Cómo la IA en la cadena de suministro aporta valor a su negocio

Los líderes de la cadena de suministro buscan comprender mejor la planificación de su cadena de suministro. ¿Y qué mejor forma de empezar que con la inteligencia artificial (IA)?

En los últimos años, cargados de palabras de moda, hemos visto muchas herramientas nuevas y brillantes generar entusiasmo (y confusión) en torno al potencial de la IA. Se están diseñando tecnologías desde cero para utilizar capacidades de inteligencia artificial para mejorar los pronósticos y revelar información más rápido que cualquier ser humano. E incluso ChatGPT facilita que cualquiera pueda crear contenido (incluso artículos completos y documentos técnicos) para responder prácticamente todas las preguntas que la gente pueda imaginar.

Cuando se trata de planificación de la cadena de suministro, puede resultar difícil creer que estas capacidades actuales puedan aportar algún valor real. Pero está sentando las bases para un nuevo paradigma que podría reducir el 70% del tiempo de planificación semanal, entre un 15% y un 30% menos de errores de pronóstico y obtener resultados de inventario impresionantemente mejorados.

De proyecto científico a facilitador de la cadena de suministro

Según la  Gartner, se espera que la IA impregne cada innovación impulsada por la tecnología y cada decisión estratégica durante el próximo año. Y la precisión y velocidad de la toma de decisiones de la IA no podrían llegar en mejor momento para los planificadores de la cadena de suministro.

Para mantenerse al día con la dinámica actual del mercado, los planificadores deben modernizar sus estrategias tradicionales de cadena de suministro con pronósticos que consideren las señales del mercado y los impulsores de la demanda que cambian más rápido y con mayor frecuencia.

Por ejemplo, integrar en los pronósticos el comportamiento de los clientes en tiempo real, los cambios económicos, los cambios ambientales y los eventos geopolíticos en curso permite a las empresas predecir y adaptarse a escenarios en evolución con más agilidad. Los análisis habilitados por IA llenan vacíos críticos inherentes a los modelos convencionales, abordando la demanda base, el impulso promocional, los pronósticos causales y los conocimientos de los usuarios dentro de una solución unificada, mejorando significativamente la precisión de los pronósticos.

La inteligencia artificial tiene muchas otras aplicaciones valiosas en la cadena de suministro, entre ellas:

• Mejora continua a través de visibilidad en tiempo real, inteligencia empresarial procesable y análisis de datos automatizados
• Precisión de monitoreo mejorada de disponibilidad de pedidos y estado en tiempo real
• Alerta temprana de retrasos en las fases iniciales para desencadenar planes de contingencia o abastecimiento alternativo
• Identificación más rápida de la disminución de la popularidad del producto y de los ciclos de fin de vida útil a través del análisis del nivel de existencias
• Estrategias de precios optimizadas con análisis comparativo de precios de productos, costos de la cadena de suministro y márgenes de beneficio minorista
• Planificación ajustada de la demanda, el reabastecimiento y el suministro a través del análisis de los precios de las materias primas y los patrones climáticos

Si bien la lista de posibles mejoras es extensa, obtener datos de numerosas fuentes internas y externas para aprovechar la IA de manera significativa es un desafío importante para la mayoría de las organizaciones de la cadena de suministro. Y una vez recopilados, los datos a menudo requieren cierta limpieza y estandarización.

Cómo la IA madura las capacidades de planificación de la cadena de suministro

La convergencia de una mayor disponibilidad de datos y avances tecnológicos hace que ahora sea el momento adecuado. Es hora de adoptar una cadena de suministro impulsada por IA. Afortunadamente, hoy en día hay varias capacidades disponibles para automatizar los procesos de la cadena de suministro y aumentar la toma de decisiones de su equipo de cadena de suministro.

Selección de algoritmo de pronóstico optimizado ayuda a garantizar que la precisión del pronóstico se optimice durante todo el ciclo de vida de un producto. Combina automáticamente múltiples algoritmos cada vez que se agregan nuevos datos al historial de demanda y compara la precisión de cada elemento pronosticado con cada algoritmo de pronóstico disponible, eligiendo en última instancia qué grupo de algoritmos minimiza el error de pronóstico.

Ajuste de los valores atípicos de la demanda detecta automáticamente puntos de datos anómalos del historial de demanda y proporciona un mecanismo para corregir o explicar los valores atípicos. Esto elimina el tiempo y el esfuerzo que necesita el planificador de demanda para identificar y contabilizar manualmente anomalías debidas a desabastecimientos, programas promocionales de la competencia, interrupciones no planificadas o eventos no repetitivos. Abordar estos "datos incorrectos" ayuda a mejorar la precisión del pronóstico al garantizar que los datos utilizados por los modelos sean lo más limpios posible.

Detección de demanda a partir de datos no estructurados aprovecha el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural para leer y analizar big data para reconocer relaciones complejas y proporcionar información valiosa sobre los datos. La capacidad se mantiene al día con cada cambio en las preferencias y el comportamiento de los consumidores al analizar automáticamente terabytes de datos no estructurados en cuestión de minutos para determinar el sentimiento del comprador y predecir rápidamente un impacto en la demanda a corto y largo plazo.

Simulaciones probabilísticas de oferta y demanda. comprender la variabilidad en la demanda y la capacidad de oferta a un nivel récord. A diferencia de los pronósticos de un solo valor, estas capacidades construyen una gama de posibles pronósticos de oferta y demanda y crean pronósticos aleatorios, que se utilizan en simulaciones de gemelos digitales de n niveles y con oferta limitada para predecir la resiliencia de la cadena de suministro. La incorporación de datos de ingresos y ganancias a nivel de producto en estas simulaciones de tipo Monte Carlo permite a los planificadores evaluar los riesgos de cumplir los objetivos volumétricos y financieros.

Limpieza automática de datos y población de parámetros. reconoce datos de la cadena de suministro incompletos o inexactos y aplica automáticamente los datos correctos o alerta al administrador de datos apropiado para que tome medidas correctivas. Las soluciones avanzadas que limpian automáticamente los datos y completan los parámetros de la cadena de suministro garantizan que haya datos oportunos y precisos disponibles para las operaciones de planificación de la cadena de suministro.

Aumento de selección de escenarios utiliza capacidades cognitivas avanzadas para desarrollar nuevos conocimientos y aumentar la capacidad del planificador para tomar decisiones rápidas y bien informadas. Busca de forma autónoma las mejores soluciones para las disrupciones y oportunidades y puede proporcionar al planificador las mejores alternativas para acelerar la toma de decisiones.

Optimización del perfil del ciclo de vida del producto. mejora la precisión del pronóstico a nivel de artículo a través de técnicas de modelado basadas en atributos para crear perfiles de demanda, asignarlos a nuevos artículos, evaluar continuamente su precisión y revisarlos. Aprende de presentaciones de productos anteriores para optimizar la forma y el volumen del perfil para el lanzamiento de nuevos productos.

Donde la previsión se une a la capacidad de respuesta

Adoptar la IA en las operaciones de la cadena de suministro no solo agiliza los procesos. Abre un abanico de posibilidades, desde la mejora continua hasta el análisis de datos automatizado hasta una planificación de la demanda ajustada y simulaciones resilientes. Y a medida que la IA madura, su potencial para remodelar el panorama de la cadena de suministro se vuelve cada vez más tangible, prometiendo un futuro de eficiencia y previsión incomparables.

En Logility, esta coyuntura en la planificación de la cadena de suministro no es solo un avance tecnológico sino también una oportunidad fundamental para los líderes de la cadena de suministro. Las capacidades mejoradas de IA permiten cada vez más a los equipos resolver problemas de inmediato con alertas en tiempo real e información instantánea, puntuación inteligente y priorización económica, y las mejores políticas de inventario para cada SKU.

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