Análisis: ¿Se convertirá la IA predictiva en un vínculo vital en la cadena de suministro de la India?

En un artículo publicado por Logistics Insider, Rahul Vishwakarma, cofundador y director ejecutivo de Mate Labs, una empresa emergente india de inteligencia artificial (IA) que desarrolla soluciones de previsión de la demanda para cadenas de suministro a nivel mundial, se pregunta si la IA predictiva se convertirá en un vínculo vital en la cadena de suministro de India.


“La cadena de suministro actual es más reactiva que proactiva, lo que efectivamente niega el propósito de la planificación en general. Actualmente, la mayoría de las cadenas de suministro sólo reaccionan: al número de pedidos, a la posición del envío, al estado de la producción, etcétera. Esta es precisamente la razón por la que el mundo en su conjunto no estaba preparado para lidiar con un evento de cisne negro como el brote de coronavirus. Antes de la pandemia, siempre hubo escasez, desperdicio y pérdidas a gran escala en millones de dólares. La pandemia sólo ha exacerbado el problema y ha puesto de relieve las principales fallas de las cadenas de suministro con grandes inventarios”, escribió Vishwakarma.


El emprendedor dijo que la IA predictiva, en particular, desempeñará un papel importante no sólo en la identificación del crecimiento de la demanda en los diferentes nodos de su cadena de suministro, sino también en la toma de ciertas decisiones y la adopción de ciertas acciones para reducir el tiempo de respuesta. “Este es un enfoque proactivo que las cadenas de suministro de hoy deben adoptar para mejorar la resiliencia de la cadena de suministro en el futuro”.


Vishwakarma planteó que conocer la demanda y predecir cómo afectarán los eventos a la demanda ayudará en la gestión de todas las partes móviles de la cadena de suministro, desde la fabricación hasta la distribución. “Aquí es precisamente donde una cadena de suministro más proactiva tiene una ventaja. El uso de la tecnología de inteligencia artificial predictiva para optimizar los diversos procesos de la cadena de suministro mejorará la capacidad de su cadena de suministro para responder de manera efectiva a través de la red a cualquier interrupción, vulnerabilidad y también lo ayudará a mitigar los efectos de los eventos de cisne negro”.


Para el cofundador de Mate Labs, si bien el análisis de datos se basa en eventos pasados, el análisis predictivo identifica patrones, prueba suposiciones y emplea algoritmos de aprendizaje automático para reevaluar y adaptar el modelo para obtener resultados más precisos. El análisis predictivo impulsado por IA tiene numerosas aplicaciones en todos los procesos de la cadena de suministro, comenzando con el pronóstico de la demanda y avanzando hasta la planificación de producción automatizada, que se basa en detectar la demanda a nivel de distribuidor y usarla para pronosticar la demanda en el futuro cercano.

“Esto, a su vez, tiene el potencial de hacer que la producción sea mucho más eficiente que el modelo actual de producción de inventario pesado que es la norma en todos los sectores y verticales. Las empresas podrán satisfacer entre un 20% y un 30% más de demanda con la misma o menor capacidad de producción aplicando la metodología lean en toda la cadena de suministro, comenzando con los proveedores y terminando con los distribuidores y minoristas”.

Aplicaciones de la IA predictiva


Por sus numerosas aplicaciones, el análisis predictivo impulsado por inteligencia artificial puede ayudar a las cadenas de suministro a tomar decisiones precisas casi en tiempo real y puede adoptarse ampliamente en toda la cadena de valor. La IA predictiva le proporcionará información que puede utilizar para optimizar aún más varios procesos de la cadena de suministro.


Gestión de inventario: Los conocimientos adquiridos sobre la demanda granular pueden ayudar a las empresas a administrar su inventario en almacenes, centros de distribución y puntos de venta. La oferta y la demanda deben equilibrarse para evitar desperdicios y desabastecimientos. Las soluciones impulsadas por IA pueden calcular los niveles de existencias de seguridad mediante el análisis de tendencias pasadas, señales de mercado y niveles de inventario.

Transporte y Logística: El desafío más difícil para el mercado rural indio es el acceso a la gran cantidad de tiendas de kirana repartidas por todo el país. Las empresas también pueden usar análisis predictivos para observar patrones de tráfico, accesibilidad, restricciones de bloqueo, clima y otros eventos para determinar la mejor ruta de transporte para entregar productos desde los centros de distribución a las tiendas minoristas.
Suministro y producción ajustados: Las predicciones precisas de la demanda pueden ayudar a los fabricantes a priorizar y centrar sus esfuerzos en racionalizar su línea de productos y reducir los costos de producción. La IA también se puede utilizar para mejorar la planificación de adquisiciones y suministros identificando al mejor proveedor de materias primas.


Promociones y precios: Los conocimientos adquiridos a partir de los pronósticos de la demanda lo ayudarán a optimizar sus actividades promocionales y modelos de precios, así como a dar forma a la demanda. Puede ejecutar simulaciones para múltiples escenarios con Advanced Scenario Planning para ver cómo las diferentes promociones o modelos de precios afectan sus ventas y el comportamiento del consumidor.


El futuro
“En el mercado hipercompetitivo y volátil de hoy, depender de métodos de predicción deficientes está fuera de discusión. Durante la pandemia, muchas empresas no adaptaron sus capacidades de predicción, lo que provocó un exceso de desperdicio y desabastecimiento en la fabricación y distribución. Las empresas que confiaron en las tecnologías de IA y ML para adaptar sus pronósticos y optimizar sus operaciones a los mercados afectados por la pandemia de covid-19 fueron las que sobrevivieron y prosperaron”.


Según un informe reciente de Mckinsey, los primeros usuarios que implementaron con éxito la gestión de la cadena de suministro habilitada por IA pudieron reducir los costos de logística en un 15%, los niveles de inventario en un 35% y los niveles de servicio en un 65% en comparación con los competidores más lentos. La mejor manera de preparar su organización para el futuro, haciéndola resistente y ágil, es implementar la IA de manera efectiva en múltiples procesos y departamentos comerciales.


“Los proveedores de soluciones de inteligencia artificial y las organizaciones deben centrarse en integrar nuevas tecnologías en sus flujos de trabajo existentes de manera simple y oportuna. La mayoría de las empresas continúan invirtiendo en tecnologías obsoletas o en costosas soluciones avanzadas que tardan meses en implementarse, lo que genera una pérdida de oportunidades para la organización. Las empresas pueden beneficiarse de la IA predictiva sólo si no sobrecarga el proceso existente. De hecho, debería simplificar los procesos existentes, estabilizar los pronósticos y permitir que las empresas identifiquen oportunidades de inmediato”.


Como concluye Vishwakarma, las mejores soluciones de IA hacen exactamente eso: simplifican, estabilizan y mejoran la capacidad de respuesta. También permitirá que la mano de obra existente, el sofisticado equipo de planificación, cambie su enfoque para dar forma a la demanda. Así es como pasaremos de una cadena de suministro puramente reactiva a una proactiva y flexible.

Fuente: www.logisticsinsider.in – http://ow.ly/eoBw30rOOoZ

Para #SCMThink: Claudio Abarca

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