También en el sector logístico, el aprendizaje automático (machine learning – ML) está proporcionando una nueva visión de la cadena de suministro a partir de los datos (y de los patrones que se infieren) sin intervención humana y en tiempo real.
Con las aplicaciones machine learning que vimos en nuestra anterior entrega, y las que vamos a ver ahora, se están desarrollando algoritmos que consultan grandes cantidades de datos, descubren nuevos patrones y dan lugar a modelos que proporcionan predicciones más precisas.
Como resultado de la implantación de esta rama de la inteligencia artificial, que tiene como objetivo desarrollar técnicas que permitan que los ordenadores sean capaces de aprender, surgen nuevos sistemas y procesos llamados a revolucionar la gestión de la cadena de suministro.
Ahora, continuamos viendo las 5 aplicaciones siguientes:
6. Pronosticar la demanda de nuevos productos
En esta tarea se incluyen los factores causales que impulsan la mayor parte de las nuevas ventas. Es un área en la que se está aplicando el aprendizaje automático hoy en día con buenos resultados.
Habitualmente se ha realizado de forma práctica preguntando a los socios del canal y a los equipos de ventas sobre la cantidad de un producto nuevo que venderán y aplicando modelos estadísticos más o menos avanzados
El aprendizaje automático está demostrando ser valioso para tener en cuenta ciertos factores causales que influyen en la demanda y que aún no se incorporaban en los procedimientos anteriormente usados.
7. Ampliar la vida útil de los activos clave de la cadena de suministro
Nos referimos a maquinaria, motores, elementos de transporte y a equipos de almacén de los que podemos recopilar datos por medio de sensores de Internet de las Cosas (IoT) para encontrar nuevos patrones.
La industria manufacturera lidera el volumen de datos que produce anualmente y el aprendizaje automático está demostrando muy valioso en el análisis de datos procedentes de la máquina para determinar qué factores causales influyen más en el rendimiento de la maquinaria.
Además, el aprendizaje automático está conduciendo a medidas más precisas de la eficacia general de los equipos (Overall Equipment Effectiveness – OEE), una medida clave en la que confían muchas de las partes involucradas en la cadena de suministro.
8. Mejorar la calidad de los proveedores
Esto se realiza mediante la búsqueda de patrones en los niveles de calidad de los proveedores y la creación automática de jerarquías de datos de seguimiento y localización para cada proveedor.
En promedio, una empresa típica depende de proveedores externos para más del 80% de los componentes que se ensamblan en un producto determinado.
Así la calidad del proveedor, el cumplimiento y la necesidad de trazabilidad son esenciales en las industrias fuertemente reguladas, como pueden ser la aeroespacial, defensa, alimentación y la sanitaria.
Cada vez es más frecuente que aparezcan aplicaciones de aprendizaje automático que puedan definir de forma independiente las jerarquías de productos y agilizar los informes de trazabilidad, ahorrando un parte importante del tiempo que un fabricante invierte en estas tareas.
9. Mejorar la planificación y la programación de la producción
El aprendizaje automático está mejorando tanto la planificación como la programación y la precisión de estos planos de la producción teniendo en cuenta numerosos condicionantes y restricciones.
Tanto para los fabricantes que trabajan sobre pedido como los que lo hacen contra inventario, el aprendizaje automático les está permitiendo equilibrar los condicionantes y restricciones de una manera más efectiva que con los procedimientos convencionales.
Están consiguiendo reducir los retrasos en la cadena de suministro para todo lo relativo a componentes y piezas utilizados en sus productos personalizados.
10. Aumentar la visibilidad del conjunto de la cadena
La combinación de aprendizaje automático con analítica de datos, sensorización IoT y seguimiento en tiempo real está proporcionando, por primera vez, visibilidad de extremo a extremo en muchas cadenas de suministro.
Lo que se necesita en muchas cadenas de suministro hoy en día es una plataforma o arquitectura operativa completamente nueva basada en datos en tiempo real, enriquecida con patrones e ideas que no han sido visibles con las anteriores herramientas de análisis.
Con las aplicaciones vistas en esta entrega, junto a las anteriores, el aprendizaje automático se revela como un elemento esencial para futuras plataformas de la cadena de suministro que busquen revolucionar estos aspectos de la logística 4.0.
