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Cualquier máquina que utilice inteligencia artificial para percibir su entorno y realizar actividades que aumenten sus posibilidades de éxito en el logro de un objetivo determinado se denomina Cadena de Suministro Digital (CSD).
Esto abarca una amplia gama de innovaciones que permiten a las computadoras resolver problemas de maneras que, al menos superficialmente, se parecen al pensamiento, como la lógica convencional y los sistemas basados en reglas.
Por su parte, la “digitalización” implica centrarse en tecnologías disruptivas de la Industria 4.0 (I4.0) que tienen el potencial de alterar profundamente la GCS.
Blockchain, Fabricación Aditiva 3D, Vehículos Autónomos Drones, Robótica, Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (AA), Computación en la Nube, Internet de las Cosas (IoT), Internet de la Industria (IoTT), Realidad Aumentada, Realidad Virtual, Sistemas Ciberfísicos y Big-Data, Computación Cognitiva son algunas de ellas.
No todas tienen el mismo nivel de desarrollo, pero la IA está ascendiendo rápidamente en la curva de madurez de la Cadena de Suministro (CS).
Una CSD ofrece, en gran volumen, información estratégica sobre cómo está funcionando la Cadena de Suministros.
Los administradores de la CS pueden construir asociaciones más sólidas con más proveedores. Lo anterior debido a la visibilidad mejorada en tiempo real del desempeño de los proveedores y las necesidades de los clientes.
De este modo están protegidos contra la mayoría de fuentes de interrupciones, como lo es la velocidad, la personalización y la elección. Por tanto, la excelencia en el cumplimiento de la demanda es el objetivo prioritario de la CSD, que están más centradas en el cliente.
Una Cadena de Suministros Digital combina información externa organizada y no estructurada con sistemas y datos internos. Todas las partes interesadas tienen visibilidad completa de la CS y pueden compartir información en tiempo real con los proveedores. Las tecnologías disruptivas de la I4.0 recopilan, rastrean y analizan datos para pronosticar el futuro de la CS y sugerir un curso de acción en tiempo real.
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología disruptiva junto con Blockchain, Internet de las cosas (IoT), Internet de la Industria (IoTT) y Computación en la Nube que mayor atención ha ganado en la GCS.
La IA se refiere a la capacidad de una máquina para imitar y conectarse con las capacidades humanas. Cuando se utiliza la IA, los problemas se resuelven de manera más rápida y más precisa, lo que permite construir sistemas, bienes y procesos adaptables y escalables.
En consecuencia, la IA está comenzando a surgir como una ventaja competitiva. Para aumentar su funcionalidad, muchas empresas están pasando del monitoreo remoto al control, la optimización y, en última instancia, a sofisticados sistemas autónomos basados en IA.
La IA ahora se estudia desde un punto de vista más integral, y la GCS se identifica como una de las industrias con más probabilidades de beneficiarse de las aplicaciones de IA.
Los ejecutivos de las empresas luchan por entregar el producto adecuado al consumidor adecuado en el momento adecuado. Al tiempo que cambian sus modelos operativos para el crecimiento de los ingresos, se preocupan por mantener la salud de sus redes de suministro (sometidas a regulaciones e impactos de seguridad).
Sin embargo, las negociaciones poseen información que está oculta en los contratos y que puede usarse para obtener conocimiento más profundo. La identificación de riesgos de suministro y el desempeño de los proveedores es mejorable mediante el uso de capacidades de Computación Cognitiva para clasificar datos no estructurados de fuentes no verificables.
La Computación Cognitiva proporciona la visión exhaustiva y necesaria para obtener una comprensión real de los riesgos e interrupciones de la CS. Los profesionales de adquisiciones pueden pronosticar eventos inusuales y formular estrategias antes de que sucedan con este nuevo nivel de conocimiento.
De igual manera, gerentes colaboran estrechamente con sus colegas en el desarrollo de productos para comercializar productos de vanguardia y promover los objetivos de crecimiento, rentabilidad y sostenibilidad de sus CS.
Para tal, avanzan hacia las tecnologías de automatización de robots adaptativos y adoptando rápidamente la IoT y las tecnologías fundamentales de la nube.
En este momento, el sector está trabajando en su innovación de automatización más reciente, que involucra empleo de IA para tomar decisiones de producción en tiempo real.
Cuando un sensor detecta, en caso de un defecto, por ejemplo, en la fabricación de automóviles, envía datos a la aplicación de producción en la nube. Esto inmediatamente exige que se retire la pieza defectuosa de la línea de producción y se solicite un reemplazo.
El flujo adecuado de mercancías dentro y fuera de un almacén se puede garantizar mediante una gestión precisa del inventario. El procesamiento de pedidos, la selección y el embalaje son solo unas de las muchas variables relacionadas con el inventario que toman tiempo y presentan una alta susceptibilidad a errores.
Una gestión eficaz del inventario ayuda a evitar el exceso de existencias, la falta de existencias y los desabastecimientos imprevistos.
Los sistemas impulsados por IA resultan bastante exitosos en la gestión de inventarios debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos.
Estos sistemas inteligentes son capaces de analizar e interpretar rápidamente grandes conjuntos de datos, proporcionando asesoramiento rápido y en tiempo real sobre predicciones de oferta y demanda.
La IA con algoritmos inteligentes puede pronosticar la demanda estacional y predecir e identificar nuevos patrones de consumo. Esto, favorece la reducción de los gastos asociados con el exceso de existencias de productos no deseados y, a su vez, anticipa las tendencias futuras de la demanda de los clientes.
En este sentido, un almacén eficaz es un componente crucial de la CS. Asimismo, la IA contribuye con:
Por eso, los procesos inteligentes automatizados operan sin errores durante un período de tiempo más extenso, disminuyendo la cantidad de errores e incidentes en el lugar de trabajo, desde la atención al cliente hasta el almacén.
La IA ayuda a reducir la dependencia de los esfuerzos manuales, lo que resulta en un proceso general más rápido, seguro e inteligente.
Esto facilita el cumplimiento de la promesa de pronta entrega al consumidor; lo que elimina los cuellos de botella operativos a lo largo de la cadena de valor con el menor esfuerzo para cumplir con los plazos de entrega.
En consecuencia, los gerentes optimizan decisiones previendo el desarrollo de cuellos de botella, anomalías imprevistas mediante la implementación de IA en la CS y la logística.
De tal forma, se logra agilizar la programación de la producción, que de otro modo sería muy variable debido a las dependencias de la gestión de las operaciones de fabricación.
La IA en la CS ha producido pronósticos precisos y cuantificación de los resultados previstos en varias fases del cronograma, lo que permite programar alternativas más ideales a medida que se producen dichos problemas de ejecución.
De hecho, el software de optimización de la CS basado en IA que utiliza la toma de decisiones inteligente magnifica las opciones cruciales mediante el uso de predicciones cognitivas y sugerencias para el mejor curso de acción.
Esto mejora la eficiencia de toda la CS. Además, ayuda a los fabricantes con posibles implicaciones de tiempo, costos e ingresos en una variedad de escenarios. Igualmente, mejora continuamente estas recomendaciones a medida que cambian las situaciones relativas, ya que aprende cosas nuevas con el tiempo.
De hecho, los fabricantes deben tener visibilidad completa de toda la cadena de valor de los proveedores, dada la intrincada red de cadenas de suministro que existe hoy día.
Se puede utilizar una única capa de datos virtualizados proporcionada por una plataforma automatizada cognitiva impulsada por IA. Esto para identificar oportunidades de mejora, eliminar procedimientos de cuello de botella y descubrir relaciones de causa y efecto.
En lugar de utilizar datos históricos redundantes, todo esto se hace utilizando datos en tiempo real.
Los sensores físicos habilitados por IoT, IoTT a lo largo de la CS brindan información para monitorear y modificar los procesos de planificación de la CS, contrario a los silos de sistemas de datos desagregados en la mayoría de las organizaciones.
Dados los miles de millones de sensores y dispositivos disponibles, la evaluación manual convencional desperdicia una cantidad significativa de recursos operativos y provoca retraso en los ciclos de producción.
Así entonces, la eficiencia radical se logra cuando los componentes de la CS asumen el papel de nodos cruciales que aprovechan los datos y potencian los algoritmos de Aprendizaje Automático. Al utilizar el AA en la planificación de precios, se obtiene el valor.
Los modelos de negocios tradicionales/convencionales se volverán obsoletos a medida que las empresas de la cadena de suministro desvíen su atención de los productos hacia los resultados.
Conforme se profundizan los cimientos de las redes de suministro globales, las presiones competitivas obligarán a las empresas a digitalizarse.
La digitalización tiene impacto positivo y muy significativo en toda la cadena de suministro al eliminar la necesidad de trabajos repetitivos y que requieren exceso de mano de obra. Cada tarea digitalizada, que antes se realizaba a mano, ahora produce datos nuevos que se pueden medir y mejorar.
En pos de mejorar las experiencias digitales de sus empleados y consumidores, la gestión de la cadena de suministro debe priorizar la adopción de tecnologías disruptivas de la Industria 4.0.
Para quienes estén dispuestos a desarrollar, adaptar y adoptar estas tecnologías, el futuro presenta una cadena de suministro mucho más valiosa.
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