La inteligencia artificial (IA) se refiere a la tecnología que permite que las máquinas, el software y los sistemas imiten ciertos aspectos de la inteligencia y el comportamiento humanos. Opera a través de la utilización de "agentes inteligentes" y algoritmos sofisticados, lo que permite la comprensión de la información, la ejecución de tareas y la adaptación a entradas y entornos cambiantes.
La IA generalmente emplea el razonamiento humano como base para la toma de decisiones, con el objetivo de proporcionar mejores conocimientos, productos, servicios y eficiencias. Dentro del campo de la IA, existen varios subcampos, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la planificación, la resolución de problemas y la robótica.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la cadena de suministro son diversas y abarcan tareas como la trac de información, el análisis de datos, la planificación de la oferta y la demanda, los vehículos autónomos y la gestión de almacenes.
La llegada de la IA centrada en los datos revoluciona este panorama al integrar el aprendizaje automático y las técnicas de análisis de big data, lo que permite que la IA aprenda de los datos en lugar de depender únicamente de los algoritmos. En consecuencia, facilita la toma de decisiones superiores y proporciona resultados más precisos. Además, la IA centrada en datos exhibe una mayor escalabilidad en comparación con los enfoques de IA convencionales. A medida que los conjuntos de datos aumentan en tamaño y complejidad, se espera que la importancia de la IA centrada en datos crezca en el futuro.
¿Qué son las soluciones de IA centradas en datos?
Como se mencionó anteriormente, esta forma de IA está diseñada específicamente para aprovechar los datos para el aprendizaje y la predicción. Las empresas emplean con frecuencia IA centrada en datos para informar decisiones sobre productos, servicios y marketing. Por ejemplo, en el contexto de los servicios telefónicos VoIP, la IA centrada en datos ayuda a comprender los datos de uso del cliente y determinar cómo mejorar el servicio.
La IA centrada en datos implica la ingeniería metódica de los datos empleados en la construcción de un sistema de IA. Considere un sistema de IA centrado en datos como una programación que prioriza los datos en lugar del código. Las soluciones de IA se están adoptando cada vez más en varias industrias y, aunque los modelos de IA han avanzado con el tiempo, es necesario un cambio fundamental para liberar completamente todo el potencial de la IA.
La IA centrada en datos se utiliza a menudo junto con otras modalidades de IA, incluido el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. A medida que más empresas y organizaciones reconocen las ventajas potenciales de la toma de decisiones basada en datos, la popularidad de la IA centrada en datos sigue creciendo.
¿Cómo funciona la IA centrada en datos?
La IA centrada en datos mejora el rendimiento de los servicios de IA a través del aumento, la extrapolación y la interpolación. Al expandir el volumen de datos disponibles y optimizar su utilización, la IA centrada en datos contribuye a la precisión y confiabilidad de estos servicios.
Este enfoque novedoso implica generar IA centrada en datos utilizando datos de entrenamiento de varias fuentes, que abarcan datos sintéticos y conjuntos de datos públicos/privados. Este enfoque mejora la calidad de los datos de entrenamiento al mismo tiempo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para su generación. Además, mejora la eficiencia con la que los servicios de IA utilizan los datos de entrenamiento. En consecuencia, la IA centrada en datos puede procesar sin esfuerzo conjuntos de datos adicionales, independientemente de su tamaño.
Además, la IA centrada en datos no está restringida a un tipo específico de datos, ya que puede obtener información de texto, imágenes, audio y video.
En general, una estrategia de IA centrada en datos abarca los siguientes pasos:
- Aplicar etiquetas apropiadas y rectificar cualquier problema.
- Eliminación de instancias de datos ruidosas.
- Empleo de técnicas de aumento de datos.
- Realización de ingeniería de características.
- Analizando errores.
- Involucrar a expertos en el dominio para evaluar la precisión o inexactitud de los puntos de datos.
Por qué la inteligencia artificial es importante para la cadena de suministro
La gestión eficiente de la cadena de suministro juega un papel vital en el éxito de las operaciones de numerosas empresas. Una cadena de suministro abarca la intrincada red que conecta a una empresa con sus diversos proveedores y proveedores. Esencialmente, abarca todos los componentes y procesos necesarios para producir un artículo y entregarlo a los clientes. Una sola interrupción en esta cadena puede poner rápidamente en riesgo a una empresa, impidiendo las operaciones de fabricación, distribución o entrega.
Dadas estas consideraciones críticas, la gestión eficaz de la cadena de suministro es un aspecto esencial de muchas empresas. Sin embargo, administrar una cadena de suministro es una tarea muy compleja y desafiante. Implica coordinar múltiples partes y abordar varios factores, incluida la disponibilidad de materiales, preocupaciones laborales, fluctuaciones de precios y mucho más.
Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) ha logrado avances significativos en los últimos años, emergiendo como una herramienta poderosa con una amplia gama de aplicaciones comerciales. En el contexto de la optimización de la cadena de suministro, la IA puede desempeñar un papel transformador.
Una encuesta reciente realizada entre organizaciones de la cadena de suministro reveló que este sector anticipa una duplicación de la automatización de máquinas en sus procesos de aquí al 2028. En las siguientes secciones, exploraremos cómo se puede utilizar la IA de manera efectiva para enfrentar estos desafíos y mejorar la optimización de la cadena de suministro.
Gestión de datos
La gestión eficaz de datos es un aspecto desafiante de la gestión de la cadena de suministro. La gran cantidad de datos generados dentro de las cadenas de suministro requiere una cuidadosa supervisión, categorización y registro. Este proceso es crucial para dent tendencias, detectar posibles problemas y optimizar la cadena de suministro.
AI sobresale en el análisis y la respuesta a grandes conjuntos de datos. A través de técnicas de aprendizaje automático o profundo, los sistemas de IA aprenden continuamente, se refinan y mejoran sus capacidades de procesamiento. Aprovechando los datos de la cadena de suministro, los sistemas de IA se pueden entrenar para reconocer inconsistencias, dent patrones e dent proactivamente problemas potenciales.
Eficiencia
La optimización de una cadena de suministro gira en torno a maximizar la eficiencia. Dada la naturaleza interconectada de las cadenas de suministro, cualquier retraso o problema en una parte de la red tiene un ripple en otros componentes. La IA ofrece una ventaja significativa sobre los humanos y otros sistemas basados en computadoras en lo que respecta a la eficiencia, lo que permite una resolución rápida de los problemas a medida que surgen.
Pronóstico de capacidad y demanda
Las cadenas de suministro enfrentan varios desafíos, incluidos retrasos, averías, demanda inesperada y más. Los programas de IA brindan herramientas de pronóstico mejoradas para la demanda de los clientes y la capacidad de la cadena de suministro. Esto permite a las empresas ajustar de manera proactiva la capacidad durante los períodos de mayor actividad o reducir la escala durante los períodos más lentos para optimizar los costos.
La gestión del inventario
La gestión precisa del inventario es crucial para mantener un flujo fluido de mercancías dentro de una cadena de suministro. Garantiza operaciones de almacén eficientes y protege contra la escasez o el exceso de existencias. La gestión del inventario implica múltiples factores, desde el procesamiento de pedidos hasta la selección y el embalaje. La capacidad de AI para manejar grandes cantidades de datos la hace muy eficaz en la gestión de inventario, reduciendo errores y optimizando los niveles de existencias.
Reducción de Costos y Seguridad
Mejora La IA puede mejorar la gestión de almacenes al minimizar las ineficiencias, lo que se traduce en ahorros de costos. Los almacenes bien gestionados también contribuyen a mejorar la seguridad de los trabajadores y los materiales.
Algunos sistemas de IA pueden incluso automatizar tareas tradicionalmente realizadas por humanos, mejorando aún más la seguridad al sacar a los humanos de situaciones potencialmente peligrosas. AI opera a alta velocidad y con una tasa de error más baja en comparación con los humanos, lo que lleva a una mayor eficiencia y costos reducidos. Sin embargo, las preocupaciones sobre el desplazamiento laboral deben tenerse en cuenta al implementar sistemas de IA.
Reconfiguración
Si bien las empresas se esfuerzan por diseñar cadenas de suministro bien estructuradas para minimizar las inconsistencias y las ineficiencias, aún pueden ocurrir desafíos e interrupciones. Los sistemas de IA pueden adoptar una perspectiva holística de la cadena de suministro, buscando oportunidades de optimización. Esto puede implicar la consolidación de varios proveedores en uno, la dent de rutas de transporte más rápidas o rentables o la implementación de otros ajustes estratégicos para mejorar el rendimiento general de la red.
Ventajas de la IA en la cadena de suministro
La inteligencia artificial (IA) aporta numerosas ventajas a la gestión de la cadena de suministro (SCM):
Velocidad mejorada: la IA facilita la planificación eficiente de la oferta y la demanda al considerar los factores del mercado, las necesidades del consumidor y los cambios ambientales. Esta optimización conduce a una toma de decisiones más rápida y operaciones optimizadas en toda la cadena de suministro.
Logística mejorada: los sistemas impulsados por IA optimizan las operaciones y la distribución del almacén, lo que resulta en una mayor eficiencia logística. Esto incluye una gestión eficiente del inventario, rutas optimizadas y una mejor coordinación del movimiento de mercancías.
Reducción de costos: las soluciones SCM impulsadas por IA ayudan a reducir los costos al permitir la reducción de los gastos de inventario y almacenamiento. Además, la IA agiliza los procesos, lo que permite un procesamiento más rápido de los bienes y una distribución más rápida, lo que se traduce en ahorros de costos.
Las capacidades inteligentes, potenciadas por la IA y el aprendizaje automático, desempeñan un papel crucial en el movimiento de mercancías a lo largo de la cadena de suministro. Estas capacidades incluyen:
Coincidencia de oferta y demanda : la IA ayuda a alinear la oferta con la demanda mediante el análisis de datos de mercado y la predicción del comportamiento del consumidor, lo que permite una mejor gestión del inventario y reduce los desabastecimientos o excesos.
Análisis predictivo y tiempo estimado de llegada (ETA): AI utiliza datos históricos y en tiempo real para predecir tiempos de entrega y proporcionar ETA precisos, mejorando la satisfacción del cliente y la planificación operativa.
Visibilidad del inventario en tiempo real: la IA permite el monitoreo en tiempo real del inventario en reposo y en movimiento, lo que proporciona información valiosa sobre los niveles, la ubicación y el estado de las existencias, lo que permite una gestión eficaz del inventario y el cumplimiento de pedidos.
Disponibilidad precisa y estado del pedido: los sistemas impulsados por IA brindan información precisa y en tiempo real sobre la disponibilidad del producto y el estado del pedido, lo que mejora el servicio al cliente y permite una mejor toma de decisiones.
Previsión de mantenimiento de activos: la IA permite la previsión predictiva de mantenimiento y reparación de activos dentro de la cadena de suministro, optimizando los ciclos de mantenimiento y reduciendo el tiempo de inactividad.
Desafíos de la IA en la cadena de suministro
La adopción de capacidades inteligentes y de inteligencia artificial en SCM brinda beneficios tales como mejores conocimientos de datos, mayor velocidad, logística optimizada, reducción de costos y una mejor gestión de los procesos y activos de la cadena de suministro.
La tecnología ha logrado avances significativos para resolver los desafíos de la cadena de suministro, pero es importante reconocer que no todos los obstáculos se han mitigado por completo.
Restricciones de datos: la IA se basa en datos abundantes y de alta calidad para ofrecer resultados efectivos. Sin embargo, muchas empresas luchan con las limitaciones de datos en términos de calidad y cantidad. Para aprovechar la IA en la cadena de suministro, se deben minimizar las limitaciones de datos. Esto implica mejorar la calidad de los datos a través de prácticas efectivas de gestión de datos e integrar datos en tiempo real en procesos y sistemas. La sincronización continua de datos garantiza que las empresas operen con la información más actualizada, lo que permite un análisis significativo y conocimientos prácticos.
Falta de confianza en la tecnología: la inteligencia artificial sigue siendo una tecnología relativamente nueva, y puede haber dudas y resistencia entre las empresas y las personas para adoptarla. La implementación de sistemas de IA, como en los almacenes, puede implicar un cambio de la experiencia humana a sistemas basados en computadoras. Generar confianza en la IA requiere demostrar sus capacidades y mostrar el valor que aporta. Los sistemas de IA pueden mejorar significativamente los procesos de planificación, optimizar las operaciones y generar ahorros de costos y tiempo. La combinación de datos, algoritmos y experiencia humana es compleja, pero ver la IA en acción puede ayudar a generar confianza. Soluciones como Flowlity, creadas por expertos en el campo, pueden desempeñar un papel crucial en la generación de confianza en la IA.
Restricciones tecnológicas: si bien la IA es impresionante, aún enfrenta ciertas barreras tecnológicas. En entornos de producción acelerados, la toma de decisiones en tiempo real es esencial. Los sistemas de IA basados en la nube requieren un ancho de banda significativo y es posible que se necesite hardware especializado para acceder a las capacidades de IA, lo que puede implicar costos adicionales.
Las empresas requieren soluciones que combinen factores del mundo real y predicciones para tomar decisiones oportunas e informadas. Una solución efectiva debe automatizar la planificación, administrar los niveles de existencias de manera eficiente y proporcionar alertas sobre posibles problemas.
Costos operativos: la introducción de IA en los procesos de la cadena de suministro puede ser costosa para las empresas. Las inversiones iniciales en la integración de tecnología pueden ser sustanciales y también se deben considerar los costos operativos continuos. Sin embargo, optar por soluciones de software como servicio (SaaS) puede ser una alternativa rentable al desarrollo de soluciones internas. La IA está diseñada para mejorar el trabajo humano al automatizar las tareas manuales y facilitar una mejor toma de decisiones.
Si bien los sistemas de IA requieren mantenimiento y reemplazo ocasional, una solución bien optimizada puede resultar rentable con el tiempo, optimizando el inventario, la planificación y la previsión, lo que genera ahorros de costos.
Construir una cadena de suministro sostenible es un esfuerzo continuo para minoristas y fabricantes. Al abordar y superar los desafíos asociados con la adopción de IA, las empresas pueden implementar soluciones rentables que agilicen las operaciones de su cadena de suministro.
Conclusión
Las soluciones centradas en IA se han convertido en una fuerza poderosa para transformar la gestión de la cadena de suministro. Estas soluciones aprovechan la inteligencia artificial para mejorar varios aspectos de la cadena de suministro, incluida la previsión de capacidad y demanda, la gestión de inventario, la reducción de costos y la mejora de la seguridad. Al aprovechar las capacidades de la IA, las empresas pueden lograr una mayor eficiencia operativa, optimizar la toma de decisiones y responder de manera efectiva a las demandas dinámicas del panorama de la cadena de suministro.
La formación de equipos hombre-máquina es un componente crítico de las soluciones centradas en IA. En lugar de reemplazar a los humanos, la IA trabaja en conjunto con la experiencia humana para aumentar la toma de decisiones, automatizar tareas repetitivas y proporcionar información valiosa para acciones más informadas. Este enfoque colaborativo permite a las empresas aprovechar las fortalezas tanto de los humanos como de las máquinas, lo que conduce a una mayor eficiencia, precisión y productividad en las operaciones de la cadena de suministro.
