10 Formas de Aprendizaje Automático Revolucionan la Gestión de la Supply Chain

EFICIENCIA OPERACIONAL – En esta publicación vamos a entrar en el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, veremos cómo se desarrollan técnicas que permiten a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada. Es, por lo tanto, según Louis Columbus, un proceso de inducción del conocimiento y el análisis de datos.

En pocas palabras: el aprendizaje automático permite descubrir patrones en los datos de la cadena de suministro basándose en algoritmos que identifican rápidamente los factores más influyentes en el éxito de una red de suministro, mientras aprenden constantemente en el proceso.

Descubrir nuevos patrones en los datos de la cadena de suministro tiene el potencial de revolucionar cualquier negocio. Los algoritmos de aprendizaje automático encuentran estos nuevos patrones en los datos de la cadena de suministro a diario, sin necesidad de intervención manual o la definición de taxonomía para guiar el análisis. Los algoritmos consultan iterativamente datos con muchos usando modelos basados en restricciones para encontrar el conjunto de factores clave con la mayor precisión predictiva. Los factores clave que influyen en los niveles de inventario, la calidad del proveedor, la previsión de la demanda, la obtención para pagar, la orden de pago, la planificación de la producción, la gestión del transporte y más, se están conociendo por primera vez. Los nuevos conocimientos y conocimientos del aprendizaje automático están revolucionando la gestión de la cadena de suministro como resultado.

Las diez formas en que el aprendizaje automático está revolucionando la gestión de la cadena de suministro incluyen:

1. Los algoritmos de aprendizaje automático y las aplicaciones que los ejecutan son capaces de analizar conjuntos de datos grandes y diversos rápidamente, mejorando la precisión de la previsión de la demanda. Uno de los aspectos más desafiantes de la gestión de una cadena de suministro es predecir las demandas futuras de producción. Las técnicas existentes van desde técnicas de análisis estadístico de referencia, que incluyen promedios móviles hasta modelos de simulación avanzados. El aprendizaje automático está demostrando ser muy efectivo al tomar en cuenta factores que los métodos existentes no tienen forma de rastrear o cuantificar con el tiempo.
2. La reducción de los costos de flete, la mejora del rendimiento de entrega de los proveedores y la minimización del riesgo del proveedor son tres de los muchos beneficios que el aprendizaje automático proporciona en las redes colaborativas de la cadena de suministro.
3. Aprendizaje Automático y sus construcciones centrales son ideales para proporcionar información sobre cómo mejorar el rendimiento de la gestión de la cadena de suministro no disponible de tecnologías anteriores. Combinando las fortalezas del aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje de refuerzo, el aprendizaje automático está demostrando ser una tecnología muy efectiva que busca continuamente encontrar los factores clave que más afectan el desempeño de la cadena de suministro. Cada uno de los puntos finales definidos en la siguiente taxonomía se deriva en su totalidad de la lógica basada en algoritmos, que garantiza la escala de algoritmos en una empresa global.
4. El aprendizaje automático se destaca por el reconocimiento de patrones visuales, abriendo muchas aplicaciones potenciales en la inspección física y el mantenimiento de activos físicos en toda una red de cadena de suministro. Diseñado utilizando algoritmos que buscan rápidamente patrones comparables en conjuntos de datos múltiples, el aprendizaje automático también está demostrando ser muy efectivo para automatizar la inspección de calidad de entrada en centros logísticos, aislando los envíos de productos con daños y desgaste. Los algoritmos de aprendizaje automático en la plataforma Watson de IBM pudieron determinar si un contenedor de envío y un producto se dañaron, clasificarlo por el tiempo y tipo de daño y recomendar la mejor acción correctiva para reparar los activos. Watson combina datos visuales y basados en sistemas para rastrear, informar y hacer recomendaciones en tiempo real.
5. Obtener una mayor inteligencia contextual mediante el aprendizaje automático combinado con las tecnologías relacionadas en todas las operaciones de la cadena de suministro se traduce en menores costos de inventario y operaciones y tiempos de respuesta más rápidos para los clientes. El aprendizaje automático está ganando aceptación en las operaciones de la torre de control logístico para proporcionar nuevos conocimientos sobre cómo se pueden mejorar todos los aspectos de la gestión de la cadena de suministro, la colaboración, la logística y la gestión del almacén. El siguiente gráfico muestra cómo la inteligencia contextual obtenida del aprendizaje automático optimiza las operaciones.
6. Pronosticar la demanda de nuevos productos, incluidos los factores causales que más impulsan las nuevas ventas, es el aprendizaje automático de áreas que se está aplicando hoy en día con buenos resultados. Desde los enfoques pragmáticos de preguntarles a los socios de canal, a los equipos de ventas indirectos y directos cuántos de los nuevos productos venderán utilizando modelos estadísticos avanzados, existe una amplia variación en la forma en que las empresas pronostican la demanda de un producto de próxima generación. El aprendizaje automático está demostrando ser valioso para tener en cuenta los factores causales que influyen en la demanda pero que hasta ahora no se conocían.
7. Las empresas están ampliando la vida útil de los activos clave de la cadena de suministro, incluidos la maquinaria, los motores, el transporte y el equipo de almacenamiento, mediante la búsqueda de nuevos patrones en los datos de uso recopilados a través de los sensores IoT. La industria manufacturera lidera a todas las demás en el volumen de datos que produce anualmente. El aprendizaje automático está demostrando ser invaluable en el análisis de datos derivados de máquinas para determinar qué factores causales influyen más en el rendimiento de la maquinaria. Además, el aprendizaje automático está conduciendo a medidas más precisas de Efectividad global del equipo (OEE), una medida clave de la que muchos fabricantes y las operaciones de la cadena de suministro confían.
8. Mejora de la gestión y el cumplimiento de la calidad del proveedor al encontrar patrones en los niveles de calidad de los proveedores y crear jerarquías de datos de rastreo y rastreo para cada proveedor, sin asistencia. En promedio, una empresa típica depende de proveedores externos para más del 80% de los componentes que se ensamblan en un producto determinado. La calidad del proveedor, el cumplimiento y la necesidad de jerarquías de seguimiento y rastreo son esenciales en las industrias reguladas, incluidas la industria aeroespacial y de defensa, alimentos y bebidas, y productos médicos. Se están introduciendo aplicaciones de aprendizaje automático que pueden definir de forma independiente las jerarquías de productos y agilizar los informes de seguimiento y localización, ahorrando miles de horas manuales al año en las que un fabricante típico invierte en estas áreas.
9. El aprendizaje automático está mejorando la planificación de la producción y la precisión de la programación de fábrica teniendo en cuenta múltiples restricciones y optimizando para cada una. En los fabricantes que dependen de los flujos de trabajo de producción basados en la fabricación y la fabricación, el aprendizaje automático hace posible equilibrar las limitaciones de cada uno de manera más efectiva que lo que se había hecho manualmente en el pasado. Los fabricantes están reduciendo la latencia de la cadena de suministro de los componentes y las piezas utilizadas en sus productos más personalizados utilizando el aprendizaje automático como resultado.
10. La combinación de aprendizaje automático con análisis avanzados, sensores de IoT y monitoreo en tiempo real proporciona visibilidad de extremo a extremo en muchas cadenas de suministro por primera vez. Lo que se necesita en muchas cadenas de suministro hoy en día es una plataforma o arquitectura operativa completamente nueva basada en datos en tiempo real, enriquecida con patrones e ideas no visibles con herramientas de análisis previas en el pasado. El aprendizaje automático es un elemento esencial en las futuras plataformas de la cadena de suministro que revolucionarán todos los aspectos de la gestión de la cadena de suministro.