10 aplicaciones revolucionarias del aprendizaje automático en la cadena de suministro (1)

Recordemos que el aprendizaje automático (ML – machine learning, en inglés) es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que los ordenadores sean capaces de aprender.

De las posibilidades que abre el aprendizaje automático (ML) para descubrir patrones en los datos surgen oportunidades en la cadena de suministro (supply chain, en inglés) para desarrollar algoritmos que identifiquen rápidamente los factores de éxito más relevantes en las redes de suministro, mientras siguen aprendiendo durante el proceso.

Descubrir nuevos patrones en los datos tiene el potencial de revolucionar cualquier negocio

En la logística y en la cadena de suministro, los algoritmos ML están encontrando estos nuevos patrones en los datos de la cadena diariamente, sin necesidad de intervención humana o la definición de taxonomía para guíe este análisis.

Estos algoritmos consultan datos de forma iterativa, y muchos utilizan el modelado basado en restricciones para encontrar el conjunto central de factores que proporcionan predicciones más precisas.

Los factores clave que influyen en los niveles de inventario, calidad del proveedor, previsión de la demanda, órdenes de pago, planificación de la producción, gestión del transporte, por citar algunos de los más importantes, se están dando a conocer por primera vez.

Como resultado, los nuevos conocimientos e ideas del aprendizaje automático están revolucionando la gestión de la cadena de suministro.

Nos gustaría identificar 10 aplicaciones en las que el aprendizaje automático está revolucionando la gestión de la cadena de suministro.

Son éstas:

1. Análisis rápido de conjuntos de datos grandes y diversos, mejorando la precisión de la previsión de la demanda

Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) proporcionan capacidades para uno de los desafíos más importantes en la gestión de la cadena de suministro, que no es otros que la predicción de la demanda futura de producción.

Las opciones actuales para esta predicción van desde técnicas de análisis estadístico de línea de base que incluyen promedios móviles hasta modelos de simulación avanzada.

El aprendizaje automático está demostrando ser muy efectivo para tener en cuenta los factores que los métodos existentes no tienen forma de rastrear o cuantificar en el tiempo.

2. La reducción de los costes de transporte, la mejora del rendimiento de entrega del proveedor y la minimización del riesgo del proveedor

Estos son 3 de los campos susceptibles de optimización logística y en los que la aplicación de ML proporciona beneficios en lo que se conoce como redes colaborativas de la cadena de suministro, en las que prima las sinergias de colaboración horizontal entre múltiples agentes de transporte de mercancía.

3. Nueva información sobre la mejora del rendimiento de la gestión de la cadena de suministro

Nos referimos a datos de los que no se disponía con las anteriores tecnologías disponibles.

Combinando las fortalezas del aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje de refuerzo, el aprendizaje automático está demostrando ser una tecnología muy efectiva que busca continuamente encontrar los factores clave que más afectan el rendimiento y al escalado de la cadena de suministro.

4. Inspección física y mantenimiento de activos físicos en toda una red de la cadena de suministro

El aprendizaje automático se ha revelado como una excelente opción para el reconocimiento de patrones visuales.

Diseñado utilizando algoritmos que buscan rápidamente patrones comparables en múltiples conjuntos de datos, el aprendizaje automático también está demostrando ser muy efectivo para automatizar la inspección de calidad entrante en todos los centros logísticos, aislando los envíos de productos dañados.

Los algoritmos ML pueden determinar si un contenedor o producto están dañados, clasificarlo y recomendar la mejor acción correctiva en tiempo real para solucionar esta situación.

5. Inteligencia contextual para obtener menores costes de inventario y operaciones y mejores tiempos de respuesta

Si se consigue obtener una mayor inteligencia contextual mediante el aprendizaje automático combinado con tecnologías relacionadas en las operaciones de la cadena de suministro esto se puede traducir en unos menores costes de inventario y de operaciones y en tiempos de respuesta más cortos para los clientes.

El aprendizaje automático es una buena opción para controlar las operaciones y proporcionar nuevos conocimientos sobre cómo se pueden mejorar todos los aspectos de la gestión de la cadena de suministro, la colaboración, la logística y la gestión de almacenes.

Esperemos que hayan sido ilustrativas las aplicaciones mostradas, dejando para la siguiente entrega el resto de maneras revolucionarias del aprendizaje automático en la cadena de suministro.

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