Beneficios de la IA para la cadena de suministro

En los últimos años, la fragilidad de las cadenas de suministro mundiales ha llamado la atención del público. Estas redes logísticas tan amplias, vitales para los fabricantes de todos los países, se han visto alteradas por retrasos en el transporte, han sido puestas a prueba por huelgas y lastradas por una creciente complejidad e interconexión que ponen de manifiesto carencias que vienen de lejos.

Los responsables de planificación de cadena de suministro que buscan resolver estas ineficiencias están recibiendo el respaldo de una tecnología de vanguardia que presenta un enorme potencial, aún en gran medida sin explotar. Están recurriendo a la inteligencia artificial para lograr cadenas de suministro más eficientes y resilientes, ya que nos dirigimos hacia un futuro cada vez más globalizado.

¿Por qué utilizar IA en la cadena de suministro?

Las empresas utilizan la IA para gestionar y optimizar actividades de cadena de suministro como supervisar la calidad de los productos, equilibrar los niveles de inventario e identificar rutas de entrega eficientes en términos de combustible con más eficiencia que mediante software tradicional.

"Inteligencia artificial" (IA) es un término general para referirse a aplicaciones que simulan la inteligencia humana y realizan tareas complejas. Una de las áreas que abarca es el aprendizaje automático (ML), en el que los sistemas aprenden consumiendo grandes cantidades de datos en lugar de programarse con instrucciones paso a paso. Gracias a este proceso de aprendizaje, los sistemas de IA pueden superar al software tradicional en actividades como descifrar información de fuentes de video, interpretar texto hablado y escrito, predecir el comportamiento futuro del mercado, tomar decisiones en situaciones complejas y extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos.

Este tipo de funcionalidades están resultando extremadamente útiles para la gestión y optimización de los flujos de trabajo en casi todos los eslabones de la cadena de suministro. Por ejemplo, los sistemas de cadena de suministro respaldados por algoritmos de aprendizaje automático pueden descubrir dentro de conjuntos de datos patrones y relaciones a menudo imperceptibles para los humanos o los sistemas que no son de inteligencia artificial. Esto permite predecir con mayor precisión la demanda de los clientes, lo que conduce a una gestión de inventarios más eficiente desde el punto de vista económico. La IA también puede analizar factores como el tráfico y las condiciones climáticas para recomendar rutas de envío alternativas, lo que reduce el riesgo de retrasos no planificados y mejora los tiempos de entrega. Asimismo, puede supervisar los espacios de trabajo para detectar procedimientos de control de calidad deficientes y violaciones de las normas de salud y seguridad. Y siguen surgiendo nuevos casos de uso a medida que los profesionales de cadena de suministro continúan experimentando con esta tecnología.

Conclusiones clave

• Las organizaciones utilizan IA para optimizar los envíos y las entregas, gestionar la capacidad de sus almacenes, realizar un seguimiento del inventario, prever la demanda de piezas y componentes específicos, mejorar la seguridad de los trabajadores y ayudar a garantizar la integridad de los registros de transacciones en cadenas de suministro globales.
• Si bien la IA puede ofrecer enormes beneficios a la cadena de suministro en términos de productividad y reducir al mismo tiempo los costos operativos, la implementación de esta tecnología puede ser difícil y costosa, especialmente cuando implica entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados con datos propios.
• Los fabricantes y proveedores de logística pueden tomar medidas para preparar sus cadenas de suministro para la integración de sistemas de IA y la transformación que esto supone para la gestión y el funcionamiento de sus redes logísticas.

La IA para la cadena de suministro: explicación

Las empresas están empleando sistemas de IA en sus cadenas de suministro para optimizar sus rutas de distribución, impulsar la productividad de sus almacenes, optimizar los flujos de trabajo de sus fábricas y mucho más.

Los fabricantes de productos terminados a menudo necesitan que cientos, si no miles, de componentes enviados por socios de todo el mundo lleguen a sus instalaciones de ensamblaje según una programación coordinada. La IA está demostrando que puede detectar patrones y relaciones ocultos en grandes conjuntos de datos con el fin de optimizar estas redes logísticas, que abarcan cargueros, camiones de transporte, almacenes y centros de distribución. La optimización de la cadena de suministro también requiere el seguimiento de los bienes físicos en cada fase. En este sentido, la IA permite automatizar la documentación gracias a su capacidad para introducir, extraer y clasificar de forma inteligente datos incluidos en archivos de texto para ayudar a garantizar la integridad de las transacciones con múltiples participantes.

Algunos fabricantes están aprovechando la IA para realizar previsiones, usándola para predecir su capacidad de producción y optimizar la capacidad de sus almacenes en función de la demanda de sus clientes. Algunos están recurriendo a la IA para avisar de posibles retrasos y fallos en los equipos antes de que causen problemas en la producción. Otros utilizan IA para obtener información operativa a partir de grandes cantidades de datos que surgen de la proliferación de dispositivos y sensores del Internet de las cosas (IoT) instalados en sus infraestructuras de almacenamiento y transporte.

Si bien la IA presenta muchos beneficios potenciales para la cadena de suministro, la implementación de esta tecnología puede ser difícil y costosa. La ejecución de aplicaciones inteligentes en producción requiere sistemas informáticos potentes, ya sean servidores perimetrales locales o instancias basadas en la nube, que normalmente necesitan recibir datos de sensores integrados y dispositivos desplegados sobre el terreno como parte de un enfoque de Industria 4.0. Las empresas suelen obtener mayores beneficios cuando entrenan los modelos de aprendizaje automático con sus propios conjuntos de datos, un proceso que consume aún más recursos informáticos e información.

Transparencia total de la cadena de suministro gracias a la IA

Las cadenas de suministro modernas se han vuelto tan complejas, intrincadas y amplias que los fabricantes encuentran dificultades para garantizar la supervisión integral del flujo de materiales y bienes que llegan a sus instalaciones. La capacidad única de la IA para analizar rápidamente grandes conjuntos de datos permite desentrañar el funcionamiento interno de las redes logísticas más complejas.

Al procesar flujos masivos de datos registrados y otras señales logísticas, los algoritmos inteligentes entrenados mediante aprendizaje automático a menudo revelan información valiosa, como causas de variaciones o formas de mejorar la capacidad de los procesos con elementos temporales fijos y variables que conducen a cuellos de botella. Además, las herramientas de gestión de la cadena de suministro (SCM) con IA son mejores que los sistemas tradicionales para realizar un seguimiento de grandes cantidades de suministros en tiempo real según transitan de los socios de fabricación a los de distribución hasta convertirse en productos terminados. Esta visibilidad y trazabilidad mejoradas ayudan a los fabricantes a identificar a proveedores que podrían estar infringiendo las prácticas de calidad o aprovisionamiento ético.

Al mejorar la transparencia de la cadena de suministro, el uso de IA permite ahorrar tiempo y dinero en aspectos que describiremos más adelante. También puede ayudar a los fabricantes a garantizar que los componentes que utilizan para fabricar sus productos se obtengan de acuerdo con estándares éticos, de calidad y de sostenibilidad, una responsabilidad que los organismos reguladores y muchos consumidores esperan que cumplan. Las organizaciones simplemente no pueden permitirse el lujo de trabajar con proveedores, incluso si se encuentran en el extranjero, que infringen las normas laborales, de gobierno corporativo o medioambientales, y las herramientas de análisis con IA integradas en aplicaciones de cadena de suministro pueden identificar patrones que revelan abastecimiento fraudulento o poco ético.

Nueve beneficios de la IA para la cadena de suministro

Los fabricantes han estado a la vanguardia de la innovación en IA, experimentando e implementando distintas formas de esta tecnología en muchas instalaciones de producción, centros de almacenamiento y distribución y vehículos de transporte de cadenas de suministro modernas. Esto puede reportar una serie de beneficios.

Retos de la IA en la cadena de suministro

Aplicar IA a la planificación y gestión de las cadenas de suministro no se logra de la noche a la mañana. Si bien esta tecnología ofrece un enorme potencial para reducir costos y simplificar procesos, a veces puede ser cara y difícil de implementar. Las empresas se enfrentan a algunos desafíos comunes al incorporar inteligencia a sus operaciones de cadena de suministro.

• Costos de formación. Al igual que con cualquier nueva tecnología, implementar IA e integrarla en entornos de producción requiere formar a las personas que interactuarán con estos nuevos sistemas que a veces resultan abrumadores. Formar a los empleados y superar su resistencia al cambio generalmente requiere prever un tiempo de inactividad, lo cual supone un costo. Antes de este tiempo de inactividad, los involucrados en toda la cadena de suministro deben trabajar con sus proveedores o integradores de IA para desarrollar programas de formación constructivos y asequibles, aunque vale la pena señalar que cualquier enfoque de formación probablemente implicará un costo financiero.
• Costos de puesta en marcha y operativos. Los costos de implementación de la IA generalmente van más allá de adquirir e integrar el hardware y el software que ejecutan estos sistemas. Los algoritmos de aprendizaje automático no siempre deben crearse desde cero: existen modelos predefinidos disponibles que se pueden ajustar para adaptarse a una multitud de casos de uso de la cadena de suministro. Sin embargo, para obtener los mayores beneficios, las empresas deben entrenar los modelos con sus propios datos. La recopilación, incorporación, validación, transformación y depuración de grandes cantidades de datos de calidad puede requerir un gran esfuerzo. Si las empresas no preparan adecuadamente un conjunto de datos de alta calidad, se arriesgan a obtener resultados poco satisfactorios. El entrenamiento del modelo de aprendizaje automático con estos datos es una fase que consume muchos recursos informáticos y, por lo general, exige servidores con unidades de procesamiento gráfico (GPU), lo que puede provocar que las facturas de servicios en la nube aumenten y acaparen los recursos de los entornos locales.
  Operar y gestionar sistemas de IA a escala en una red logística global no se hace de una sola vez. Si bien operar sistemas de IA no exige tantos recursos informáticos como entrenarlos, es un proceso continuo que requiere plataformas potentes, ya sean servidores perimetrales o máquinas virtuales basadas en la nube. Sin embargo, estas soluciones en la nube están consiguiendo que la tecnología de IA sea más accesible y asequible. Además, algunos proveedores de infraestructura en la nube ofrecen plataformas de ciencia de datos gestionadas que simplifican el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático, la automatización de su evolución y la gestión de los flujos de trabajo de IA.
• Sistemas complejos. Los sistemas de IA abarcan muchas piezas, desde dispositivos y sensores que transmiten datos en tiempo real, servidores basados en GPU utilizados para el entrenamiento inicial y evolutivo de los modelos de aprendizaje automático y servidores perimetrales y en la nube que ejecutan esos modelos en producción, hasta aplicaciones que actúan en función de los patrones detectados o las recomendaciones realizadas. Las organizaciones deben integrar estos elementos en los muchos eslabones de una cadena de suministro global. También deben supervisar estos sistemas de forma coherente y ajustar su rendimiento, así como identificar y corregir fallos.

Ejemplos de IA en la cadena de suministro

Tomemos el ejemplo de un hipotético fabricante de automóviles estadounidense que ensambla tres modelos populares en su planta de Michigan. Las decenas de miles de piezas y componentes, como acero, neumáticos, bujías y agujas para medidores, provienen principalmente de fábricas y centros de manufactura en una docena de estados de EE. UU., así como de Canadá, China, Alemania, Japón y México. Algunos componentes se producen en instalaciones que la empresa posee y gestiona, y otros provienen de distribuidores externos.

Nuestra hipotética compañía de automóviles a menudo recibe entregas masivas, algunas desde el extranjero en cargueros y otras transportadas en camiones desde otros estados de EE. UU. u otros países. En última instancia, estos suministros deben llegar a la planta de Michigan para su ensamblaje final en SUV, camiones o automóviles. Pero primero, deben pedirse, pagarse, rastrearse, recibirse y guardarse en los almacenes con capacidad limitada que la compañía posee en las cercanías de la planta.

Como si operar una cadena de suministro tan grande y compleja no fuera suficiente desafío, la compañía de automoción debe lidiar con la inflación, que hace que los suministros sean más caros e incrementa los costos de la energía, reduciendo sus márgenes de beneficio. Incrementar los precios de los vehículos terminados podría ayudar, pero los líderes de ventas creen que eso reduciría la demanda de los clientes. Y, tras la pandemia, la empresa debe cumplir nuevas regulaciones que rigen el trabajo en las fábricas, como la obligación del uso de EPI.

Los ejecutivos, preocupados, preguntan a los consultores tecnológicos si podrían beneficiarse del uso de la IA, y en qué parte de la cadena de suministro. Su respuesta es sí, y en casi todos los niveles.

Para empezar, la IA puede pronosticar las ventas de cada tipo de vehículo en función de las tendencias mejor que el software básico de la empresa. Asimismo, puede simular con mayor precisión cómo las ventas se verían afectadas por escenarios como subidas de los precios del gas o una penetración inesperada en el mercado de los vehículos eléctricos. Estas previsiones inteligentes son de gran provecho para los planificadores de la cadena de suministro: les ayudan a pedir la cantidad correcta de suministros para satisfacer la demanda sin incurrir en gastos adicionales, almacenar en exceso en sus almacenes o acumular demasiado stock. También permiten a los planificadores decidir con confianza si invertir en la apertura de líneas de producción o cerrar algunas de ellas con el fin de ahorrar. Además, les ayudan a garantizar que esas líneas estén debidamente dotadas de personal.

Cámaras conectadas a modelos de visión basados en IA pueden supervisar las líneas de producción y las instalaciones de distribución de la compañía de automóviles para vigilar que los trabajadores sigan los protocolos de seguridad y medioambiente. Otros modelos entrenados mediante aprendizaje automático pueden analizar los datos de logística para ayudar a optimizar las rutas de envío, la carga de los camiones y las operaciones de almacén, lo que impulsa el número de entregas puntuales. Por último, la IA y los modelos de toma de decisiones pueden automatizar procesos repetitivos implicados no solo en el manejo de suministros físicos, sino también en el mantenimiento de los registros de inventario y las transacciones necesarias para garantizar que todos los actores de la cadena de suministro reciban un pago justo a tiempo.

En realidad, las empresas de automóviles están logrando mejorar su eficiencia, reducir el número de errores, incrementar la precisión de su contabilidad y redistribuir a sus empleados para respaldar mejor sus necesidades, lo que les ahorra dinero en casi todas las áreas de sus operaciones de cadena de suministro. Tomemos por ejemplo el caso de Mazda Motor Logistics, que utiliza Oracle Transportation Management para identificar el transportista, la ruta y el nivel de servicio óptimos a la hora de distribuir automóviles y piezas de automóviles en toda Europa, y ha conseguido así aumentar el número de entregas que llegan a tiempo.

Cómo preparar tu cadena de suministro para la IA

A las empresas a menudo les resulta difícil y caro conseguir hacer un uso pleno de la IA en entornos de producción. Pueden dar los siguientes pasos, en algunos casos incluso antes de identificar un proyecto específico, para agregar más inteligencia a un sistema antiguo de planificación y gestión de la cadena de suministro.

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La cadena de suministro de un fabricante abarca instalaciones geográficamente dispersas y aisladas operacionalmente, a menudo gestionadas por múltiples socios independientes, así como las rutas de distribución que las conectan. Cada fase del recorrido de la materia prima o subcomponente al producto terminado requiere soluciones tecnológicas distintas. Estas soluciones se encargan de funciones como las compras, la planificación, el transporte, el inventario, el mantenimiento y el análisis, y todas ellas pueden beneficiarse de la IA.

Si bien estos sistemas multifacéticos realizan tareas muy diferentes, no pueden mantenerse aislados: los datos deben viajar junto con los suministros por toda la red logística. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) es un conjunto completo de aplicaciones que gestiona y conecta sin problemas cada eslabón de la cadena de suministro. Estas aplicaciones de SCM utilizan el aprendizaje automático integrado para mejorar la automatización, las previsiones y la información extraída. El software basado en la nube también fomenta la colaboración dentro de la empresa, así como con los subcontratistas y socios externos.

Preguntas frecuentes sobre IA en la cadena de suministro

¿Mejora la IA con el tiempo?
La IA es una tecnología única capaz de mejorar con el uso. Por ejemplo, cuanto más datos se introducen en un modelo de aprendizaje automático, mejores serán las funcionalidades y la información que dicho modelo proporcione a las personas encargadas de planificar la cadena de suministro.

¿Cómo ahorra la inteligencia artificial tiempo y esfuerzo a las empresas de fabricación?
Los fabricantes a menudo utilizan IA para extraer información valiosa de grandes cantidades de datos que les ayuda a mejorar la eficiencia de sus procesos de ensamblaje, redes logísticas y flujos de trabajo. La tecnología también puede ayudar a automatizar tareas repetitivas, reduciendo la necesidad de mano de obra manual.

¿Es la IA el futuro de la cadena de suministro?
La IA ha demostrado una capacidad notable para mejorar la planificación, la gestión y las operaciones de cadena de suministro. Esta tecnología ya está siendo incorporada a casi todas las facetas de las operaciones de cadena de suministro, y siguen surgiendo nuevos casos de uso. En el futuro, la IA será un componente fundamental de cualquier sistema de gestión de la cadena de suministro.

¿Por qué es importante la IA en la gestión de la cadena de suministro?
En los últimos años, las cadenas de suministro se han vuelto cada vez más complejas, interconectadas y extensas, desafiando así la capacidad de los fabricantes para gestionarlas. La IA puede ayudar analizando la creciente cantidad de datos generados por las cadenas de suministro modernas y utilizando esa información para generar previsiones muy precisas, revelar información operativa y mejorar la eficiencia de los procesos de almacenamiento y transporte en grandes redes logísticas que involucran a múltiples actores independientes.

Cómo utilizar la IA en la cadena de suministro
La IA puede respaldar casi todas las funciones de una cadena de suministro moderna, desde la planificación y la gestión de inventarios y almacenes, hasta el procesamiento de transacciones, el transporte, la supervisión y la inspección, y siguen apareciendo nuevos casos de uso para esta tecnología tan versátil.