Seis aplicaciones innovadoras de la IA en la gestión de la cadena de suministro

Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) parece impulsar todo en nuestras vidas, desde la forma en que compramos con chatbots que parecen leer nuestras mentes, hasta nuestros desplazamientos, donde los coches autónomos se conducen solos.

No es de extrañar que empresas de todo tipo en todo el mundo estén integrando rápidamente la IA en sus sistemas operativos. A encuesta reciente de McKinsey & Company reveló una impresionante tasa de adopción de IA, que es 2.5 veces mayor hoy que en 2017.

La capacidad de la IA para automatizar tareas repetitivas y analizar rápidamente grandes volúmenes de datos permite a las empresas optimizar sus procesos, haciéndolos más productivos y eficientes. Por estas razones, el uso de la IA en las operaciones de la cadena de suministro ya no es un extra opcional: es el motor que impulsa el rendimiento y la eficiencia del combustible. 

Con los algoritmos de IA, las empresas pueden predecir retrasos, identificar posibles interrupciones en sus cadenas de suministro e incluso optimizar las operaciones de almacén, desde la clasificación y el embalaje de productos hasta la gestión de los niveles de inventario.

¿Suena interesante? ¡Continúe leyendo mientras explicamos de qué se trata la IA y cómo puede revolucionar las cadenas de suministro de seis formas innovadoras!

Índice del contenido
El ABC de la IA: un desglose de sus conceptos básicos y su estado actual
¿Cómo se utiliza la IA en las cadenas de suministro?
Hacia una cadena de suministro optimizada para la IA: reflexiones finales

El ABC de la IA: un desglose de sus conceptos básicos y su estado actual

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que tiene como objetivo crear máquinas y software que puedan imitar la inteligencia humana. ¿Suena demasiado complejo o técnico? No tiene por qué ser así: exploremos juntos qué es realmente la IA antes de profundizar en sus usos dentro de la gestión de la cadena de suministro.

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La Inteligencia Artificial, o IA para abreviar, es como darle a una computadora un cerebro que pueda pensar, aprender y resolver problemas de manera similar a como lo hacen los humanos. No es un cerebro hecho de células y neuronas, sino uno hecho de código de programación que utiliza datos y experiencias para mejorar en las tareas. 

Estas tareas pueden ser cualquier cosa, desde comprender palabras habladas (como lo hacen Siri o Alexa), reconocer imágenes (como Facebook identifica a tus amigos en fotos), recomendar qué video ver a continuación (como lo hace Netflix) o incluso conducir automóviles. La IA se puede dividir en dos grandes tipos según lo que hace con la información que obtiene:

• IA discriminativa: Este subconjunto de IA tiene que ver con la identificación. Por ejemplo, si le muestras un montón de fotos, podrá descubrir cuáles tienen gatos y cuáles no. Es como un detective que busca pistas (datos) para descubrir “quién es” (identificar cosas).
• IA generativa: En lugar de limitarse a identificar cosas, la IA generativa puede crear cosas nuevas. No sólo sabe cómo es un gato; puede imaginar un gato que ni siquiera existe y luego generar una foto o un cuento sobre él desde cero.

¿Cuáles son las tecnologías de IA actuales?

Las herramientas de IA generativa actuales se han vuelto cada vez más capaces de realizar diversas tareas y roles, desde tareas administrativas y creación de contenido hasta diseño y fabricación. Podemos categorizar las tecnologías de IA actuales en dos categorías: las relacionadas con texto y sonido, y las relacionadas con imagen y vídeo.

Generación de texto y voz.

La IA generativa está transformando la forma en que creamos texto y sonido, facilitando la producción de todo, desde contenido escrito hasta música. Herramientas conversacionales como ChatGPT y Gemini están capacitados en amplios contenidos de Internet. Pueden mantener conversaciones, redactar correos electrónicos, escribir ensayos, responder preguntas e incluso crear contenido escrito desde cero.

Cuando se trata de voz y sonido, los avances son igualmente impresionantes. Por ejemplo, herramientas como MuseNet de OpenAI y Jukebox pueden generar composiciones musicales en una variedad de géneros, o se les puede dar una letra y un estilo musical y generar una pieza original a partir de ese insumo.

Generación de imágenes y videos.

El procesamiento del lenguaje natural de la IA también está cambiando las reglas del juego en el mundo de las imágenes y los vídeos. Imagínese escribir una descripción simple de una escena y obtener una imagen original y detallada que coincida con sus palabras. Eso es exactamente lo que les gusta a las herramientas DALL-E hacer. Puedes decirle a DALL-E: "Dibújame un elefante rosa volando en el cielo" y listo, obtendrás una imagen como esa.

Cuando se trata de vídeo, los avances son aún más interesantes. OpenAI ha introducido recientemente Sora, una herramienta de inteligencia artificial de texto a video que puede crear videos ricos, detallados y realistas. Entonces, alguien puede decirle a Sora que haga un video sobre un dragón y un caballero bailando, y Sora puede generar ese video, haciéndolo parecer una pequeña escena de película real.

¿Cómo se utiliza la IA en las cadenas de suministro?

Ahora que sabemos de qué se trata la inteligencia artificial, incluidos sus últimos avances, quizás se pregunte cuál es exactamente el papel de la IA en gestión de la cadena de suministro es. Continúe leyendo mientras exploramos seis aplicaciones prácticas de la IA en las cadenas de suministro globales.

1. Previsión de la demanda

Si hay algo poderoso en la IA es que ciertamente puede procesar y analizar grandes cantidades de datos (grandes cantidades de información que nuestras mentes humanas no pueden asimilar) en tiempo real. En primer lugar, la IA examina estos grandes conjuntos de datos que podrían incluir el volumen de compras pasadas, las condiciones climáticas predominantes, las tendencias actuales de las redes sociales y cualquier evento próximo importante que podría cambiar las preferencias de compra de los consumidores.

Luego, aprovechando una técnica llamada máquina de aprendizaje, la IA aprende de todos estos datos para predecir la cantidad necesaria de un producto específico y cuándo es probable que los clientes quieran comprarlo. Por predecir la demanda del cliente Más precisamente, las empresas pueden alinear mejor sus niveles de inventario con la demanda esperada, reduciendo los costos de mantenimiento y minimizando el riesgo de existencias no vendidas.

Amazon es un excelente ejemplo de una empresa que utiliza algoritmos de inteligencia artificial para revolucionar la previsión de la demanda. Al utilizar Amazon Forecast, un servicio basado en aprendizaje automático, Amazon puede predecir la demanda futura de millones de productos en todo el mundo en cuestión de segundos. 

Los estantes virtuales de Amazon están abastecidos con los artículos suficientes porque la IA predice cuántos se venderán. Y dado que tienen una mejor idea de qué se necesitará y dónde, Amazon puede acercar los artículos al lugar donde viven los clientes incluso antes de que hagan clic.comprar. "

2. Optimización del almacén

Almacenamiento es una parte vital de la gestión de la cadena de suministro, ya que sirve como columna vertebral que permite a las empresas mantener sus productos almacenados, organizados y disponibles de forma segura para su envío a los clientes. Sin embargo, el almacenamiento está plagado de desafíos logísticos, como predecir la cantidad correcta de existencias que se deben mantener, descubrir la mejor manera de organizar los artículos para un acceso rápido e incluso manejar la tarea física de mover mercancías por el almacén.

Los algoritmos de IA pueden analizar datos históricos sobre el movimiento de productos y los patrones de demanda para diseñar o sugerir diseños óptimos de almacén. Esto incluye identificar las mejores ubicaciones para los productos en función de su tamaño, peso y frecuencia de acceso, garantizando así una ubicación lógica que maximice la utilización del espacio y minimice los tiempos de recolección. 

Por ejemplo, Ocado, pionero en tecnología de comestibles, aprovecha la inteligencia artificial para automatizar sus operaciones de almacén. Mientras que los diseños de almacenes tradicionales dedican un espacio importante a los pasillos para que los trabajadores humanos recojan los artículos, los almacenes de Ocado están altamente automatizados, en los que cada metro cuadrado está destinado al almacenamiento de productos y los robots móviles autónomos (AMR) recuperan y transportan los artículos según sea necesario.

Estos robots se mueven sobre una rejilla de almacenamiento tridimensional, apodada "colmena", haciendo un uso óptimo de todo el espacio de almacenamiento potencial. El diseño de la rejilla permite a los robots acceder a cualquier producto almacenado desde arriba, lo que supone un gran cambio con respecto al almacenamiento tradicional. Este diseño ayuda a Ocado a almacenar más productos en un área limitada y cumplir con los pedidos rápidamente, ya que los robots pueden viajar rápidamente a cualquier ubicación de la red.

3. Logística y planificación de rutas

El tiempo es esencial en la logística. La capacidad de la IA para analizar patrones de tráfico históricos, condiciones actuales de las carreteras, pronósticos meteorológicos y más, le permite predecir y determinar las rutas de transporte más eficientes. Menos tiempo en carretera y rutas más directas significan que los vehículos utilizan menos combustible, lo que no sólo reduce los costos sino que también disminuye el impacto ambiental de las operaciones de transporte.

Una de las ventajas clave de la IA en las rutas de transporte es su capacidad para adaptarse a los cambios a medida que ocurren. En caso de que haya un retraso debido a atascos o cierres de carreteras, la IA es capaz de desviar los envíos en tiempo real, realizando los ajustes necesarios en los horarios y rutas. Esto es particularmente útil cuando se coordinan diferentes modos de transporte, como camiones, barcos y trenes, como se utilizan en envío intermodal or transcargando.

Por ejemplo, United Parcel Service (UPS), una de las empresas de entrega de paquetes más grandes del mundo, utiliza On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION), un sistema basado en inteligencia artificial, para optimizar dinámicamente las rutas de entrega. ORION recalcula las rutas de entrega de paquetes individuales a lo largo del día a medida que cambian las condiciones del tráfico, los compromisos de recogida y las órdenes de entrega. 

Al optimizar dinámicamente las rutas, ORION ahorra significativamente tiempo y reduce el uso de combustible. Según se informa, el sistema logra ahorrar entre 2 y 4 millas por conductor cada día, lo que permite completar más entregas en un período de tiempo más corto.

4. Evaluación y selección de proveedores

En la gestión de la cadena de suministro, un buen proveedor se traduce en productos de calidad, costos reducidos, entregas a tiempo y, en última instancia, clientes satisfechos. Sin embargo, llevar a cabo evaluaciones de proveedores Implica examinar cientos de proveedores potenciales para identificar aquellos que cumplen con criterios predeterminados (por ejemplo, costo, calidad, tiempos de entrega). Esto constituye una carga de trabajo manual sustancial y propensa a errores.

Afortunadamente, los algoritmos de IA pueden extraer y analizar datos de diversas fuentes, incluidos sitios web de proveedores, registros de desempeño, informes de la industria y foros comerciales en línea, lo que permite un proceso de selección más informado. Después de procesar todos los datos, la IA puede crear y actualizar automáticamente perfiles dinámicos detallados para cada proveedor, incorporando factores como:

• Rendimiento de calidad: Métricas históricas de calidad, tasas de retorno, cumplimiento de estándares de calidad (certificaciones ISO), etc.
• Estabilidad financiera: Scores crediticios, tendencias de rentabilidad, análisis de ratios financieros, etc.
• Rendimiento de entrega: Tasas de entrega puntuales, plazos de entrega, confiabilidad en el cumplimiento de los cronogramas de entrega, etc.
• Rentabilidad: Competitividad de precios, análisis de estructura de costos, costo total de propiedad, etc.
• Capacidad tecnológica: Adopción de tecnologías de fabricación avanzadas, propiedad intelectual, etc.
• Gestión de riesgos: Exposición a riesgos geopolíticos, resiliencia de la cadena de suministro, historial de manejo de interrupciones, etc.
• Consideraciones geográficas: Proximidad a mercados clave o sitios de fabricación, impacto de los costos de logística y transporte, etc.

Después de la selección, la IA puede continuar monitoreando el desempeño de los proveedores. Por ejemplo, podría utilizar el análisis de sentimiento para evaluar la salud financiera de los proveedores o detectar signos tempranos de inestabilidad o disrupciones.

Por ejemplo, IBM Gestión del ciclo de vida de proveedores de Emptoris La aplicación presenta un módulo de evaluación del desempeño diseñado para crear, administrar y evaluar calificaciones de proveedores multifuncionales. 

Este proceso de Evaluación del Desempeño evalúa el desempeño de un proveedor durante un período designado, considerando medidas tanto cuantitativas (hechos concretos) como cualitativas (por ejemplo, innovación). Además de la evaluación del desempeño, IBM Riesgo del proveedor El módulo ayuda en la identificación temprana de riesgos al realizar cálculos de riesgo en tiempo real y activar alertas en consecuencia.

5. Optimización del embalaje

El packaging es una herramienta poderosa para la marca y el marketing; sin embargo, lo más importante es que impacta directamente en la eficiencia y rentabilidad de la distribución del producto. Embalaje optimizado no solo reduce los costos de material sino que también reduce los costos de envío debido a la optimización del peso y la utilización del espacio.

Al analizar factores como la forma del producto, la fragilidad, el peso y las propiedades de diferentes materiales, la IA puede identificar diseños que utilizan una cantidad mínima de material y al mismo tiempo garantizan la seguridad del producto durante el tránsito. Además, las herramientas impulsadas por IA pueden simular y optimizar los tamaños y formas de los envases para que quepan más productos en cada envío, reduciendo así el número de viajes necesarios.

Un gran ejemplo del mundo real es cómo Tamaño del paquete, líder en soluciones de embalaje bajo demanda, se basa en un sistema impulsado por IA para analizar las dimensiones de cada artículo que se va a embalar y crear embalajes de tamaño personalizado para cada pedido. La IA considera varios factores, entre ellos:

• Las dimensiones de los artículos.
• Espacio protector o acolchado requerido
• La mejor orientación del artículo dentro de la caja.
• Restricciones materiales y eficiencias

El resultado es un tamaño de embalaje óptimo que garantiza el más alto nivel de protección, minimiza el material de embalaje utilizado y reduce el espacio que ocuparía cada paquete durante el transporte. 

Además, Packsize embalaje bajo demanda Las máquinas, como el sistema Box On Demand, utilizan las especificaciones de diseño recomendadas por la IA para cortar, doblar y pegar automáticamente el cartón corrugado en una caja de tamaño personalizado. La maquinaria traduce el diseño de la IA en un paquete físico del tamaño perfecto para el producto.

6. Abastecimiento global inteligente

El abastecimiento global en plataformas en línea B2B como Alibaba.com se está convirtiendo cada vez más en un elemento estratégico de la gestión de la cadena de suministro. Sin embargo, el abastecimiento global presenta una variedad de posibles errores y desafíos, especialmente para compradores de empresas principiantes.

Por ejemplo, los compradores pueden enfrentar dificultades para encontrar el producto adecuado entre millones de productos disponibles. Además, interactuar con proveedores de diferentes países introduce posibles malentendidos debido a las barreras del idioma.

Con la IA, los compradores pueden experimentar un proceso de adquisición optimizado. Los algoritmos de IA pueden identificar y rastrear las tendencias del mercado, sugerir los mejores momentos para obtener categorías de productos específicas e incluso automatizar tareas rutinarias en adquisiciones, como la creación de órdenes de compra, el procesamiento de facturas y el seguimiento de pagos.

Un gran ejemplo del mundo real es cómo Alibaba.com aprovechó la IA a través de la herramienta Smart Assistant para brindar servicio al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana a los compradores y ayudarlos a tomar la decisión. proceso de abastecimiento tan eficiente como sea posible 

Smart Assistant es una guía personal intuitiva de abastecimiento basada en inteligencia artificial que ayuda a las empresas a descubrir nuevas oportunidades, mantenerse actualizadas sobre las tendencias, realizar un seguimiento fluido de los pedidos y más, todo a través de un punto de contacto único y eficiente. Entre muchas funciones de asistencia, tres características clave para hacer que el abastecimiento global sea inteligente incluyen:

• Búsqueda de imágenes mejorada
• Solicitud inteligente de propuesta (RFQ)
• Ayuda instantánea

Las dos primeras funciones se introdujeron en septiembre de 2023 y desde entonces han ayudado a las empresas a adquirir productos de manera eficiente y precisa. El Búsqueda de imágenes mejorada La función permite a los usuarios buscar productos utilizando imágenes, en lugar de consultas basadas en texto. Los compradores pueden cargar una imagen del artículo que desean comprar, momento en el cual la IA del Asistente inteligente interpreta con precisión el contenido de la imagen para encontrar productos visualmente similares. 

Por el contrario, Smart RFQ aprovecha la IA para automatizar el proceso, lo que agiliza la generación de ofertas por parte de los compradores. RFQ. Según Alibaba.com, los compradores que utilizaron la herramienta Smart RFQ fueron testigos de una Aumento del 29% en las cotizaciones de los proveedores, mientras que los proveedores experimentaron un aumento del 21 % en las respuestas de los compradores a las cotizaciones en comparación con el proceso manual tradicional de RFQ.

Está previsto que la tercera función, Ayuda instantánea, se lance en 2024. Esta función emplea un chatbot de IA que no solo responde a consultas básicas, sino que también ofrece información de la industria en tiempo real, conocimientos esenciales de la industria y detalles del producto. Además, proporciona consejos prácticos destinados a mejorar la comunicación entre compradores y proveedores.

Hacia una cadena de suministro optimizada para la IA: reflexiones finales

Si hay algo que podemos aprender de todas las aplicaciones y ejemplos es que la IA puede optimizar todas las operaciones de la cadena de suministro, desde determinar la demanda de productos hasta la logística y la distribución. Sin embargo, las empresas deben tener en cuenta algunos desafíos relacionados con la IA que podrían obstaculizar su aplicación en las cadenas de suministro, como:

• Riesgos de ciberseguridad: Por ejemplo, los piratas informáticos pueden utilizar la IA para predecir y explotar rutas o horarios de envío.
• Preocupaciones éticas y de privacidad: Por ejemplo, tecnologías de vigilancia de inteligencia artificial que monitorean la productividad de los trabajadores sin consentimiento.
• Altos costos de implementación: Por ejemplo, se requirieron actualizaciones de la infraestructura existente para respaldar la integración de la IA.
• Integración con sistemas existentes: Por ejemplo, herramientas de análisis de IA que son incompatibles con software ERP más antiguo.

¿Está interesado en aprender más sobre cómo la IA puede revolucionar la gestión de la cadena de suministro? Verificar este blog publique para ver cómo la IA generativa gestiona todos los aspectos del proceso de despacho de aduanas, desde completar el papeleo necesario hasta estimar los derechos e impuestos aduaneros.