El Machine Learning está revolucionando la gestión de la cadena de suministro
Si hablamos de tecnologías disruptivas en el sector del transporte y la logística, sin duda tenemos que mencionar la influencia que ha tenido en los últimos años el Machine Learning: un subcampo de la Inteligencia Artificial que se define como la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano, lo que le permite realizar tareas complejas de forma similar a como lo haría un trabajador.
Los modelos de Machine Learning (Aprendizaje Automático), basados en algoritmos, son excelentes para analizar tendencias, detectar anomalías y obtener predicciones provenientes de conjuntos de datos masivos. Estas potentes funcionalidades lo convierten en una solución ideal para abordar algunos de los principales retos del sector de la cadena de suministro.
¿Cómo se puede aprovechar el Machine Learning en la gestión de la cadena de suministro
Al ser el transporte y la logística un sector que depende en gran medida de los datos, el Machine Learning puede ser empleado para potenciar múltiples elementos necesarios en la gestión óptima de la cadena de suministro:
Para el análisis predictivo
Mediante el uso de modelos de Machine Learning, las empresas pueden disfrutar de las ventajas del análisis predictivo para la previsión de la demanda. Estos modelos de ML son muy precisos a la hora de identificar patrones ocultos en los datos históricos de la demanda, y al mismo tiempo, también son capaces de detectar problemas en la cadena de suministro antes de que afecten al negocio.
Contar con un sistema sólido de previsión equivale a que la empresa esté equipada con recursos e inteligencia para responder a las amenazas emergentes.
Para realizar inspecciones de calidad automatizadas
A la hora de revisar contenedores o paquetes en busca de cualquier tipo de daño durante el trayecto, los centros logísticos suelen llevar a cabo inspecciones de calidad de forma manual. El crecimiento de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning ha aumentado el alcance de la automatización de estas inspecciones durante el ciclo de vida de la cadena de suministro.
Las técnicas habilitadas para el Machine Learning permiten el análisis automatizado de defectos en equipos industriales, así como la comprobación de daños mediante el reconocimiento de imágenes. Estas inspecciones de calidad automatizadas reducen las posibilidades de entregar mercancías defectuosas a los clientes.
Para obtener una visibilidad en tiempo real
Un negocio próspero de la cadena de suministro depende en gran medida de la visibilidad y el seguimiento, y busca constantemente tecnología que pueda cubrir ambas ventajas.
El Machine Learning puede ser combinado con otras tecnologías como el Deep Learning, IoT y el seguimiento en tiempo real. Esto puede utilizarse para mejorar sustancialmente la visibilidad de la cadena de suministro, ayudando así a las empresas a transformar la experiencia del cliente y a lograr compromisos de entrega más rápidos.
Amazon utiliza esta combinación de técnicas para ofrecer una experiencia de cliente excepcional. Principalmente, ellos lo consiguen basándose en la información sobre la correlación entre las recomendaciones de productos y las posteriores visitas de los clientes al sitio web.
Para agilizar la planificación de la producción
El ML desempeña también un papel fundamental en la optimización de los planes de producción, pues puede utilizarse para entrenar algoritmos sobre los datos de producción ya disponibles, de forma que ayuden a identificar posibles áreas de ineficiencia y desperdicio.
Además, cabe destacar el uso del Aprendizaje Automático para crear un entorno más adaptable que permita afrontar eficazmente cualquier tipo de interrupción en la cadena de suministro.
Para reducir costes y tiempos de respuesta
La capacidad de los algoritmos de Machine Learning para aprender de los datos en tiempo real y de los registros históricos de entrega ayuda a los gestores de la cadena de suministro a optimizar la ruta de su flota de vehículos, lo que permite reducir el tiempo de conducción, ahorrar costes y mejorar la productividad.
Además, al mejorar la conectividad con varios proveedores de servicios logísticos e integrar los procesos de transporte y almacenamiento, se pueden reducir los costes administrativos y operativos de la cadena de suministro.
¿Qué ventajas tiene el Machine Learning en la gestión de la cadena de suministro?
Como puedes ver, el ML tiene múltiples aplicaciones para gestionar la cadena de suministro pero, ¿es realmente rentable invertir en esta tecnología? La respuesta es que, a largo plazo, las ventajas son evidentes y muy beneficiosas:
- Eficiencia de costes, lo que impulsa sistemáticamente la reducción de residuos y la mejora de la calidad.
- Optimización del flujo de productos, sin la necesidad de tener que disponer de mucho inventario.
- Buena gestión de las relaciones con los proveedores, gracias a unas prácticas administrativas más sencillas y rápidas.
- Obtención de información procesable, lo que permite una rápida resolución de problemas y una mejora continua.