La cadena de suministro y el aprendizaje automático

Al ejecutar el inventario de piezas en una organización de MRO, el mayor desafío es mantener los repuestos y materiales adecuados en los estantes . Por el contrario, existe el riesgo de tener demasiado dinero invertido en inventarios que se mueven lentamente o que no se mueven. Para este tipo de problemas en la cadena de suministro, el aprendizaje automático ofrece soluciones.

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial que se especializa en manejar grandes conjuntos de datos y encontrar formas de resolver problemas complejos. En aplicaciones de la cadena de suministro, como la gestión de piezas de repuesto, el aprendizaje automático ofrece una forma de reducir los costes y ahorrar espacio al tiempo que mejora la disponibilidad de las piezas y reduce el tiempo medio de reparación.

Conceptos básicos del aprendizaje automático

Una computadora puede procesar datos extremadamente rápido, pero requiere un programa que le indique qué operaciones realizar. La inteligencia artificial (IA) es un enfoque alternativo a la programación de computadoras y se basa más en el reconocimiento y el entrenamiento de patrones. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que busca patrones en conjuntos de datos muy grandes.

La mayoría de los sistemas de aprendizaje automático se entrenan proporcionándoles datos que ya han sido etiquetados. Puede tratarse de datos sobre el rendimiento del proveedor o información sobre la vida útil de los componentes. Otros tipos de sistemas se dejan sin supervisión para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos. Este enfoque tiene menos valor para la gestión de la cadena de suministro.

Otro método de entrenamiento es a través de prueba y error. Esto ha sido eficaz para enseñar a las computadoras a jugar juegos complejos como Go, pero tiene un valor limitado para mejorar la gestión de inventario, las compras o la logística.

Aprendizaje automático en la cadena de suministro

El aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro se relaciona fuertemente con el problema de la demanda impredecible y, en menor medida, la oferta o disponibilidad altamente variable. Uno de los desafíos a los que se enfrentan los gerentes de MRO es la combinación de artículos de alto valor, de bajo valor y de uso elevado que tienen.

Esto se puede ilustrar con dos casos. En una operación de mantenimiento típica, el consumo de lubricantes y filtros es razonablemente predecible a lo largo de un año y puede correlacionarse con los volúmenes de producción y la mezcla de productos. Sin embargo, es posible que las bombas, los motores y las cajas de engranajes grandes solo sean necesarios en raras ocasiones, pero cuando sea necesario, deben estar disponibles de inmediato para minimizar las paradas de producción.

En ambos ejemplos, el aprendizaje automático puede ayudar a encontrar patrones que de otro modo permanecerían ocultos. En el caso de la demanda de lubricantes y filtros, es importante comprender y anticipar las fluctuaciones futuras de la programación. Este conocimiento puede orientar las políticas de inventario y las compras.

Asimismo, las fallas de bombas, motores o cajas de cambios también pueden ser predecibles. El aprendizaje automático podría quizás concluir que existe una correlación entre las tasas de fallas y una combinación de combinación de productos, demanda y condiciones climáticas locales, que pueden influir en la calidad del suministro eléctrico.

¿Quién se beneficia del aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro?

Cualquier fabricante con equipos industriales y necesidades de mantenimiento que aproveche el mantenimiento predictivo puede beneficiarse del aprendizaje automático. Esta tecnología puede mejorar exponencialmente la precisión de la predicción y volverse más eficaz con el tiempo, proporcionando importantes beneficios de ROI.

Las industrias típicas incluyen:

• Aeroespacial
• Automotriz
• Productos de construcción
• Bienes de consumo empaquetados
• Equipo pesado
• Papel y pulpa
• Distribución de energía
• Neumático y caucho

Beneficios de la aplicación del aprendizaje automático en la cadena de suministro

Las aplicaciones de aprendizaje automático en la cadena de suministro incluyen:

• Optimización de inventario: El objetivo de la optimización del inventario es minimizar la cantidad de artículos almacenados y, al mismo tiempo, garantizar una disponibilidad del 100% cuando se necesiten. Esto también puede estar relacionado con la ubicación del proveedor, las políticas de almacenamiento y el horario de atención.
  El aprendizaje automático contribuye aquí al encontrar patrones de uso y suministro. Por ejemplo, puede llegar a la conclusión de que es mejor que el proveedor conserve algunas piezas, mientras que otras deberían conservarse en el lugar. También puede señalar que algunos proveedores son más confiables que otros y sugieren niveles de reabastecimiento apropiados e incluso precios basados ​​en el análisis de datos históricos.
• Control de costos de compra: Los costos de compra cubren más que solo el precio pagado por un artículo o artículos. El aprendizaje automático puede ayudar a identificar oportunidades para consolidar pedidos y obtener descuentos por cantidad. Puede evaluar las ventajas de varios términos de pago y ayudar a reducir los costos de flete, por ejemplo, al ahorrar en envíos prioritarios.
• Extensión de la vida útil del activo: Un debate frecuente entre las organizaciones de mantenimiento se relaciona con los méritos de las piezas más caras pero más duraderas en lugar de los componentes más baratos y de corta duración. El aprendizaje automático puede examinar datos de fuentes dispares para llegar a una conclusión y así extender la vida útil de los activos de alto valor.
• Gestión de transporte: El aprendizaje automático también beneficia la gestión del transporte al ayudar a identificar y seleccionar proveedores y optimizar los cronogramas de entrega. Esto incluso podría tener en cuenta la logística de entrega, comparando, por ejemplo, el transporte marítimo y aéreo y los impactos relativos en la disponibilidad y los costos.

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