena de suministro. “Algunas empresas aún necesitan tecnologías más fundamentales”, dijo.

Pradham también ve cambios significativos en los canales y el comportamiento de compra. Esto lleva a las empresas a exigir planes más precisos para horizontes a corto plazo. Sugiere que las reducciones en el costo de los sensores de IoT y los beneficios de recopilar datos ultra-nuevos pueden ayudar a planificar las operaciones ya que, cada vez más, los inventarios necesitan una actualización constante.

Obtener datos de alta calidad es un primer paso importante, coincide John Traynor, vicepresidente y gerente general del especialista en inteligencia artificial TensorIOT. Los análisis útiles pueden ser tan simples como los promedios móviles comunes, dijo, pero tener datos es clave.

“En última instancia, la gente busca alguna forma de mejorar la eficiencia operativa. Podría ser solo una vista de las operaciones. [Pero] tienes que empezar con datos válidos ”, dijo Traynor, recordando el prodigio de diseño informático probado por el tiempo“ GIGO ”(o“ Basura entra, basura sale ”).

Con ese objetivo, la empresa trabajó recientemente con AWS y el chip aker Semtech para impulsar la recopilación de datos digitales, creando un kit que conecta los dispositivos de red LoRa (largo alcance) con los servicios nativos de AWS para el seguimiento de activos y servicios de construcción inteligente.

Integración de API para cadenas de suministro

Están surgiendo nuevas categorías de sistemas que aprovechan IoT para automatizar y mejorar las capacidades de adquisición de datos, según Prasad Satyavolu, director digital de logística y fabricación de la firma de servicios profesionales Cognizant. Recientemente, la empresa acordó adquirir el proveedor de servicios tecnológicos Bright Wolf para ampliar la cobertura de las aplicaciones IIoT, incluida la optimización del rendimiento.

"Ahora, los sistemas pueden usar IoT para la adquisición de datos a fin de crear visibilidad de partes de toda la cadena de suministro", dijo. Una ventaja aún mayor son los datos externos que se pueden integrar en los sistemas de planificación. En ese contexto, Satyavolu citó la integración de la interfaz de programación de aplicaciones (API) como un ingrediente tecnológico clave en las innovaciones actuales de la cadena de suministro.

En los últimos meses, señaló Satyavolu, varias empresas de fabricación han incorporado datos del Johns Hopkins Worldwide Dashboard para obtener estadísticas sobre la pandemia de COVID-19. "Se usa como una API y se vuelve a incorporar en los sistemas para obtener visibilidad del 'estado de la unión' global", dijo. Esto ha sido de gran ayuda en la planificación de la producción.

Gemelos digitales de la cadena de suministro

Cuente lo que Gartner llama el "gemelo de la cadena de suministro digital" como otra tecnología a tener en cuenta, aunque todavía se encuentra en sus primeras etapas.

El grupo de analistas define el gemelo de la cadena de suministro digital como una "representación dinámica, en tiempo real y por fases de las diversas asociaciones entre los objetos de datos que, en última instancia, conforman el funcionamiento de la cadena de suministro física". Como tal, se parece y difiere de los aspectos de las herramientas de gestión de la vida útil del producto, el software de simulación y los modelos estadísticos, así como también del robot que se arrastra a través de los reactores dañados por el tsunami en la planta de energía nuclear de Fukushima en Japón.

El uso de gemelos digitales para la cadena de suministro puede simular las operaciones de almacén y los niveles de inventario, y proporcionar un banco de pruebas para análisis hipotéticos de diferentes escenarios de la cadena de suministro. En la estimación de Salley, el gemelo de la cadena de suministro digital implica un modelo construido utilizando datos recolectados del entorno real de la cadena de suministro para reflejar la actividad. El clima y otros datos externos se pueden incluir en el modelado.

Por ahora, los tipos de software involucrados en la construcción de un gemelo digital para la cadena de suministro son diversos. Aparte de los pilares de la cadena de suministro, proveedores como Ansys, Dassault, GE, MathWorks, PTC, Siemens y otros están en la búsqueda.

La implementación de tecnologías de gemelos digitales en la cadena de suministro comienza con la identificación de problemas y la elección de un candidato para abordar primero. Abordar un problema comercial conocido es un buen lugar para comenzar, aconsejan Salley y otros. Dijo que se espera que los proyectos gemelos de la cadena de suministro digital comiencen a pequeña escala para probar la tecnología y los casos de uso.

Salley también advirtió que es posible que los sistemas heredados no adopten estos nuevos métodos de forma natural. Es posible que se requiera alguna infraestructura nueva.

“Un problema es que el gemelo de suministro digital requiere una infraestructura más reciente”, dijo Salley. Como ejemplo, señaló el uso de bases de datos de gráficos emergentes, a diferencia de las bases de datos relacionales, para mapear las complejas interconexiones entre los objetos en red en la cadena de suministro.

Al igual que con el aprendizaje automático, alimentar el sistema con buenos datos es una necesidad con los gemelos digitales. Salley dijo que los beneficios de los gemelos de la cadena de suministro digital provienen de datos de “alta granularidad y baja latencia. Y ahí es donde entra en juego la IoT ".

Informados mediante la transmisión de datos de dispositivos de IoT, los gerentes de la cadena de suministro pueden ser advertidos de que una línea de ensamblaje está a punto de fallar, donde se necesitan piezas para mantener la línea en funcionamiento o donde la producción puede cambiarse para complementar la producción de la línea, toda una línea de producción familiar. escenas de los últimos tiempos.

Las preguntas que los gerentes de TI, operaciones y cadena de suministro se hacen hoy están impulsadas por el “deseo de ser más digitales”, dijo Salley. "Siempre habrá alguna interrupción". La necesidad ahora es trabajar con la tecnología y las personas para obtener una mejor visibilidad, agilidad y resistencia, y tomar las decisiones correctas, incluso bajo presión.