Autor: Javier Serrano Villaseñor | Socio-Director de Operaciones de IBS | Consejero Directivo de ConaLog
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La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que las empresas gestionan sus cadenas de suministro. Desde la predicción de demanda hasta el mantenimiento preventivo, la IA está ayudando a optimizar las operaciones, reducir costos y mejorar la sostenibilidad.
Este artículo sintetiza las 6 tendencias con mayor aplicación de la IA en la cadena de suministro en la actualidad y en los próximos 5 años.
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1. Análisis avanzado para mejores pronósticos
Las capacidades de análisis avanzadas impulsadas por la IA son fundamentales para mejorar la precisión de las predicciones en la cadena de suministro.
Empresas como Amazon y Walmart utilizan IA para analizar grandes volúmenes de datos, incluyendo redes sociales y patrones de compra, lo que les permite predecir tendencias de demanda, cambios políticos o eventos climáticos extremos. Esto no solo ayuda a anticipar la demanda con mayor exactitud, sino también a ajustar precios y optimizar el inventario en tiempo real.
Beneficios:
- Mejora de la precisión en los pronósticos de demanda.
- Reducción de los costos por exceso de inventario o desabastecimiento.
- Mayor resiliencia ante interrupciones externas, como desastres naturales.
Desafíos:
- Dependencia de datos de alta calidad, lo que requiere procesos robustos de recolección y análisis.
- Costos iniciales para implementar sistemas avanzados de IA.
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2. Generative AI: automatización de contenido y diseño
Las herramientas de Generative AI (GenAI), como GPT-3 de OpenAI, están demostrando un potencial enorme para generar contenido automáticamente.
Desde descripciones de productos hasta reportes de inventarios, la IA permite crear textos, visualizaciones y prototipos sin intervención humana directa. Además, empresas como Zara utilizan GenAI para optimizar la gestión de inventarios y diseñar prototipos de empaques o distribución de productos en sus almacenes.
Beneficios:
- Reducción de tiempos y costos operativos en la creación de contenido.
- Mejora en la experiencia del cliente a través de descripciones personalizadas y atractivas.
Desafíos:
- Limitaciones creativas en contextos que requieren un toque humano.
- Necesidad de datos precisos para generar contenido útil y atractivo.
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3. Visión computarizada para mejorar la seguridad y la eficiencia
La visión computarizada está ayudando a las empresas a monitorear y optimizar las operaciones en tiempo real.
En almacenes y fábricas, la IA puede analizar los movimientos de personas y vehículos, identificar ineficiencias ergonómicas, mejorar los flujos de trabajo y reducir accidentes. Tesla y Caterpillar son ejemplos de empresas que emplean cámaras inteligentes para analizar la disposición del inventario y prevenir accidentes.
Beneficios:
- Mejora de la seguridad laboral al identificar posibles riesgos.
- Optimización de los flujos de trabajo y la ubicación de los productos en almacenes.
Desafíos:
- Inversión inicial significativa en infraestructura de cámaras y sensores.
- Consideraciones éticas y de privacidad al recopilar datos visuales.
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4. Mantenimiento predictivo mediante Audio IA
La Audio IA se está utilizando en entornos industriales para detectar anomalías a través de sonidos y vibraciones, lo que permite realizar mantenimiento predictivo.
En fábricas y centros de distribución, herramientas de IA procesan sonidos emitidos por las máquinas para identificar fallos potenciales antes de que ocurran, lo que ayuda a prevenir tiempos de inactividad costosos. Empresas como GE están liderando esta tendencia al aplicar estos sistemas a sus equipos industriales.
Beneficios:
- Reducción de tiempos de inactividad mediante mantenimiento anticipado.
- Mejora en la fiabilidad de los equipos al detectar fallos incipientes.
Desafíos:
- Dificultades técnicas en entornos con altos niveles de ruido.
- Necesidad de integrar estos sistemas en equipos existentes.
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Descubre más: CÓMO IMPLEMENTÓ INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y AUTOMATIZACIÓN THE HOME DEPOT EN SU CADENA DE SUMINISTRO
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5. Vehículos eléctricos y logística sostenible
El sector logístico está viendo una transformación con el uso de vehículos eléctricos (VE) para el transporte y la entrega de productos.
Empresas como UPS y DHL están adoptando vehículos eléctricos en sus flotas urbanas para reducir las emisiones de carbono y mejorar la eficiencia en las entregas. Los avances en la tecnología de baterías y la expansión de la infraestructura de carga están facilitando esta transición hacia una logística más sostenible.
Beneficios:
- Reducción de las emisiones de gases contaminantes y huella de carbono.
- Disminución de los costos operativos asociados con el combustible y el mantenimiento de vehículos.
Desafíos:
- Limitaciones en la autonomía de los vehículos eléctricos para rutas largas.
- Necesidad de ampliar la infraestructura de carga, especialmente en áreas rurales.
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6. Transparencia y visibilidad más allá de los primeros niveles de la cadena de suministro
A medida que las cadenas de suministro se globalizan y se hacen más complejas, la falta de visibilidad más allá de los proveedores directos (Tier 1) se convierte en un reto significativo.
Tecnologías como los gemelos digitales y las torres de control permiten a las empresas visualizar en tiempo real las operaciones de su cadena de suministro más allá de los primeros niveles. Maersk es ejemplo de una empresa que ha implementado estas herramientas para rastrear su proceso logístico a lo largo de múltiples niveles de proveedores.
Beneficios:
- Mejora de la visibilidad de las operaciones, lo que facilita la toma de decisiones informadas.
- Reducción de riesgos asociados con la falta de información sobre proveedores subyacentes.
Desafíos:
- Complejidad en la recopilación de datos de múltiples proveedores y sistemas.
- Resistencia por parte de algunos proveedores a compartir datos sensibles.
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Hacia una cadena de suministro inteligente y humana
La inteligencia artificial en la cadena de suministro está generando una transformación sin precedentes, impulsando la eficiencia operativa, reduciendo costos y fortaleciendo la sostenibilidad logística.
Sin embargo, las empresas enfrentan desafíos significativos en términos de inversión en infraestructura, calidad de los datos y adaptación a nuevas tecnologías. A medida que la IA sigue evolucionando, las empresas que consigan integrar la inteligencia artificial en sus procesos logísticos de manera estratégica estarán mejor preparadas para competir en un entorno global, complejo y en constante evolución.
Es importante recalcar que, para el éxito de todo proyecto de inteligencia artificial en una organización, contar con el talento humano con las competencias técnicas y culturales alineadas a estas tecnologías, es indispensable.
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Referencias Bibliográficas:
- Huang, L., Zhang, Z., & Lee, C. K. M. (2020). Artificial Intelligence in Supply Chain Management: Theory and Applications. Springer Nature.
- Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2018). Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier? McKinsey & Company.
- Pereira, A., Silva, R., & Fernandes, J. (2020). Applications of Computer Vision in Logistics and Supply Chain Management. Journal of Supply Chain Management, 56(4), 12-27.
- Zhang, L., Xie, L., & Liu, T. (2021). Audio-based Predictive Maintenance for Industrial Equipment. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 110(3), 2153-2165.
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