Planificación de la demanda e inteligencia artificial
¿Crees que las máquinas pueden completar algunas tareas mejor que los humanos? ¿Confiarías en un ordenador para la planificación de la demanda? ¿Conoces las posibilidades de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la gestión de la cadena de suministro?
Automatización, robots e IA van todos de la mano cuando hablamos de la gestión de la cadena de suministro en el futuro.
¿Preparados para un enfoque más tecnológico para la planificación de la demanda?
La complejidad creciente a la que está sometida la gestión de una cadena de suministro actual contribuye a que, cada vez, las personas necesitemos un mayor apoyo de la tecnología para evitar errores y minimizar el riesgo.
Especialmente en lo que respecta a la planificación de la demanda, las nuevas soluciones superan las limitaciones de las capacidades humanas. La precisión que aportan en los procesos de pronóstico facilita la predicción de la demanda futura teniendo en cuenta todos los factores que pueden influir en ella, como por ejemplo:
- Campañas promocionales
- Inventario
- Desarrollo de nuevos productos
Las técnicas de planificación de la demanda basadas en algoritmos de inteligencia artificial van muy por delante de los métodos tradicionales de pronóstico, especialmente en los casos en que no hay datos históricos. Las soluciones de pronóstico que utilizan la IA:
- Combinan la experiencia humana acumulada durante décadas en la gestión de inventario con nuevas técnicas de minería de datos.
- Analizan datos estructurados y también no estructurados.
- Trabajan utilizando patrones dinámicos, ya que los algoritmos de inteligencia artificial tienen en cuenta los comportamientos de los clientes pasados, presentes y futuros, en lugar de confiar únicamente en la información histórica.
Reducir el desperdicio y disminuir los costes son algunos objetivos alcanzables con un software de autoaprendizaje, puesto que es capaz de aprender de forma indefinida sin ser programado explícitamente, creciendo y adaptándose a los nuevos datos. Estas capacidades, en la práctica, quedan representadas por:
- Ajuste automático de las posiciones de inventario: cuando, en vez de usar información obsoleta, se trabaja con datos recogidos en tiempo real es posible encontrar el punto de equilibrio óptimo de inventario en las ubicaciones correctas. Los parámetros que se recogen permiten determinar las cantidades adecuadas en cada punto, lo que evita la necesidad de acumular más mercancía y reduce el inventario hasta en una tercera parte.
- Optimización de la toma de decisiones: algunas soluciones de software utilizan algoritmos para analizar continuamente el estado de su cadena de suministro y recomendar o ejecutar automáticamente planes para satisfacer los requisitos del cliente. La planificación de la demanda así ejecutada reduce al máximo el riesgo, en base a la información recogida en tiempo real. El flujo continuo de datos acerca de requisitos del cliente, capacidades de transporte o necesidades de la cadena de suministro, entre otros, automatiza ciertas decisiones gracias al aprendizaje automático.
- Elección automática del método de pronóstico más conveniente: un algoritmo de pronóstico del tipo de los denominados "Best-Fit" puede discernir por sí mismo cuál es el método de previsión más adecuado en base a la información de demanda más reciente disponible. Esto asegura que, cada producto de la empresa, en cada etapa de su ciclo de vida, se gestiona en base al mejor pronóstico.
No sólo los algoritmos de IA o la analítica avanzada son parte de esta nueva planificación de la demanda, Internet of Things (IoT) juega un papel clave en los avances que se hacen en este campo. Los sensores, implementados de forma conjunta con un sistema de aprendizaje automático, hacen posible mejorar la agilidad en los procesos de inventario y distribución, resultando “hasta un 80% más efectivos que los seres humanos”. (Wall Street Journal).
Alcanzar todos los beneficios del aprendizaje automático aplicados a la planificación de la demanda es un proceso evolutivo irregular. Algunos sectores liderarán el cambio, otros irán más rezagados, y, dentro de cada uno de ellos, habrá empresas que, por su madurez y capacidades, estén listas antes para implementar las nuevas soluciones.
Precisamente ésta es la pregunta que debemos hacernos, ¿estamos preparados para abrazar el machine learning como organización? ¿Contamos con perfiles cualificados? ¿Se ha definido ya un plan para llegar hasta allí?
