Cómo podría la IA ayudar a construir cadenas de suministro más robustas
La pandemia del COVID-19 afectó significativamente las cadenas de suministro, y ya no es el mismo desde entonces. En esta publicación, una versión de la cual fue publicada por primera vez por Supply Chain Brain, Craig Civil, director de ciencia de datos e inteligencia artificial de BSI, explora de qué manera el monitoreo y las herramientas de IA tienen el potencial de ayudar a construir cadenas de suministro globales adecuadas para el futuro.
Simulación de cadenas de suministro con un gemelo digital
Anticipar el futuro sigue siendo un obstáculo importante para las cadenas de suministro mundiales. Los fenómenos climáticos extremos imprevistos o las perturbaciones sociales en un solo lugar tienen el potencial de afectar a toda la cadena de suministro en otras regiones.
Una manera de preparar a su organización para posibles situaciones y observar su desarrollo es generar un “gemelo digital”. Se trata de una copia virtual de una cadena de suministro, que abarca activos, instalaciones de almacenamiento y recursos. Al simular posibles ocurrencias en situaciones hipotéticas, se puede evaluar el alcance del riesgo y elaborar estrategias para controlarlo.
Aprovechar el Internet de las cosas
El Internet de las cosas (IoT) Es un sistema de objetos autónomos conectados a Internet que pueden recopilar y transferir datos a través de una red sin intervención humana. Los dispositivos con tecnología de IoT utilizan la monitorización por medio de IA para recopilar datos y enviar alertas si las máquinas necesitan mantenimiento o reemplazo.
Por ejemplo, durante una ola de calor, los dispositivos con IoT podrían verificar la temperatura interna de algo sensible a temperaturas extremas, como una vacuna. Este tipo de monitoreo de IA garantizaría que las vacunas estuvieran en perfectas condiciones al llegar a su destino, a pesar del clima impredecible.
El poder del aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un sistema que aprende constantemente de los datos en tiempo real y alerta a las organizaciones sobre posibles impactos en la cadena de suministro. El sistema puede analizar grandes cantidades de datos con gran rapidez y reconocer señales, patrones y tendencias que indiquen la necesidad de realizar ajustes.
Los usos del aprendizaje automático en las cadenas de suministro son infinitos. Con los algoritmos adecuados, podría ayudar a determinar la ruta más rentable para el transporte, tener en cuenta el desgaste de los vehículos y equipos, maximizar los kilómetros y los costos de combustible o evitar zonas de alto riesgo.
Esto podría significar la diferencia entre una escasez global de un producto clave o una reposición rápida y rentable cuando la demanda es alta.
Los desafíos de la IA en las cadenas de suministro
Para las organizaciones más pequeñas, el costo puede ser una barrera a la hora de utilizar eficazmente el monitoreo por medio de la IA en las cadenas de suministro. El “gemelo digital”, por ejemplo, sigue siendo una tecnología emergente costosa, y la IoT requiere una importante inversión inicial en máquinas inteligentes.
Las organizaciones con visión de futuro y deseosas de innovar podrían recurrir al cómputo de nube, lo que permite a las más pequeñas disponer de un poder de procesamiento considerable sin tener que comprar racks de servidores informáticos internos.
De manera similar, herramientas como el aprendizaje automático pueden brindar acceso a grandes volúmenes de datos, pero eso solo es verdaderamente útil si se analizan hábilmente. Equivocarse podría llevar a una decisión perjudicial para la reputación de una marca, por lo que puede ser más recomendable combinar la monitorización por medio de la IA con la experiencia humana. Esto aprovecha las fortalezas de ambos para aprovechar las fortalezas de cada uno y mejorar la cadena de suministro de manera más efectiva.
Las interrupciones en la cadena de suministro pueden enseñarnos a esperar lo inesperado. Independientemente de si su organización espera o no que la disrupción sea parte de sus actividades habituales, puede recurrir a la riqueza de la innovación para navegar la curva de aprendizaje de estos tiempos cambiantes.
