Los Beneficios de la IA en la Cadena de Suministro

Los beneficios de la IA en la Cadena de Suministro son diversos, pues aportan soluciones innovadoras a los desafíos que enfrentan actualmente las empresas ante la demanda fluctuante, problemas logísticos, interrupciones inesperadas y adapterse mejor a las demandas de los consumidores. En este contexto, la inteligencia artificial se ha posicionado como un aliado estratégico, transformando la forma en que las empresas gestionan y optimizan sus cadenas de abastecimiento.

En este artículo abordaremos cómo la aplicación de tecnologías de IA permiten a las empresas poder anticiparse a los problemas, mejorar su eficiencia en la gestión de inventarios y ofrecer un servicio efectivo a sus clientes, gracias al aumento en su capacidad de análisis de datos en tiempo real. También veremos cúales son los desafíos que implica el uso de estas tecnologías y un par de casos de empresas exitosas que utilizan IA en su cadena de suministro actualmente.

Beneficios de la IA en la Cadena de Suministro

Los beneficios de la IA en la Cadena de Suministro : Predicción y Optimización

Precidicción, el poder para anticiparse

La IA aporta una ventaja enorme a la cadena de suministro debido a la capacidad para predecir eventos y comportamientos con alto grado de precisión. A través del análisis de datos históricos y la lectura de datos en tiempo real, los algoritmos de IA pueden identificar patrones y tendencias que son invisibles o poco notables para el análisis humano convencional.

Demanda Más Precisa

Para poder predecir la demanda de productos en una empresa, tradicionalmente se utilizan métodos estadísticos, lo cual a menudo suele resultar en inventarios insuficientes o excesivos. Con la llegada de la IA y su combinación con el Machine Learning ( ML) ahora es posible procesar múltiples fuentes de datos, y determinar el comportamiento del consumidor, la estacionalidad, los cambios en el mercado y datos de redes sociales para generar pronósticos de demanda mucho más precisos.

Este aspecto resulta muy interesante para las empresas ya que algunas de ellas pueden preveer mejor cuáles productos serán más demandados en ciertas temporadas, garantizando la disponibilidad para los clientes. Esto como vemos, mejora la visibilidad dentro del proceso y ayuda a reducir costes innecesarios con el almacenamiento y el transporte, contribuyendo al mismo tiempo a la sostenibilidad de las empresas.

Identificación de Riesgos

Otro beneficio clave del uso de la IA, es su capacidad para identificar y mitigar riesgos dentro de la cadena de aprovisionamiento. Factores externos como condiciones meteorológicas, interrupciones en rutas de transporte, retrasos en los envíos, cuellos de botella, o incluso conflictos políticos, pueden ser monitoreados por los sistemas de IA para prever posibles interrupciones. Esto permite a los líderes poder tomar medidas proactivas, basadas en datos confiables como ajustar rutas de transporte o diversificar su base de proveedores y así mitigar los diversos riesgos dentro del proceso.

Optimización en Tiempo Real

Las empresas están en una constante búsqueda de mejorar y optimizar sus procesos para poder reducir sus costes operativos y de gestión. La IA está transformando la forma en la que opera la cadena de suministro ya que ahora se pueden optimizar dichos procesos en tiempo real. Los algoritmos avanzados permiten a las empresas tomar decisiones rápidas basadas en datos en lugar de depender de instituciones o procesos manuales lentos o sin visibilidad.

Gestión de Inventarios

La gestión de inventarios se ha mejorado desde la adopción de sistemas de automatización y robótica. Al integrar la IA a estos sistemas, se ha logrado una gestión de inventarios más eficiente ya que esto permite analizar continuamente los niveles de stock y las tasas de consumo. Este análisis posibilita a las empresas a reabastecer productos de forma oportuna, almacenando artículos de gran demanda y minimizando aquellos menos populares, reduciendo el espacio, mejorando el flujo, ayuda a evitar agotamientos y reducir el desperdicioTodo esto se traduce traduce en una reducción de costes y mejora de la eficiencia.

Cabe señalar que muchos de estos procesos ya se pueden automatizar, lo cual es particularmente útil en industrias como la alimentaria, donde los productos tienen una vida útil limitada. Otros sistemas pueden ayudar a mejorar las rutas de recogida de los productos y reducir el tiempo de procesamiento de los pedidos garantizando el envío y reduciendo igualmente los tiempos de entrega.

Logística y Rutas de Transporte

En el ámbito logístico, la IA también está transformando la manera de operar, impactando directamente la planificación y la ejecución del transporte. Gracias a sistemas con IA las empresas pueden optimizar rutas de entrega, considerando factores como el tráfico, el clima y los costes de combustible para consolidar envíos y evitar rutas innecesarias.

Esta capacidad no solo trae como consecuencia la reducción de los tiempos de entrega y mejora en la relación entre los actores, sino que también, disminuye el consumo de recursos y el impacto ambiental gracias a una buena selección de rutas. Segun la EEA (European Environment Agency) el transporte es responsbale de una cuarta parte de las emisiones totales de gases de efecto invernadero (GEI) de la Unión Europea.

Otros factores clave como la seguridad en el transporte, se están viendo favorizados en la logística, ya que los transportes pueden monitorearse con mayor precisión, notificar de posibles accidentes y evitar incluso percances de robo en zonas poco seguras.

Retos de Implementación

A pesar de sus beneficios, la implementación de la IA en la cadena de suministro no está exenta de desafíos. Las empresas deben superar barreras como:

  • Altos costes iniciales: Aunque existe un Retorno de Inversión claro, algunas empresas se ven limitadas al querer implantar soluciones con IA en sus sistemas, debido a que la adopción de dichos sistemas requiere inversiones significativas en infraestructura tecnológica y en capacitación del personal.
  • Integración de sistemas: Las cadenas de suministro suelen estar fragmentadas, lo que dificulta la integración de nuevas tecnologías con los sistemas existentes. Deben estudiarse las alternativas para poder buscar soluciones integrales que aporten valor y que incluyan IA con capacidad de sobrepasar posibles problemas de integración.
  • Privacidad y seguridad de los datos: Sin duda esta es una de las preocupaciones más importantes para las organizaciones, dado que la IA depende de grandes cantidades de datos, garantizar su privacidad y seguridad es un aspecto crítico. La Unión Europea ha sido pionera con la creación de la Ley de IA, la cual es una directriz para el resto de las regiones que deden sumarse a esta regulación y establecer leyes que protegan la integridad de los datos de las empresas.

Conoce más sobre la Ley de la IA de la UE aquí.

Apesar de estos retos de implementación que pueden ser unas claras barreras para algunas empresas, muchas de ellas pueden ser superadas mediante una planificación estratégica y colaboraciones con proveedores tecnológicos especializados.

Empresas que utilizan IA en su Cadena de Suministro

Michelin

La empresa Michelin integró la herramienta Blue Yonder Planning and Logictics, una plataforma de gestión de la cadena de suministro que utiliza IA y aprendizaje automático para predecir planificar y satisfacer la demanda en la cadena de suministro. Gracias a esta integración Michelin logró gestionar mejor sus 80 fabricas ( presentes al rededor del mundo), ya que logró mejorar su servicio al cliente, reducir sus costes logísticos y reducir su inventario, logrando tener plazos de entrega más cortos (un aumento en la velocidad de entrega).

Esta herramienta ayudo al grupo Michelin a beneficiarse de la tecnología mejorando la toma de decisiones en tiempo real, minimizando riesgos en el abastecimiento y teniendo mayor visibilidad en el proceso. Ver el caso de éxito aquí.

Nestlé

Gracias a la utilización de Coupa, una plataforma de gestión basada en IA que ofrece soluciones de cadena de suministro, la empresa Nestlé logró optimizar la planificación de su cadena de abastecimiento en sus fábricas con la ayuda de datos en tiempo real. Debido a situaciones que podian causar incertidumbre y tener interrupciones no planificadas, la empresa buscaba poder evaluar dichos procesos entre los equipos para ser más resilientes en la producción.

El implantar Coupa, les permitió analizar datos para la toma de decisiones y poder tener una planeación anticipada en todos los departamentos con datos concretos. De este modo pudieron liderar posibles interrupciones de producción e influir positivamente en los equipos resolviendo problemas en tiempo real. Ver el caso de éxito aquí.

Conclusión

La inteligencia artificial está transformando la gestión de la cadena de suministro, ofreciendo a las empresas herramientas poderosas para predecir y optimizar sus operaciones en tiempo real. Los beneficios que proporciona, incluyen pronósticos más precisos, gestión eficiente de inventarios y rutas logísticas optimizadas. Podemos constatar que la IA permite a las organizaciones ser más resilientes, competitivas y sostenibles en un mercado global cada vez más exigente.

Aunque su implementación conlleva desafíos, las empresas que apuesten por la IA en sus cadenas de suministro estarán mejor posicionadas para enfrentar los retos del futuro y capitalizar las oportunidades del presente.

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