¿Qué sería una cadena de suministro que no analizara datos?
Sería cualquier cosa excepto una cadena de suministro.
La Inteligencia Artificial está brindando oportunidades decisivas para reforzar la logística de la cadena de suministro utilizando nuevas fuentes de datos y nuevas técnicas capaces de optimizar las operaciones, sobre todo a nivel hiperlocal.
La automatización y el pronóstico de la demanda están a la vanguardia de las mejoras de las cadenas de suministro, pero el cambio de cultura organizacional es fundamental para impulsar una verdadera optimización. Se espera que el mercado de la IA en la cadena de suministro alcance los 21.800 millones de dólares en 2027. Optimizar la cadena de suministro afecta a todos los sectores: desde el retail hasta la industria, el transporte y el almacenamiento. Inspírate con estos casos de uso de alto valor: Casos de uso de gran valor en las cadenas de suministro Optimización de la planificación, la producción y la visualización: la adopción de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático permite a las empresas optimizar la logística y determinar los factores que afectan el rendimiento, aumentando así la productividad.
Al utilizar tecnología integrada como parte del Internet de las cosas, las empresas (IoT) pueden comprender mejor a sus clientes. Cuantos más dispositivos conectados puedan rastrear y analizar el movimiento del cliente en una instalación, más fácil será comprender las necesidades del cliente y optimizar para lograr el máximo impacto.
Pronóstico de la demanda: la ciencia de datos y las técnicas de aprendizaje automático permiten realizar un seguimiento de todos los factores que pueden influir en la precisión del pronóstico de la demanda a una escala que no sería posible para el análisis humano. La información como el clima o las ventas en tiempo real puede mejorar la gestión del almacén y la autogestión de los sistemas de inventario.
Selección efectiva de proveedores: en un mundo ideal, los sistemas de inteligencia artificial analizarían grandes conjuntos de datos y clasificarían automáticamente a los proveedores de acuerdo con su desempeño de entrega, su credit score y evaluaciones internas que luego permiten a las personas tomar mejores decisiones a la hora de seleccionar proveedores de confianza, mejorando así su servicio al cliente.
Automatización: cuando se trata de aprendizaje automático e inteligencia artificial en la cadena de suministro, un paso clave para la optimización es la automatización: eliminar pasos del proceso que los humanos antes tenían que hacer manualmente. Esto libera energía humana para realizar tareas más estratégicas y desarrollar más mejoras del sistema.
Chatbots: cada vez más, las empresas recurren a la inteligencia artificial para abordar los problemas de los proveedores de primera línea. Las empresas pueden reducir el tiempo dedicado a interactuar con los proveedores, ya que los chatbots pueden abordar una gran parte de los problemas y transacciones comunes.
Best practices Los beneficios potenciales de los sistemas impulsados por IA en las operaciones de la cadena de suministro son enormes. Actualmente, los datos están aislados y son difíciles de aprovechar. Si bien la IA no es mágica y existen desafíos que superar, existen algunos pasos clave que son fundamentales al iniciar el viaje hacia la IA empresarial dentro de la cadena de suministro:
Explorar conjuntos de datos de múltiples fuentes para construir proyectos que abarquen un mayor valor; ser creativo con la adquisición de datos y priorizar el acceso fluido (y que cumpla con la privacidad) a los conjuntos de datos a medida que evolucionan.
Diseñar e implementar soluciones de datos en producción para obtener información en tiempo real.
Automatizar los flujos de trabajo asociados con estos conocimientos.
Supervisar cuidadosamente los modelos en producción para evitar desviaciones y asegurarse de que funcionen según lo previsto.
Dataiku y Keyrus, grandes aliados para cadena de suministro Dataiku es una de las plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático líder en el mundo, que respalda la agilidad y el análisis de datos de las organizaciones a través de una inteligencia artificial colaborativa, flexible y responsable, todo a escala empresarial. Cientos de empresas utilizan Dataiku para respaldar sus operaciones comerciales esenciales y asegurarse de que sigan siendo relevantes en un mundo cambiante. Específicamente, Dataiku puede ayudar a las organizaciones a introducir procesos impulsados por IA en la cadena de suministro de la siguiente manera: Creando un espacio colaborativo para explorar e impulsar el valor con datos. Dataiku permite que todos (desde científicos de datos hasta analistas de negocio) contribuyan a proyectos de datos e interactúen con esa información para mejorar los procesos. Permitiendo un análisis robusto e inmediato. Las funciones de análisis visual pueden ayudar a tomar decisiones rápidas, mientras que un sólido modelo de aprendizaje automático puede garantizar predicciones y optimizaciones duraderas. Poniendo AutoML y la operacionalización al alcance. Poner en producción modelos de aprendizaje automático y automatizar los flujos de trabajo de IA no tiene por qué ser una molestia; Dataiku convierte este proceso en una parte integral de un proyecto de datos, lo que permite a las organizaciones extraer más valor de sus datos con mayor rapidez. Manteniendo el cumplimiento de la normativa de seguridad y privacidad de los datos. Características como la monitorización de actividad y los derechos de acceso detallados por conjunto de datos, proyecto, etc., permiten el uso controlado y dirigido de datos sensibles (por ejemplo, información de transacciones) sin exponerlos a todos. En definitiva, si una organización tiene una extensa lista de proveedores o almacenes, la gestión de la cadena de suministro puede convertirse en una tarea abrumadora. Pero gracias a procesos impulsados por la Inteligencia Artificial en todas las etapas de la gestión de la cadena de suministro esta tarea se ha optimizado considerablemente. ¿A qué esperas para dar alas a tu cadena de suministro? Conoce más sobre los líderes de la supply chain.
Referencias:
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