Aprovechar la IA para superar la crisis global de la cadena de suministro

La pandemia de COVID-19 se ha convertido en un banco de pruebas para innovaciones en múltiples industrias. No es sorprendente: a lo largo de la historia, las crisis han generado innovación. Ahora el mundo está invitado a innovar una vez más ante una disrupción cataclísmica en nuestra cadena de suministro global.

El problema que experimentamos ahora puede parecer un cuello de botella sin salida, y los cambios necesarios para solucionarlo tardarán en generar valor. Pero la inteligencia artificial, combinada con otras tecnologías e innovaciones, podría aportar mejoras duraderas en toda la cadena de suministro, desde la planta de fabricación hasta el estante minorista. Aquí presentamos algunos escenarios.

Mejorar la planta de fabricación

La cobertura mediática del cuello de botella en la cadena de suministro tiende a centrarse en barcos varados en el mar debido al cierre de puertos. Pero los gestores de la cadena de suministro saben que mejorarla se extiende a la planta de fabricación donde se obtienen materias primas y se manufacturan productos. La IA conectada a otras tecnologías puede marcar una gran diferencia. Por ejemplo, un pronóstico basado en datos sobre el suministro de materias primas puede ayudar a optimizar las decisiones de planificación de fabricación y de mano de obra para reducir el agotamiento. Además, los sensores inteligentes en la planta pueden hacer la producción más eficiente y receptiva tanto a fluctuaciones de oferta como de demanda. Estos sensores también pueden alertar al fabricante cuando piezas vitales se están desgastando, permitiendo tomar medidas correctivas proactivas antes de que ocurra una interrupción.

Me entusiasma especialmente el potencial de combinar tecnologías inmersivas como realidad virtual, mixta y aumentada con IA (por ejemplo, la unión del aprendizaje por refuerzo profundo con simulación 3D) para mejorar procesos de fabricación. Las empresas pueden usar IA para simular diferentes escenarios de producción y optimizar la planta de formas que consumen menos tiempo y son más rentables. Además, con simulación 3D y aprendizaje por refuerzo, un fabricante puede optimizar todo el proceso de producción, mientras que la experimentación física puede optimizar solo un proceso específico. A medida que la promesa del metaverso toma fuerza, esta aplicación virtual de la IA podría ayudar a transformar la planta de fabricación, no solo hacerla más eficiente.

Reaccionar ante la disrupción

La IA permite usar datos y analíticas para identificar y mapear el inventario afectado por la disrupción en la cadena de suministro. Si una empresa carece de visibilidad de un barco que transporta sus materiales, debería usar la crisis como oportunidad para justificar la priorización de la transformación digital de la cadena de suministro con datos, internet de las cosas y analíticas avanzadas (como machine learning y simulación). Una empresa necesita saber dónde están sus mercancías en todo momento para evaluar con éxito el impacto que las restricciones del lado de la oferta tendrán en sus operaciones y capacidad para cumplir las expectativas de demanda del mercado. Esto es especialmente cierto en cadenas de suministro complejas que dependen de muchos actores operando globalmente, como vemos en la industria automotriz. Fabricantes y minoristas de automóviles luchan por rastrear los cuellos de botella en la cadena de suministro de semiconductores de un país a otro. Esta falta de transparencia hace casi imposible tomar medidas como identificar cómo romper el cuello de botella o predecir cuándo los inventarios podrían volver a la normalidad. El intercambio transparente de datos y la IA pueden ayudar a resolver este problema.

Responder a la demanda del consumidor

Es instructivo recordar que no habría crisis en la cadena de suministro sin la demanda del consumidor. La IA puede ayudar a todos en el ecosistema de la cadena de suministro a alinearse mejor con la demanda del consumidor a través de la tecnología de "estantería digital". La estantería digital se refiere vagamente a una exhibición de productos —tanto en tienda como en línea— que está conectada a todas las operaciones y la cadena de suministro del minorista a través de datos en tiempo real. Con una estantería digital, una empresa conoce sus niveles precisos de inventario en cada tienda en todo momento.

Tome las tiendas de comestibles de Amazon.com Inc. Los sensores en las tiendas Amazon Go proporcionan inteligencia constantemente actualizada en estanterías digitales, lo que permite al minorista personalizar los niveles de inventario según la demanda regional y responder a aumentos o disminuciones repentinas en la demanda de productos. A mayor escala, Walmart Inc. también está desarrollando esta capacidad.

El concepto de estantería digital existe desde hace unos años, pero la pandemia lo ha hecho más urgente y oportuno. Esto se debe a que los cambios rápidos e impredecibles en la demanda del consumidor y el auge del comercio en línea/fuera de línea surgido de la pandemia han eliminado cualquier margen de error para las empresas que gestionan niveles de inventario.

Una estantería digital no resolverá el cuello de botella de la cadena de suministro, pero ayudará a las empresas a gestionar más fluidamente un elemento crucial de la cadena de suministro: la última milla de entrega.

Gestionar la escasez de mano de obra

Una de las razones por las que la crisis de la cadena de suministro se ha intensificado es la falta de mano de obra disponible, como trabajadores de almacén para descargar productos y camioneros para transportarlos. La IA puede ayudar a las empresas a gestionar una oferta laboral ajustada, especialmente si las empresas son creativas sobre cómo usarla para obtener mano de obra contratada. Muchas empresas aún operan en la edad de piedra cuando buscan ayuda temporal para gestionar picos de capacidad: cogen el teléfono y llaman a una empresa de colocación. Este es un enfoque altamente ineficiente. ¿Qué pasaría si una empresa encontrara los recursos que necesita accediendo a un único portal impulsado por datos e IA? Suponiendo que las empresas y sus socios de colocación mantuvieran el portal actualizado con información sobre sus necesidades y recursos de personal, la IA podría emparejar recursos según factores como el alcance de la necesidad, la proximidad al personal y recursos disponibles, y el plazo. La IA no resolvería el problema si no hubiera recursos disponibles, pero ciertamente ayudaría si está habilitada por la plataforma adecuada.

Planificar para la próxima crisis

La IA puede ayudar a una empresa a realizar ejercicios de planificación de escenarios e informar decisiones empresariales críticas. La pandemia es una llamada de atención para que las empresas planifiquen la próxima disrupción —ya sea otra pandemia, desastre natural, disturbios civiles o cualquier otra disrupción. La IA puede ayudar a las empresas a anticipar escaseces y problemas de suministro con antelación y luego responder con estrategias de resiliencia —por ejemplo, redirigir la entrega de materiales esenciales cuando ocurre un cierre portuario. Esto requeriría tener los datos y poder simular respuestas de resiliencia. La IA también podría ayudar a las empresas a lo largo de la cadena de suministro a predecir si una disrupción particular (como un desastre natural que trastoca la producción de café) es transitoria o de largo plazo y simular escenarios de respuesta basados en esos datos.

De manera similar a la simulación de fábrica impulsada por IA, las empresas pueden usar gemelos digitales para la planificación de escenarios de la próxima disrupción. Como señaló MIT Technology Review: "¿Qué pasaría si hay una sequía en Taiwán y la escasez de agua cierra la fabricación de microchips? Un gemelo digital podría predecir el riesgo de que esto ocurra, rastrear el impacto que tendría en su cadena de suministro y —usando aprendizaje por refuerzo— sugerir qué acciones tomar para minimizar el daño."

No hay una salida fácil de la crisis de la cadena de suministro. La IA por sí sola tampoco proporcionará la solución. Sugiero que las empresas primero descompongan la crisis en puntos de dolor más pequeños y averigüen cómo resolverlos, como ha hecho este artículo. Preguntar "¿Cómo podemos proteger nuestro negocio de la próxima disrupción?" es probablemente una pregunta demasiado amplia. En su lugar, céntrese en algo más concreto y fácil de resolver, como "¿Cómo puedo alinear mi flota de camiones de manera más efectiva con picos de demanda?". Responder a esa pregunta ayudará a la empresa a comprender un papel claro y convincente para la IA.

Ahmer Inam es director de IA en Pactera EDGE, una empresa global de servicios digitales y tecnológicos.