Las cadenas de suministro están sometidas a una gran presión por motivos financieros, geopolíticos y ecológicos.
La inteligencia artificial puede ayudar a que las cadenas de suministro funcionen con mayor eficiencia y se adapten más fácilmente a las perturbaciones.
Las empresas deben utilizar los datos de forma más eficaz y aprovechar la IA para reducir costes y aumentar los beneficios y la sostenibilidad.
Las cadenas de suministro rara vez han sufrido una presión como esta. La turbulencia geopolítica, la escasez de mano de obra, las condiciones meteorológicas extremas y los cambios en la demanda se han combinado para crear un caos logístico mundial. La realidad es que es poco probable que los problemas que hemos experimentado en los últimos dos años se alivien en un futuro próximo.
En un entorno que cambia constantemente, las empresas no pueden confiar en hacer las cosas «justo a tiempo». Están sujetas a fluctuaciones tanto en el lado de la demanda como en el de la oferta, lo que da lugar a variaciones en las previsiones y a limitaciones en la cadena de suministro. Un diseño de procesos tradicional y estático, con una única ruta crítica, simplemente no puede hacer frente a esta complejidad. Además, los equipos trabajan con datos imperfectos y sistemas informáticos complejos, y crecen las expectativas de que las cadenas de suministro lideren los esfuerzos para hacer frente a la crisis climática. El resultado es que solo 1 de cada 5 empresas ha alcanzado un nivel suficiente de resiliencia de la cadena de suministro.
Aquí es donde entra en juego la tecnología. Las cadenas de suministro que tienen en su núcleo la minería de procesos y la inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático crean visibilidad en toda la cadena de suministro. Esto les permite supervisar y optimizar la cadena de suministro de forma continua, lo que a su vez permite a las organizaciones reducir la complejidad y operar con mayor eficiencia, tanto desde el punto de vista financiero como ecológico.
Estos son tres pasos prácticos que las organizaciones pueden dar para aumentar la resiliencia de sus cadenas de suministro.
1. Utilizar los datos de forma eficaz
La gran mayoría de las organizaciones dispone de una gran cantidad de datos, pero no es capaz de utilizarlos eficazmente para tomar decisiones. En consecuencia, a menudo vuelven a hacer las cosas como lo han hecho en el pasado. Sin conocimientos basados en datos, es casi imposible encontrar las causas profundas de los problemas en su cadena de suministro. Soluciones de software revolucionarias, como la minería de procesos, permiten a los líderes desbloquear el poder de sus datos.
Tomemos como ejemplo el transporte marítimo mundial: al menos 60 millones de contenedores (el 25 % de todos los contenedores de transporte) se transportan vacíos cada año. El problema de fondo es que las empresas suelen gestionar sus procesos de inventario, producción, gestión de pedidos y envío de forma aislada. Dicho de otro modo, el software de envío no sabe si hay otros pedidos en curso que puedan ocupar la capacidad restante. En lugar de dejar que los contenedores viajen vacíos, una organización podría utilizar la tecnología para conectar la información de todos los procesos, supervisar la capacidad de envío en tiempo real y realizar ajustes dinámicos, como agrupar pedidos. Es una situación en la que todos ganan: menos contenedores significan menos costes y menos emisiones de carbono. Un cliente de Celonis, una empresa de bienes de consumo envasados, está haciendo precisamente eso y, como resultado, necesita 300 transportes por carretera menos a la semana que antes.
2. Utilizar la IA basada en el conocimiento de los procesos
Las capacidades de la IA se integran cada vez más en la gestión de la cadena de suministro para ayudar a las personas a tomar decisiones en actividades de planificación sofisticadas, como la previsión de la demanda, la determinación de los plazos de compra y muchas más. Según una encuesta realizada por IBM, más de la mitad de los directores de cadena de suministro ya utilizan la IA.
Esto se sustenta en tres tendencias: las técnicas de aprendizaje con pocos ejemplos (few-shot learning), en las que un modelo fundacional puede adaptarse a cadenas de suministro específicas con cantidades relativamente pequeñas (según los estándares de la web de consumo) de datos de entrenamiento, hacen que las predicciones de la IA se ajusten mejor a la situación de planificación en cuestión; el seguimiento y la digitalización mediante sensores; y la tecnología de gemelos digitales.
A medida que la IA evoluciona rápidamente, la minería de procesos se vuelve exponencialmente más potente. Las operaciones empresariales, en particular la gestión de la cadena de suministro, se beneficiarán significativamente de esta tecnología.
3. Crear cadenas de suministro más sostenibles
Al construir cadenas de suministro más sostenibles, los líderes también impulsarán sus ingresos y sus beneficios netos. Tomemos la inflación como ejemplo: las presiones inflacionistas pueden aliviarse con enfoques sostenibles de la cadena de suministro que reduzcan los costes de las emisiones y los residuos, al tiempo que aumentan los ingresos gracias a la fidelidad de los clientes y evitan las multas asociadas a requisitos normativos cada vez más estrictos. Optimizar la logística con aprendizaje automático conduce a plazos de entrega precisos que hacen que los clientes vuelvan.
De forma similar en cuanto a los beneficios netos, las empresas pueden reducir el riesgo de error humano y mejorar la precisión de los pedidos y los tiempos de ciclo con la minería de procesos. Esto se traduce en una reducción mínima de devoluciones y cancelaciones, lo que reduce los residuos y las emisiones del transporte.
La tecnología ha surgido en repetidas ocasiones como fuente de soluciones para algunos de los mayores desafíos del mundo. Los líderes empresariales deben ahora recurrir a ella una vez más para aumentar la resiliencia de las cadenas de suministro mundiales. Necesitan construir cadenas de suministro que sean eficientes, basadas en datos, transparentes y sostenibles.
