Probablemente ya sepa que la mayoría de las cadenas de suministro aún confían en Excel para realizar pronósticos y que la adopción del aprendizaje automático y el análisis avanzado está aumentando lenta y constantemente. Pero este lento aumento no está al ritmo de la transformación general que ha sufrido la cadena de suministro durante y después de COVID. Hay una brecha creciente.

Entonces, recapitulemos las áreas en las que la IA y el aprendizaje automático pueden mejorar la capacidad de un fabricante para volverse más proactivo para mejorar el rendimiento empresarial. Puede que finalmente sea el momento de actuar.

Pronóstico preciso de la demanda

Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos históricos, factores externos (p. ej., clima, vacaciones, eventos) y el comportamiento del cliente para predecir la demanda futura con mayor precisión. Esto permite a los fabricantes planificar sus niveles de inventario, programas de producción y estrategias de distribución de manera más efectiva, lo que reduce el riesgo de desabastecimiento y exceso de existencias. La capacidad de pronosticar probabilísticamente y hacer las compensaciones correctas puede impactar dramáticamente en la gestión de la demanda intermitente y liberar capital de trabajo.

Optimización de inventario en tiempo real

Y un mejor pronóstico de la demanda permite la optimización del inventario en tiempo real, donde los niveles de inventario, los patrones de ventas y otras variables se utilizan para identificar oportunidades que optimicen los niveles de inventario y lo acerquen lo más posible al cliente.

Visibilidad mejorada de la cadena de suministro

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos de múltiples fuentes, incluido el desempeño del proveedor, la logística y los procesos de producción, para identificar cuellos de botella y optimizar la eficiencia de la cadena de suministro. Esto mejora la visibilidad de la cadena de suministro. Al identificar y resolver problemas de manera proactiva, los fabricantes pueden reducir los plazos de entrega, mejorar la precisión de los pedidos y mejorar la satisfacción del cliente.

Optimización dinámica de precios

Optimizar la demanda, el inventario y la visibilidad son solo "apuestas en la mesa". No usar IA en estas áreas puede ponerlo en una desventaja significativa desde el principio. Donde obtiene un apalancamiento significativo es yendo aún más lejos al usar IA para la optimización dinámica de precios. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a los fabricantes a optimizar las estrategias de precios en función de los datos del mercado en tiempo real y el comportamiento del cliente. Mediante el análisis de factores como la demanda, la competencia y la elasticidad de los precios, los fabricantes pueden ajustar sus precios de forma dinámica para maximizar los ingresos y la rentabilidad.

Mantenimiento predictivo

Por último, el novio de mi hija trabaja en la cadena de suministro para un fabricante de papel en el taller. Recientemente, un equipo quedó fuera de servicio durante 4 días, lo que les costó cientos de miles de dólares debido a la pérdida de ingresos/productividad, el mecanizado de la nueva pieza (en China) y el envío urgente a los EE. UU. El mantenimiento predictivo a menudo se pasa por alto como un beneficio de la IA, pero los algoritmos pueden analizar los datos de los sensores de los equipos de fabricación para predecir cuándo se necesita mantenimiento. Al identificar posibles fallas en los equipos antes de que ocurran, los fabricantes pueden reducir el tiempo de inactividad, mejorar la confiabilidad de los equipos y reducir los costos de mantenimiento.

Con todos estos beneficios conocidos, es sorprendente que el ritmo de adopción sea tan lento. Estos son algunos obstáculos comunes en el camino hacia la transformación.

• Los recursos de TI son demasiado escasos para asumir un nuevo proyecto. Con las crecientes amenazas a la seguridad cibernética, las preocupaciones sobre pérdidas y ganancias y solo los entregables del día a día, TI a menudo no está tan preocupado por los sistemas que funcionan bien. Si la forma actual de hacer las cosas (desde una perspectiva técnica) funciona, TI tiende a evitar hacer demasiados cambios por temor a romper lo que funciona.
• El equipo de la cadena de suministro está demasiado ajustado para realizar una RFI. Buscar proveedores, redactar una RFI, hablar con un vendedor tras otro y luego ponerse de acuerdo como grupo sobre la solución final es una tarea abrumadora para cualquier equipo. Pero agregue las presiones diarias de mantener el negocio bien abastecido en un entorno volátil y complejo y tiene una receta para morder más de lo que el equipo puede masticar. Proyectos como estos requieren un fuerte liderazgo y la capacidad de dividir las tareas en partes pequeñas que sean fáciles de "digerir" para el equipo.
• Excel ha existido durante años y no todos los miembros del equipo aceptarán una nueva forma de hacer las cosas.. Esto alimenta el punto anterior. Si está funcionando, ¿por qué cambiarlo? En muchos sentidos, nos hemos olvidado de preguntar "qué pasaría si" y aceptar que lo suficientemente bueno es lo suficientemente bueno.
• Es demasiado caro y no sabemos cómo hacer el caso de negocios. En última instancia, las empresas necesitan una dirección clara sobre el marco de tiempo de costo-beneficio para cualquier iniciativa. TI, el CFO y el CSCO pueden tener una visión diferente sobre el ROI de mejorar el software de la cadena de suministro. La alineación es la clave. Esto abordará la gran pregunta: ¿de quién es el presupuesto de todos modos?

En Arkieva, comprendemos la realidad de la cadena de suministro actual, sus desafíos y los obstáculos que se interponen en el camino de la mejora. Nuestro papel principal en el cambio transformacional es hacerlo menos complejo para las empresas que se embarcan en el viaje. Nuestras raíces están en la consultoría de la cadena de suministro. Hemos tenido los trabajos en los que está ahora. Podemos ayudarlo.

Hable con un miembro de nuestro equipo para ayudar a trazar una estrategia para estar a la altura del panorama cambiante. Te guiaremos a la mejor decisión para ti y tu equipo. Todo lo que necesita es una llamada. Contáctenos para comenzar.

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• Fuente: https://blog.arkieva.com/5-ways-artificial-intelligence-impacts-the-supply-chain/