IA de la cadena de suministro: cómo empezar en cinco pasos

La IA de la cadena de suministro ha provocado considerable entusiasmo, conmoción y miedo durante el año pasado. De innovaciones de IA generativa como ChatGPT Hasta eventos de la industria, analistas e historias de los medios de comunicación, todos los líderes empresariales están siendo puestos a prueba, desde su visión y confianza en la tecnología hasta los preparativos internos y la integración de la inteligencia artificial en las operaciones de la cadena de suministro.

La razón principal de tal variedad de emociones surge de no saber cómo adoptar los avances de la IA. En uno de nuestros seminarios web recientes, a show de encuestasd El 76% de los 100 asistentes se encontraban en la etapa educativa de adopción de IA Generativa en sus empresas. Además, otra encuesta, apenas un mes después, mostró que el 31% de los asistentes fueron citados diciendo que estaban desarrollando propuestas para comenzar o actualmente probando pilotos que incorporan IA a sus empresas.

Teniendo en cuenta dónde se encuentran la mayoría de las empresas en su viaje hacia la IA en la cadena de suministro, la combinación de entusiasmo y aprensión no es una sorpresa. Esta fase suele caracterizarse por una serie de preguntas que son difíciles de responder, entre ellas:

• ¿Cómo podemos confiar y validar la información que produce la IA generativa?
• ¿Cómo puede nuestra organización prepararse mejor para las capacidades actuales y futuras de la IA?
• ¿Cómo podemos avanzar cuando los recursos internos son limitados, desde planificadores hasta científicos de datos?

Para superar verdaderamente este obstáculo común para la adopción, los líderes empresariales deben comprender la diferencia entre la IA generativa y el aprendizaje automático y saber qué casos de uso generan el mayor impacto posible.

Las diferencias entre IA generativa y aprendizaje automático

La IA generativa y el aprendizaje automático están estrechamente relacionados dentro del ámbito más amplio de la inteligencia artificial. Sin embargo, existen diferencias críticas entre los dos: sus objetivos principales y sus resultados. A diferencia del aprendizaje automático, que está predominantemente orientado a tareas, la IA generativa se trata más de crear contenido original que no necesariamente se relaciona directamente con datos de entrada específicos, sino que aprende la estructura subyacente para producir resultados nuevos y similares.

El aprendizaje automático es una rama que involucra algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las computadoras mejorar su desempeño en una tarea a través de la experiencia o los datos. La tecnología abarca varias técnicas para aprender a partir de datos etiquetados o no estructurados para predecir o clasificar en función de datos determinados, tomar decisiones o inferencias y entrenar modelos para realizar tareas. Luego, el sistema aprende patrones y hace predicciones o decisiones basadas en los datos proporcionados, esencialmente enfocados en tareas específicas como clasificación, regresión o agrupación.

IA generativa, por otro lado, es un subconjunto del aprendizaje profundo que se ocupa de la creación de nuevos contenidos o datos basados ​​en datos etiquetados y no etiquetados. Este campo se centra principalmente en la creación de contenido nuevo (incluidas imágenes, texto, audio o vídeos) que puede no haber formado parte del conjunto de datos original en función de patrones e información aprendidos y recreados a partir de los datos de entrada.

Conocer estas diferencias entre las dos tecnologías es fundamental para las empresas que pretenden aprovechar la inteligencia artificial de forma eficaz. Pero también se debe reconocer la relación complementaria entre los dos, especialmente porque los avances en uno benefician en última instancia al otro y contribuyen al desarrollo más amplio de aplicaciones sofisticadas.

Cinco maneras de iniciar su viaje

Un enfoque estructurado para embarcarse en el viaje de la IA en la cadena de suministro es esencial para una transición sin problemas. Las empresas necesitan definir objetivos, adquirir las herramientas y la tecnología adecuadas, preparar la infraestructura de datos, implementar modelos de IA y mejorar continuamente el sistema.

A continuación se presentan cinco casos de uso fundamentales para la adopción de la IA que se pueden lograr con DemandaAI+ y InventarioAI+ soluciones. Estos escenarios no sólo muestran el impacto potencial de Planificación de la cadena de suministro basada en la IA sino que también demuestra aplicaciones versátiles y de gran alcance en diversos aspectos comerciales.

1. Detección de la demanda

La visibilidad en tiempo real y la información sobre la demanda a corto plazo permiten mejorar los niveles de servicio y una mayor precisión de los pronósticos. Esta capacidad traduce información de demanda basada en el mercado para permitir que las organizaciones de la cadena de suministro detecten patrones de compra a corto plazo. Luego se pueden aprovechar nuevas técnicas matemáticas y señales de demanda casi en tiempo real para mejorar la respuesta de la cadena de suministro a cambios de demanda no planificados – una oportunidad transformadora para cualquier empresa.

2. Previsión causal

Los pronósticos causales incorporados aíslan las señales de demanda reales del “ruido” del mercado. Al combinar el aprendizaje automático con técnicas de IA generativa, se pueden descubrir patrones complejos que a menudo se pasan por alto, lo que ayuda a los profesionales de la cadena de suministro a centrarse en los datos más importantes para su negocio, sus clientes y su crecimiento general.

3. Introducciones de nuevos productos

Pronosticar la introducción de nuevos productos sin un historial de ventas puede ser un desafío, pero la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa para ayudar a que estas predicciones sean más precisas. Los sistemas de la cadena de suministro pueden aprender de la evolución de la demanda en tiempo real para producir un pronóstico más preciso con mucho menos esfuerzo. Luego, con el tiempo, los planes de la cadena de suministro se vuelven más específicos, lo que genera una mayor rentabilidad, clientes más satisfechos y una mejor sincronización entre los socios de la cadena de suministro.

4. Optimización del inventario

La aplicación de inteligencia artificial a la gestión de inventario proporciona información inmediata sobre el rendimiento del inventario según el plan. Esta forma de análisis inteligente abre la puerta a posiciones de inventario más rentables y, al mismo tiempo, brinda a los planificadores de la cadena de suministro alertas en tiempo real y visibilidad instantánea de las excepciones y la resolución propuesta de problemas.

Mejor aún, con la puntuación inteligente, el escenario inteligente aplica la priorización económica para centrarse más en las oportunidades más importantes, reduciendo en última instancia los inventarios inflados, aumentando al mismo tiempo los niveles de servicio y evitando déficits. Además, las capacidades de planificación de inventario pueden automatizar la identificación de la mejor política de inventario para cada SKU en cada ubicación de almacenamiento en función de la información más actualizada. Dichos datos incluyen la demanda, la variabilidad de la demanda, la variabilidad de la oferta, el tiempo de entrega entre instalaciones, el inventario mantenido en ubicaciones de almacenamiento alternativas y los tipos de existencias en cada instalación.

Los planificadores de la cadena de suministro también pueden aprovechar una función de políticas de inventario automatizadas por IA para determinar qué productos están experimentando una demanda esporádica o "desigual", como rangos amplios de tamaños, repuestos o equipos industriales. Este enfoque permite a las cadenas de suministro aplicar una táctica de planificación de reabastecimiento estocástica que puede resultar en Mejoras en el nivel de servicio entre el 9% y el 27%. al mismo tiempo que reduce los niveles de inventario y los costos de logística.

5. Optimización de red

Las complejidades de los flujos actuales de la red de la cadena de suministro no solo impiden el monitoreo y la gestión efectivos de los movimientos de mercancías, sino que también aumentan la vulnerabilidad de la cadena de suministro a los desastres naturales y las tensiones geopolíticas que pueden agravar aún más las interrupciones en las entregas.

Un enfoque innovador para la optimización de la red puede abordar este problema común creando rápidamente un gemelo digital de una cadena de suministro. Al emplear IA generativa para explorar posibles escenarios futuros, esta estrategia permite a los planificadores de la cadena de suministro analizar y evaluar diversas configuraciones que pueden gestionar eficazmente los costos, mejorar el servicio y alinearse con los objetivos de reducción de emisiones. Además, los planificadores pueden simular y evaluar diversos escenarios, lo que permite una toma de decisiones proactiva y una planificación estratégica para navegar por las complejidades del panorama moderno de la cadena de suministro.

Un camino sencillo hacia una verdadera transformación empresarial centrada en la IA

Al reconocer la relación única y complementaria entre el aprendizaje automático y la IA generativa, las organizaciones de la cadena de suministro tienen una oportunidad única de llevar a sus empresas a una nueva era de inteligencia de datos. No sólo pueden navegar por las complejidades de las cadenas de suministro modernas, sino también mejorar la eficiencia, gestionar los costos, mejorar los niveles de servicio y crear un futuro más sostenible para su cadena de suministro y su negocio en general.