En los últimos años, todos hemos sido testigos de la transformación de la cadena de suministro lineal tradicional en redes de suministro digitales (DSN). La covid-19 solo ha acelerado este proceso, haciendo que las empresas revisen sus estrategias de cadena de suministro global en medio de la nueva realidad. Con la ayuda de tecnologías como IoT, inteligencia artificial y aprendizaje automático, es posible transformar cadenas de suministro lineales tradicionales en redes de suministro digitales conectadas, inteligentes, escalables y personalizables.
Los beneficios de usar machine learning y la IA se pueden observar en las distintas partes que componen la cadena de suministro, incluidas las adquisiciones, la fabricación, la gestión de inventario, el almacenamiento, la logística y el servicio al cliente.
Profundicemos en las ventajas del aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro y veremos algunos casos de uso de IA en la cadena de suministro.
Gestión del inventario
Almacenar y mantener el inventario en buenas condiciones es costoso. Por lo tanto, los profesionales de la cadena de suministro deben abordar la planificación del inventario muy a fondo, ya que tiene un impacto directo en el flujo de caja y los márgenes de beneficio de una empresa.
La gestión de inventario es uno de los casos de uso de aprendizaje automático más típicos de la cadena de suministro.
El aprendizaje automático puede ayudar a resolver el problema de la falta o el exceso de existencias. Según los datos que se pueden obtener de muchas áreas, como el entorno del mercado, las tendencias estacionales, las promociones, las ventas y el análisis histórico, con machine learning es posible predecir el crecimiento de la demanda y así prepararse para llenar las estanterías con anticipación, así como evitar excesos de mercadería o piezas importantes para la fabricación.
Para que el pronóstico sea preciso, es necesario tener una amplia gama de datos. Cuando la cantidad de conjuntos de datos es insuficiente para un análisis efectivo, el aprendizaje automático ofrece varios métodos para resolver el problema:
- Técnicas de aumento de datos usadas en Deep Learning.
- El aprendizaje incremental, el cual no requiere una gran cantidad de datos para entrenar un modelo.
- El aprendizaje por refuerzo, que utiliza recompensas y castigos como señales de comportamiento positivo y negativo, típico de robótica y automatización industrial.
Otro ejemplo de aplicación de machine learning es el uso de la visión por computadora (CV, computer vision en inglés) para la gestión de inventarios. La visión por ordenador se puede emplear en varias de las tareas relacionadas con la gestión del inventario, por ejemplo:
- Para contar y clasificar los artículos que llegan.
- Inspección basada en CV: detecta daños visuales del paquete.
- También podría identificar espacios vacíos en las estanterías, detectar artículos que se agotan y realizar la acción oportuna para reponerlo en caso de ser necesario.
La visión artificial es una de las áreas en las que se pueden aplicar todo tipo de técnicas de aprendizaje automático (aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado).
Gestión del almacén
En los almacenes, podemos usar IA para automatizar el trabajo manual, predecir posibles problemas y reducir el papeleo del personal del almacén.
Por ejemplo, podemos usar visión artificial para:
- Controlar el trabajo de la cinta transportadora y predecir cuándo se bloqueará.
- Detectar automáticamente la llegada de paquetes y cambiar sus estados de entrega.
- Leer los códigos de barras y etiquetas de los paquetes y enviar toda la información necesaria directamente al sistema.
- Usar NLP (Natural Language Processing) para el procesamiento de documentos.
Otro ejemplo, sería usar el aprendizaje automático para programar vehículos autónomos y robots. Con la ayuda de guías integradas en el sistema, los vehículos autónomos y los robots ayudan a recibir, empaquetar / desempacar, transportar y cargar / descargar cajas. La visión por computadora, en este caso, sirve para encontrar un lugar libre para una caja, controlar si está colocada correctamente y evitar la colisión de robots y vehículos en los almacenes.
Una gestión modernizada y escalable mejorará significativamente la eficiencia de los almacenes, reduciendo los gastos generales operativos y el tiempo de inactividad del almacén.
Logística y transporte
Con ayuda de la tecnología de IA podemos saber dónde se encuentra un paquete en todo el ciclo logístico.
Permite a los profesionales de la cadena de suministro rastrear la ubicación de las mercancías durante el transporte. Además, proporciona visibilidad de las condiciones en las que se transporta el paquete. Con la ayuda de sensores, es posible monitorear parámetros tales como humedad, vibración, temperatura, etc.
Además, usando técnicas de aprendizaje automático podemos optimizar las rutas en tiempo real: es posible hacer un seguimiento de las condiciones meteorológicas y de la carretera y ofrecer recomendaciones sobre cómo optimizar la ruta y reducir el tiempo de conducción. De esta manera, los camiones se pueden desviar en cualquier momento de su camino cuando sea posible una ruta más adecuada.
Resumen
Los casos de uso de aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro son muy variados. Aquí hemos enumerado los que consideramos que aportan más valor a los profesionales de la cadena de suministro.
Si tienes que gestionar una amplia red de proveedores o almacenes, la gestión de la cadena de suministro puede convertirse en una tarea abrumadora. Pero tecnologías como el machine learning y la inteligencia artificial pueden ayudarte en todas las etapas de la gestión de la cadena de suministro.
Puedes usar algoritmos de machine learning para pronosticar correctamente la demanda, mejorar la gestión logística, reducir el papeleo y automatizar los procesos manuales.
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