Gestionando cadenas de suministro con Machine Learning

En un mundo competitivo como en el que vivimos, las compañías deben poner todo el empeño posible en lograr la máxima eficiencia en sus cadenas de suministro, hecho el cual se ha convertido en un factor crítico para el éxito empresarial. Si bien este es un concepto que lleva mucho tiempo con nosotros, las cadenas de suministro deben lidiar cada vez con una variedad mayor de desafíos, desde la volatilidad de la demanda hasta la complejidad logística que interviene, pasando por la necesidad de mantener unos niveles de inventario óptimos en el tiempo.

Si hay algo que demuestran los buenos modelos de IA continuamente, es su gran capacidad de predicción. Esta, aplicada correctamente en lograr un objetivo, nos permite a los humanos tomar decisiones certeras de forma mucho más rápida y precisa. Entonces, ¿podríamos utilizar el poder de la Inteligencia Artificial para mejorar la gestión de una cadena de suministros? La respuesta es que sí, y, además, resulta de gran utilidad en cada uno de los procesos y actividades que se llevan a cabo dentro de estas funciones estratégicas y logísticas.

Si estás interesado en mejorar la gestión en las cadenas de suministro de tu compañía, te animamos a seguir leyendo este artículo, donde describiremos cómo la IA y el Machine Learning pueden resultar de gran utilidad en algunas de las actividades más importantes dentro de estos complejos procesos.

Machine Learning para facilitar la predicción de demanda

Toda cadena de suministro comienza con un proceso de estimación de demanda. Las compañías suelen conservar registros de sus diferentes actividades a lo largo de periodos anteriores, que utilizan para estimar la posible demanda futura. Esto es aplicable a procesos de producción en una compañía manufacturera; viajes en empresas logísticas; o ventas en negocios dedicados al público. Para poder garantizar una campaña exitosa, independientemente del foco del negocio, se han de tener en cuenta algunos aspectos importantes, siendo la demanda uno de ellos.

Históricamente, las compañías han tratado de adelantarse a períodos señalados del año con base en el histórico de registros anteriores. No obstante, esta es una labor que facilmente se puede hacer cuesta arriba, y en situaciones en las que se deben de tener en cuenta múltiples factores, es probable que no seamos capaces de estimar correctamente una predicción de la demanda que tendrá la compañía.

Es aquí donde el Machine Learning puede destacar. La capacidad intrínseca de estimar predicciones, junto con la múltiple cantidad de algoritmos de los que disponemos para construir modelos fiables, hace que esta tecnología sea una herramienta poderosa para la predicción de demanda. Algoritmos como las series temporales, o las redes neuronales recurrentes son capaces de analizar patrones históricos y estacionales en los datos, mejorando así la precisión de las predicciones. Por otro lado, la aplicación de otro tipo de técnicas, como la regresión lineal, puede ser útil para capturar relaciones complejas entre variables.

Implementar estas técnicas de Machine Learning trae numerosos beneficios para las empresas. En primer lugar, las predicciones de demanda que efectuan son ahora más fiables, permitiendo ajustar los niveles de inventario de manera óptima, reduciendo costos asociados con el exceso o la falta de stock. Además, la adaptabilidad de los modelos, combinada con procesos de monitoreo a ajuste continuo de estos, permite a las empresas responder rápidamente a cambios en el mercado y patrones emergentes. Esto mejora significativamente la toma de decisiones estratégicas y operativas, proporcionando una ventaja competitiva a tener en cuenta.

Optimización de inventario con Inteligencia Artificial

Otras de las importantes actividades que tienen lugar en la gestión de una cadena de suministro son aquellas relacionadas con el inventario. Una gestión correcta de inventario facilita la predicción de demanda que comentamos antes, y asegura que, en caso de excepciones, tengamos siempre productos o material a nuestra disposición. En grandes compañías dedicadas a la producción, las labores de inventario pueden resultar demasiado complejas y, por suerte, el Machine Learning puede sernos nuevamente de ayuda.

La Inteligencia Artificial permite a las empresas analizar grandes volúmenes de datos de inventario con los que identificar patrones y tendencias que suelen no ser evidentes a simple vista. Esto puede ser muy útil para prever la cantidad óptima de productos que deben mantenerse en inventario para satisfacer la demanda esperada, sin incurrir en sobrecostos. Para labores como la citada, es posible valernos de algoritmos de Machine Learning que permitan analizar datos historicos de ventas, tiempos de entrega de proveedores y ciclos de vida de los productos para determinar los niveles de stock ideales en diferentes momentos del año, teniendo en cuenta incluyo excepciones como festivos o similares. ¡Esto ahorraría un disgusto a más de una compañía!

Otro aspecto importante consiste en la reducción de desperdicios. Si bien esto es algo que podemos evitar con un buen estudio de ventas histórico, y con cierto conocimiento de las tendencias actuales, es probable que acabemos sobreestimando algún dato, o incluso pasarlo por alto, lo que perjudicaría a nuestra estimación a futuro, aumentando las probabilidades de que acabemos generando desperdicio. La IA puedes ayudar a identificar productos que tienen una baja rotación o están cerca de su fecha de caducidad, permitiendo a las compañías tomar medidas proactivas como promociones o ajustes en la estrategia de ventas para minimizar pérdidas.

Utilizando el Machine Learning para optimizar la logística

El planteamiento de rutas de entrega eficientes es otra tarea de suele consumirnos gran cantidad de tiempo a los humanos. La IA puede ser nuestra aliada al momento de gestionar flotas de transporte, optimizando aspectos tan importantes como el mantenimiento de los vehículos y las rutas de viaje.

La IA puede analizar vastas cantidades de datos en tiempo real, desde el tráfico y las condiciones climáticas hasta la disponibilidad de los conductores y la ubicación de los almacenes. Esta información es útil a las empresas para diseñar rutas de entrega más eficientes, reduciendo el tiempo de viaje y el consumo de combustible. Además, la IA permite ajustar las rutas dinámicamente en respuesta a imprevistos, como atascos o condiciones meteorológicas adversas, asegurando que las entregas se realicen a tiempo.

En cuanto al mantenimiento de los vehículos, la IA puede predecir cuándo es probable que un vehículo necesite servicio basándose en datos históricos de rendimiento y uso. Esto permite realizar mantenimientos preventivos, evitando averías inesperadas y prolongando la vida útil de la flota. La gestión proactiva del mantenimiento no solo reduce costos, sino que también mejora la fiabilidad y seguridad de las operaciones logísticas.

La incorporación de estas tecnologías para optimizar cada uno de estos procesos es actualmente el foco de muchas compañías. Al adoptar soluciones basadas en Machine Learning, las empresas logran una logística más eficiente y flexible, capaz de adaptarse rápidamente a las cambiantes condiciones del mercado y a las expectativas de los clientes.

Si te interesa obtener más información sobre cómo beneficiarte de estas tecnologías, te invitamos a contactar con nosotros. Un miembro de nuestro equipo estará encantado de escucharte, y ofrecerte una propuesta de valor adecuada a tus objetivos.