Las Cadenas de suministro postcovid
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Previsión adaptativa. Camiones sin conductor. Planificación autónoma. La IA llega a la cadena de suministro. ¿Cierto?

En muchos sentidos, se puede perdonar a los observadores del sector por tener un poco de escepticismo cuando se trata de IA en la cadena de suministro. Según una investigación de Deloitte, solo el 40% de los ejecutivos de la cadena de suministro dijeron que estánutilizando activamente la IA. El Informe Anual de la Industria de MHI de 2021 sitúa esa cifra en un 17%, mientras que el Centro de Productividad y Calidad de Estados Unidos descubrió que sólo el 13% de los ejecutivos prevén un impacto importante de la inteligencia artificial durante el próximo año.

odo esto, a pesar de los beneficios que los ejecutivos de la cadena de suministro que han implementado la IA dicen que les ha ayudado a conseguir: menores costes, mayores ingresos y reducciones de inventario de hasta el 75%.

Por no hablar de una pandemia mundial que sigue haciendo un llamamiento urgente e implacable a cadenas de suministro más flexibles, resilientes e intuitivas.

«La IA sigue siendo puntera», comentó el analista tecnológico y autor Joe McKendrick en nuestra Conferencia Global 2021.

Sin embargo, la oportunidad es real. Aquí hay un breve resumen de lo que ya existe y de lo que se vislumbra en el horizonte.

Una breve historia de la IA en la cadena de suministro

Como señaló McKendrick, la búsqueda de algoritmos en la cadena de suministro lleva en realidad décadas.

«El desarrollo del intercambio electrónico de datos, o EDI, para transmitir información sobre órdenes de compra y especificaciones fue el inicio de un enfoque en red de la gestión de la cadena de suministro”, explicó. Por desgracia, el EDI no era algo que las pequeñas y medianas empresas pudieran gestionar por su cuenta. En cambio, dependían de empresas más grandes que podían permitirse el personal y los recursos para establecer y mantener esas redes.

Eso cambió en los años 90, con el auge de Internet. La transparencia aumentó a medida que los sistemas logísticos y de inventario entregan datos a través de la web, y los hacían más accesibles a los colaboradores fuera de los edificios corporativos.

Ahora, una tercera ola está empezando a crecer con la aplicación de conocimientos basados en la IA para ampliar y mejorar las cadenas de suministro. Según McKendrick, la oportunidad de la IA tiene que ver con la resiliencia: ser capaz de innovar y cambiar según la demanda.

Es un valor que resulta especialmente atractivo en un mundo post-Covid.

La búsqueda de cadenas de suministro resilientes

Como han señalado los analistas del sector, el santo grial de la gestión de la cadena de suministro tras la pandemia no es el control de costes, sino la agilidad. Un estudio realizado por Bain & Company encontró que las inversiones en la resiliencia de la cadena de suministro pueden ofrecer una mejora del 15% al 25% en la producción de la planta y un aumento del 20% al 30% en la satisfacción del cliente. También ayudan a los equipos de producción a mantenerse al día con la demanda cambiante del mercado, lo que supone una importante ventaja competitiva.

Entonces, ¿cómo ayuda la IA a las empresas a crear cadenas de suministro más resistentes?

Perfeccionando su capacidad de respuesta a la complejidad y al cambio. Los posibles casos de uso incluyen:

  • Ayudar a los planificadores a controlar las tormentas inminentes y evaluar el impacto de las interrupciones en sus instalaciones
  • Recopilar datos de diferentes fuentes para que los ejecutivos puedan dedicar menos tiempo a hacer números y más a analizar sus implicaciones.
  • Poner orden en el caos de la proliferación de SKU
  • Predecir las necesidades de los clientes y ayudar a los responsables de la cadena de suministro a comprender las tendencias que se están produciendo

Entonces … ¿ya hemos llegado a ese punto?

Desgraciadamente, todavía hay muchos retos a la hora de implantar la IA en la cadena de suministro.

La mayoría de las organizaciones simplemente no disponen de los datos necesarios para desarrollar, preparar y perfeccionar los sistemas impulsados por IA: cientos de miles de datos que son relevantes, actualizados y coherentes.

La gestión del cambio es otro gran problema. Muchas organizaciones siguen intercambiando información utilizando EDI o el correo electrónico, o incluso con lápiz y papel. Transformar procesos tan arraigados dentro de los departamentos no será sencillo, sobre todo porque la tecnología sigue evolucionando. La IA ha planteado preocupaciones sobre el sesgo y el riesgo. En un nivel más práctico, uno de cada cuatro ejecutivos ha dicho que ha tenido que intervenir manualmente para anular una decisión generada por la IA.

Lo más importante es que la colaboración entre los técnicos y los profesionales de la cadena de suministro debe aumentar si la IA va a ser algo más que una solución en busca de un problema.

Como explicó Vijay Vijayasankar de IBM en una reciente charla online con Jon Reed de Diginomica, no es suficiente que los técnicos entiendan las técnicas de IA y de aprendizaje automático. «También necesitan conocer el proceso. Cómo funciona el quote-to-cash en cualquier ERP no es algo que pueda enseñar a un científico de datos en dos días. También es difícil enseñar machine learning a un especialista en ERP en un par de días o semanas. Es importante que hagamos una colaboración conjunta de conocimientos».

La perspectiva de Demand Driven

A medida que observamos la IA en Demand Driven Technologies, aquí es donde vemos la oportunidad. Replenishment+ y otras soluciones DDMRP ofrecen a los planificadores una visión inteligente y basada en datos del inventario de materiales. Sin embargo, siguen necesitando que los usuarios realicen algún tipo de configuración y personalización, ya sea en los niveles de stock de seguridad o en la configuración del buffer DDMRP.

En el futuro, no es difícil imaginar un sistema que se base en la IA y el reconocimiento de patrones para configurar esos ajustes sin intervención, lo que facilitaría la implementación y haría más intuitivo su uso.

Con el tiempo, dirigir una cadena de suministro se parecerá más a pilotar un avión comercial. Se usarán parámetros para supervisar y hacer ajustes, pero no sostendrán la palanca todo el tiempo para que el avión vuele”, explicó Erik Bush, nuestro CEO y cofundador, en la conferencia. «En diez años, las capacidades cognitivas de la cadena de suministro harán que el viaje sea más seguro y fiable, y no requerirán ni de lejos la cantidad de intervención humana a la que estamos acostumbrados hoy en día«.