AI/ML para construir cadenas de suministro inteligentes

Un Cadena de suministro inteligente integra datos, automatización y tecnologías analíticas avanzadas para brindar eficiencia y costos reducidos a diferentes partes de la cadena de suministro. Puede ser una fuente de ventaja estratégica para una organización al mejorar la experiencia del cliente. Por lo general, está respaldado por una combinación de optimización y tecnologías de IA/ML. Exploramos cinco casos de uso asignándolos a cinco elementos de la gestión de la cadena de suministro: Planificar → Fuente → Fabricar → Entregar → Logística inversa.

1. Detección de la demanda a corto plazo (Plan): La gestión del inventario es una actividad crítica de la cadena de suministro. Los costos de capital de trabajo y almacenamiento están vinculados a los niveles de inventario, que a su vez dependen de una previsión precisa de la demanda, entre otros factores. Un alto nivel de precisión de pronóstico ayuda a reducir los costos de inventario y los desabastecimientos al impulsar la fabricación de la cantidad correcta de producto en el lugar correcto y en el momento correcto. Esto ayuda a optimizar el inventario en los almacenes, reduciendo los niveles de stock de seguridad, reduciendo así los costos y evitando al mismo tiempo desabastecimientos que pueden provocar pérdidas comerciales y de ingresos a largo plazo. Una aplicación habilitada para IA puede identificar patrones en los pedidos de los clientes y correlacionar ciertos indicadores principales con la demanda a corto plazo para que sean más precisos que los métodos tradicionales. Con información de pedidos en tiempo real, podemos automatizar las predicciones de demanda para el mes actual y el próximo que se actualizan periódicamente.

2. Segmentación de proveedores (Fuente): Las grandes organizaciones pueden tener cientos o miles de proveedores que forman parte integral de su cadena de suministro. Los proveedores obtienen diferentes materias primas en diferentes cantidades. Para reducir el costo de adquisición y al mismo tiempo aumentar la confiabilidad del suministro, sería útil aplicar diferentes estrategias a diferentes proveedores. A este respecto, sería beneficioso agrupar a los proveedores en unos pocos grupos clave, dado el gran número de proveedores. Este tipo de segmentación permitirá negociaciones de contratos específicas sobre precios de materias primas, volúmenes y tiempos de suministro para optimizar el gasto. Una aplicación habilitada para IA puede segmentar a los proveedores en función de características como el volumen, el precio, la relación estratégica y la confiabilidad para permitir que los especialistas en abastecimiento adopten estrategias de adquisición similares para los proveedores dentro de un grupo. Esta segmentación se puede actualizar mensual o trimestralmente para tener en cuenta los cambios de proveedores.

3. Predicciones de fallas de equipos (Make): Los tiempos de inactividad no planificados debido a fallas de confiabilidad son comunes en las operaciones de fabricación. Estos tienden a estresar las posiciones del inventario de productos y pueden provocar retrasos en el cumplimiento del cliente. Predecir cuándo pueden ocurrir dichos tiempos de inactividad puede ayudar a una instalación a tomar medidas para mitigar el riesgo de falla del equipo o prepararse con anticipación mediante la creación de un inventario para tener en cuenta el tiempo de inactividad. Estas predicciones y las consiguientes acciones de mitigación pueden ayudar a evitar desabastecimientos y pérdida de ingresos, así como impulsar la inversión en opciones de mantenimiento preventivo para evitar reparaciones costosas. Una aplicación habilitada para IA puede correlacionar fallas de equipos con mediciones clave (como rendimiento, presión, temperatura, etc.) durante días o semanas antes de una falla de equipo no planificada y proporcionar información sobre el momento de las fallas. Dependiendo de la granularidad de las mediciones, la aplicación puede ejecutarse todos los días o cada pocos días para evaluar el riesgo de fallas.

4. Predicción del tiempo de entrega (Entrega): La entrega a tiempo a los clientes es una métrica clave para medir el desempeño de las cadenas de suministro que impacta directamente en la experiencia del cliente. Las organizaciones miden esta métrica e intentan activamente mejorarla en función de las tendencias históricas de retrasos. Ser capaz de predecir los tiempos de entrega con precisión puede ayudar a que el producto llegue al cliente en el momento solicitado, evitando así una mala experiencia del cliente y, en consecuencia, la pérdida de negocios y evitar multas y otros cargos debido a entregas tardías. Se puede utilizar una aplicación habilitada para IA para predecir los tiempos de entrega según el día y la hora de inicio, la temporada, el transportista, el origen y el destino, entre otros atributos. Esta predicción para cada envío permitirá mantener al cliente informado y mejorar la experiencia y retención del cliente. Además, esto presenta una oportunidad para optimizar las rutas y seleccionar las compañías aéreas con mejor rendimiento.

5. Previsión de devoluciones de clientes (logística inversa): los clientes devuelven un porcentaje de las ventas por diversos motivos, incluido el incumplimiento de las especificaciones de calidad o retrasos en el envío. Para prepararse para las devoluciones, envíos, almacenamiento y procesamiento, las empresas deben tener una estimación precisa del volumen de productos que regresan. Esto ayudará a reducir los costos de almacenamiento y procesamiento. Una aplicación habilitada para IA puede proporcionar un volumen agregado de devoluciones en función de las últimas semanas de envíos a los clientes. Esta predicción se puede actualizar semanalmente.