La combinación de análisis de datos, orquestación e IA generativa promete hacer que las cadenas de suministro sean más ágiles, transparentes y capaces de satisfacer las demandas de la era digital.
La digitalización de la cadena de suministro ha avanzado rápidamente en los últimos cuatro años. Los proyectos de digitalización ahora tocan prácticamente todos los aspectos de la cadena de suministro y cubren una amplia gama de tecnologías, incluida la robótica, las tecnologías de clasificación y empaque, y la automatización inteligente de procesos. Muchos de estos proyectos ya están ofreciendo mejoras significativas en productividad, velocidad y visibilidad a las operaciones de la cadena de suministro. Sin embargo, el viaje hacia la digitalización de la cadena de suministro está lejos de completarse.
La industria puede esperar ver avances adicionales en el próximo año a medida que tres grandes tendencias tecnológicas, la analítica de datos, la orquestación y la IA generativa, se unan para continuar avanzando en la digitalización y crear una base sólida para aprovechar y amplificar esos beneficios. Esto permitirá a las empresas obtener más información en tiempo real, optimizar las operaciones y tomar decisiones basadas en datos en toda la cadena de suministro.
El análisis de datos es vital para el éxito de la orquestación
La analítica avanzada de datos ya se ha afianzado en la gestión de la cadena de suministro gracias en gran medida a los proveedores de logística de terceros (3PL) que han integrado sistemas en toda la cadena de suministro y, al mismo tiempo, emplean potentes herramientas de visualización e inteligencia empresarial en sus soluciones.
El auge de la analítica avanzada en las organizaciones de logística y cadena de suministro significa un cambio notable en el paradigma de la utilización de datos dentro de la industria. Desde los primeros días de la acumulación de grandes conjuntos de datos y la realización de análisis básicos, la industria ahora emplea métodos analíticos complejos para descubrir información y permitir decisiones basadas en datos a lo largo y entre segmentos de las cadenas de suministro.
En lugar de limitarse a tener acceso a grandes volúmenes de datos (cantidad de datos), los profesionales de la logística pueden utilizar y analizar de forma inteligente estos datos para obtener una ventaja estratégica (calidad de los datos), que es esencial para responder a las preguntas cada vez más complejas y específicas que se hacen las empresas hoy en día.
Ejemplos de esto se pueden encontrar en la predicción. Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede utilizar para analizar patrones de pedidos históricos para mejorar la gestión de los picos de demanda. El resultado son pronósticos más precisos por flujo de trabajo que permiten a las empresas prepararse mejor para la fluctuación de la demanda y gestionar de manera eficiente los picos extremos sin comprometer los niveles de servicio.
A medida que las empresas buscan embarcarse en la orquestación, es importante comprender que la fortaleza del programa de análisis de datos es vital para el éxito de cualquier estrategia de orquestación: es el componente básico que permite que se produzca la orquestación. La analítica de datos es la partitura que guía a cada pieza de tecnología para que desempeñe su papel en la orquestación sincronizada de las operaciones del almacén. Proporciona la visibilidad necesaria para gestionar y coordinar de forma eficiente las actividades del almacén para maximizar la productividad de las personas y la tecnología.
La orquestación libera el valor de los datos de la cadena de suministro
Las cadenas de suministro actuales están sujetas a un alto grado de variabilidad en un día determinado. Los camiones que llegan tarde, los empleados que se enferman, los volúmenes de pedidos que superan las proyecciones y los fallos en los equipos son sólo algunos de los problemas que pueden afectar a los planes operativos diarios. Los gerentes de almacén y transporte se adaptan regularmente a estas interrupciones lo mejor que pueden para minimizar su impacto en los clientes, pero la consecuencia suele ser una utilización ineficiente de los recursos.
El objetivo de la orquestación es eliminar estas ineficiencias mediante el equilibrio dinámico de los recursos de la cadena de suministro para que se maximice el valor de cada recurso y los pedidos se puedan cumplir de manera más rápida, eficiente y a menor costo. Una cadena de suministro totalmente orquestada se basaría en una serie de tecnologías de digitalización para crear previsiones de entrada casi 100% precisas y, a continuación, desarrollar y ejecutar un plan para garantizar que todos los recursos de la cadena de suministro (personas, sistemas y automatización) estén equilibrados y se utilicen de forma óptima para ejecutar ese plan.
A medida que la orquestación continúa evolucionando y madurando, está aportando un nuevo nivel de sofisticación a la gestión de la cadena de suministro que minimiza los costos y maximiza la velocidad de las operaciones de la cadena de suministro. Al sincronizar las operaciones a través de la conexión de sistemas dispares, como el inventario, la gestión, las compras, la producción y la logística, la orquestación ayuda a garantizar que los datos de estas diversas fuentes estén unificados y sean fácilmente accesibles.
La IA generativa amplifica la previsión y la optimización
La IA generativa, en particular los modelos de aprendizaje profundo, está preparada para impulsar avances significativos en la digitalización de la cadena de suministro. Mientras que los sistemas tradicionales de IA suelen centrarse en optimizar tareas específicas (por ejemplo, la previsión de la demanda o la planificación de rutas), la IA generativa va más allá generando nuevas soluciones, escenarios y estrategias basadas en los datos disponibles.
La IA generativa puede crear previsiones de demanda más precisas mediante el análisis de datos históricos, condiciones del mercado y factores externos como patrones meteorológicos, acontecimientos geopolíticos o tendencias macroeconómicas. También puede diseñar estrategias optimizadas de la cadena de suministro en respuesta a los cambiantes entornos empresariales, garantizando que las empresas sigan siendo flexibles y proactivas.
Por ejemplo, los algoritmos de IA generativa pueden utilizarse en logística para optimizar la planificación de rutas para las entregas. Al tener en cuenta diversos factores, como los patrones de tráfico, las condiciones meteorológicas y las prioridades de entrega, los sistemas impulsados por IA pueden generar rutas eficientes al tiempo que proporcionan explicaciones transparentes de las decisiones tomadas. En logística, que depende en gran medida de los servicios de localización, la IA generativa también puede utilizarse para convertir con precisión las imágenes de satélite en vistas de mapas, lo que permite la exploración de ubicaciones aún no investigadas.
Entonces, ¿cómo podrían trabajar juntos el análisis de datos, la orquestación y la IA generativa para acelerar la digitalización de la cadena de suministro? Una plataforma de orquestación envía una alerta en tiempo real sobre un retraso en un envío. El análisis de datos identifica la causa probable de la interrupción (por ejemplo, las condiciones climáticas). La IA generativa sugiere rutas alternativas o ajustes de producción para mitigar el impacto de la interrupción. Por último, la plataforma de orquestación implementa los cambios automáticamente.
En los últimos años se ha producido una ola de innovaciones tecnológicas en toda la cadena de suministro, especialmente en el almacén, que han impulsado los esfuerzos de digitalización de la cadena de suministro. Sin embargo, el poder combinado del análisis de datos, la orquestación y la IA generativa promete hacer que las cadenas de suministro sean más ágiles, transparentes y capaces de satisfacer las demandas de la era digital.