Cinco formas en que la IA puede resolver la interrupción de la cadena de suministro

Las interrupciones comerciales provocadas por la pandemia de coronavirus, desde los estantes vacíos en las tiendas de comestibles hasta las largas demoras en las entregas del comercio electrónico, han arrojado luz sobre las debilidades de la cadena de suministro y una creciente oportunidad para la inteligencia artificial.

Parte del problema ha sido el cambio a la fabricación justo a tiempo (JIT), que ha creado cadenas de suministro ajustadas que mantienen niveles más bajos de inventario para eliminar el riesgo asociado con la sobreproducción y el excedente. Esta estrategia, tomada de la industria automotriz, ha permitido a los proveedores reducir sus costos a través de bajos niveles de inventario y menores costos de producción. Sin embargo, cuando ocurre algo como una pandemia o un desastre natural que crea un aumento en la demanda, es difícil aumentar la producción o aprovechar los suministros excedentes para llenar la tubería, especialmente cuando se cierran plantas enteras debido a una infección. En cambio, lo que se requiere hoy es un nuevo modelo que permita la fabricación a demanda en tiempo real a través de JIT.

Kit de herramientas impulsado por IA

Más proveedores están recurriendo a diversas formas de inteligencia artificial para abordar mejor los desafíos de la interrupción de la cadena de suministro ahora y en el futuro. Considere las siguientes cinco aplicaciones:

• Análisis predictivo. Para que las empresas no se queden ciegas al cambiar el mercado, la economía o los cambios de los consumidores, los análisis predictivos basados ​​en inteligencia artificial permiten realizar pronósticos precisos mediante el análisis de patrones en datos históricos. Utiliza la minería de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático para permitir grandes conjuntos de datos para predecir resultados futuros. Por ejemplo, un minorista puede usarlo para determinar la probabilidad de que artículos específicos se agoten y cuándo, o la probabilidad de que un consumidor aún compre la marca X de toallas de papel si la producción se detiene en Bounty. También podría analizar a los proveedores para determinar cuáles resultarán más confiables en una situación de emergencia.
• Aprendizaje profundo. Tener visibilidad de la ubicación de una tienda de forma remota se ha vuelto crucial durante la pandemia. Hoy en día, la videovigilancia, combinada con soluciones basadas en el aprendizaje profundo, puede ayudar a los gerentes a determinar si se están siguiendo los protocolos de seguridad, como limpiar los sistemas POS, insistir en el uso de máscaras y el distanciamiento social. Además, estos tipos de videovigilancia basada en inteligencia artificial pueden ayudar con las auditorías de la tienda para la gestión del inventario a fin de determinar dónde se encuentran los estantes vacíos y qué no se está vendiendo.
• Robótica de almacén. Los robots en los pisos de los almacenes, la recolección y el embalaje de artículos están aumentando sustancialmente la velocidad y la eficiencia de los almacenes. Durante la pandemia, cuando hubo escasez de mano de obra humana debido a trabajadores enfermos o con condiciones de salud comprometidas que los obligaron a permanecer en casa, los robots se han hecho cargo.
• Automatización robótica de procesos (RPA). Las tareas repetitivas, como la facturación, el procesamiento de pedidos, la entrada de datos y otras tareas administrativas, pueden ser los principales culpables de la interrupción de la cadena de suministro. RPA ha permitido a muchas empresas automatizar esas tareas y liberar a los empleados humanos para que manejen tareas más estratégicas, así como para tratar directamente con socios, clientes y otros. Por ejemplo, RPA se puede utilizar para procesar órdenes de compra, identificar los niveles de inventario requeridos y compararlos con el stock real, todo sin depender de la intervención humana, excepto para abordar las excepciones.
• ComputerVision. Esta forma de detección de imágenes impulsada por IA se puede utilizar en el transporte y la logística, para ayudar a identificar áreas de alto tráfico y ayudar a planificar las mejores rutas de transporte por carretera. Los algoritmos basados ​​en ComputerVision analizan imágenes digitales o videos de imágenes satelitales para detectar y contar, por ejemplo, automóviles y autobuses en ciertas áreas y ayudar a los camioneros a evitar esas áreas. En otras aplicaciones, se puede utilizar para determinar dónde puede haber vías de tren dañadas que podrían impedir el suministro fluido de mercancías por tren.

Enfoque de microalmacén

Además de la automatización, lo que se convertirá en un sello distintivo de las futuras cadenas de suministro es el almacenamiento y el almacenamiento ubicados más cerca de los clientes. Incluso de empresas como Amazon o Walmart, los grandes almacenes serán reemplazados por muchos más pequeños, que atienden a una base de clientes a menos de dos millas de ellos. En lugar de tener unos pocos almacenes grandes, las empresas pueden tener muchos para descentralizar el proceso de distribución, llevar los productos a los minoristas y consumidores más rápido e incluso impulsar las prácticas de sostenibilidad, con menos emisiones al aire y las carreteras.

De hecho, la cadena de suministro del futuro muy bien estará compuesta por menos trabajadores humanos; mayor automatización impulsada por la inteligencia artificial para administrar y predecir las necesidades de inventario, procesar datos y manejar tareas administrativas y operaciones de almacén; y nuevos canales de entrega, incluidos drones, para entregas a domicilio más seguras y sin contacto.

La cadena de suministro del futuro deberá superar obstáculos clave para convertirse en realidad. Los sistemas integrados e interoperables deberán compartir datos a lo largo de la cadena de suministro para ser efectivos. Pero las empresas deberán estar abiertas a esta interoperabilidad para tener éxito. Otro desafío es el miedo a perder el empleo que traerá la automatización. Las empresas deben disipar estos temores abriendo oportunidades para que los trabajadores asuman roles nuevos y más estratégicos, ofreciendo capacitación y apoyo a la educación continua; y reforzar los beneficios de la IA, sin perder de vista la ventaja inquebrantable que los humanos siempre tendrán sobre la IA.

COVID-19 ha puesto de relieve las debilidades de la cadena de suministro, pero a través de sus lecciones estamos comenzando a reinventar la cadena de suministro del futuro, que será impulsada por la IA y empoderada por el ingenio humano.

Carlos Meléndez es director de operaciones de Wovenware.