La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de la cadena de suministro ha prometido numerosos beneficios, incluida una mayor eficiencia, reducción de costos y una mejor toma de decisiones. Si bien la IA tiene un gran potencial, también presenta una buena cantidad de desafíos. A medida que los profesionales de la cadena de suministro buscan aprovechar el poder de la IA, es esencial ser conscientes de los obstáculos y complejidades que pueden surgir. En este artículo, exploraremos los desafíos de la industria de la cadena de suministro con Inteligencia Artificial.
Previsión de la demanda y optimización de inventario
Muchas empresas han implementado algoritmos de inteligencia artificial para pronosticar la demanda con mayor precisión. Por ejemplo, Walmart utiliza inteligencia artificial para analizar datos históricos de ventas, patrones climáticos y tendencias de las redes sociales para optimizar los niveles de inventario y reducir los desabastecimientos.
Watson Supply Chain de IBM aprovecha la IA para proporcionar información sobre las tendencias de la demanda, ayudando a las empresas a optimizar su gestión de inventario.
Mantenimiento Predictivo para Logística
Empresas como Maersk, un gigante mundial del transporte marítimo y la logística, emplean mantenimiento predictivo impulsado por inteligencia artificial para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia de su flota de contenedores. Los sensores y los algoritmos de inteligencia artificial monitorean el estado de los contenedores de envío, lo que permite programar el mantenimiento de manera proactiva.
Optimización de rutas y gestión de entregas
Empresas como UPS y FedEx utilizan IA para optimizar rutas. Los algoritmos de IA consideran factores como las condiciones del tráfico, el clima y los plazos de entrega para optimizar las rutas de entrega, reduciendo el consumo de combustible y los tiempos de entrega.
Los servicios de entrega de última milla, como Amazon Flex, utilizan inteligencia artificial para relacionar a los conductores con las rutas de entrega en tiempo real, mejorando la eficiencia de la entrega.
Automatización y robótica en almacén
Empresas como Amazon han integrado robótica impulsada por IA en sus almacenes. Se utilizan robots autónomos para mover productos y recuperar artículos, lo que aumenta la eficiencia del almacén y reduce los costos laborales.
Ocado, un minorista de comestibles en línea con sede en el Reino Unido, utiliza robots con tecnología de inteligencia artificial para automatizar la recolección y empaque de los pedidos de los clientes en sus almacenes.
Gestión de Proveedores y Evaluación de Riesgos:
La IA se emplea para la evaluación de proveedores y la gestión de riesgos. Empresas como Siemens utilizan algoritmos de inteligencia artificial para evaluar el desempeño de los proveedores en función de varios criterios, lo que garantiza una colaboración eficiente con los proveedores.
Las herramientas de evaluación de riesgos como Resilinc utilizan IA para monitorear y predecir interrupciones en la cadena de suministro, lo que ayuda a las empresas a administrar y mitigar los riesgos de manera proactiva.
Producción impulsada por la demanda
Algunas empresas manufactureras adoptan la IA para implementar la producción impulsada por la demanda. Los sistemas de inteligencia artificial analizan datos de demanda en tiempo real y ajustan los programas de producción en consecuencia. Este enfoque minimiza la sobreproducción y reduce el desperdicio.
Seguimiento y visibilidad de envíos en tiempo real:
Plataformas como Shippeo brindan seguimiento y visibilidad en tiempo real del movimiento de mercancías a lo largo de la cadena de suministro. Los algoritmos de IA utilizan datos de diversas fuentes para proporcionar información precisa y actualizada sobre las ubicaciones de los envíos, los tiempos de entrega estimados y los posibles retrasos.
Vehículos Autónomos para Carga
Se están explorando camiones y drones autónomos para el transporte de mercancías en las cadenas de suministro. Empresas como TuSimple y Waymo están desarrollando tecnología de transporte autónomo que puede revolucionar el transporte marítimo de larga distancia.
Conclusiones
La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la industria de la cadena de suministro, pero conlleva una serie de desafíos. Los profesionales de la cadena de suministro deben ser conscientes de las cuestiones relacionadas con la calidad de los datos, la seguridad, el sesgo algorítmico, los costos de implementación, la resistencia al cambio, la complejidad de los modelos de IA, la escalabilidad, las interrupciones de la cadena de suministro y el cumplimiento normativo.
Los ejemplos compartidos ilustran cómo la IA está transformando diversos aspectos de la cadena de suministro, desde la previsión de la demanda hasta la logística, la gestión de almacenes y la evaluación de riesgos. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, se espera que su impacto en la industria de la cadena de suministro se expanda, lo que generará una mayor eficiencia, ahorro de costos y un mejor rendimiento general.