EL APRENDIZAJE PROFUNDO ESTÁ REVOLUCIONANDO LA GESTIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO


Las empresas hoy en día deben aplicar técnicas de Inteligencia Artificial tales cómo el aprendizaje profundo para optimizar sus procesos y de esta manera ahorrar dinero
Cada vez más empresas adoptan tecnologías de aprendizaje profundo para optimizar su cadena de suministro.

Una cadena de suministro efectiva cumple con dos factores; resultados oportunos y rentabilidad. Al mejorar estos dos aspectos es que su cadena de suministro comienza a optimizarse. Por lo general, la atención se centra en la planificación, el abastecimiento, el inventario, la producción, el almacenamiento y la distribución, lo cual es también válido, pero la optimización de la cadena de suministro realmente se reduce principalmente a contar con un buen pronóstico de la demanda.


Evidentemente, la previsión de la demanda afecta a todas las áreas de una empresa. La planificación de abastecimiento e inventario se realizará en función de la demanda esperada, así como la planificación de la producción, el almacenamiento y el transporte a diferentes ubicaciones geográficas dependerán de la demanda prevista. Por lo tanto, la precisión de las previsiones tiene importantes implicaciones financieras. Cuánto puede ser en términos económicos, lo puedes encontrar en este otro artículo de nuestro blog: Las empresas están ahorrando millones al hacer mejores pronósticos.


Por lo tanto, la optimización de la cadena de suministro eventualmente se reduce a cuán preciso es el pronóstico de la demanda. Y ahí es exactamente donde se puede presenciar una revolución dentro de la gestión de la cadena de suministro.


Durante décadas, los libros de texto sobre gestión de la cadena de suministro han explicado la importancia de la previsión y han enseñado el análisis de series de tiempo, siendo el método más utilizado el suavizado exponencial. A veces, estos métodos ciertamente pueden ser útiles y mejor tener algo que nada en absoluto. Pero en la mayoría de los casos, esos métodos son demasiado simples para pronosticar bien.


Una empresa corriente tiene muchos productos o servicios diferentes, algunos son estacionales, otros no, algunos con patrones de compra regulares y algunos con patrones de compra complejos. Algunos productos dependen en gran medida de las ventas de otros productos e incluso de múltiples factores externos, lo que dificulta aún más la aplicación de herramientas tradicionales para pronosticar la demanda. El análisis tradicional de series de tiempo es simplemente una mala herramienta para el problema en cuestión en la mayoría de las organizaciones.


Con el uso de técnicas de inteligencia artificial (IA), particularmente el aprendizaje profundo (redes neuronales), la precisión del pronóstico incrementa de manera exponencial en comparación con los métodos más tradicionales antes mencionados. Al utilizar este tipo de tecnología, las empresas están ahorrando millones de euros dentro de la cadena de suministro.


Adquisiciones

Gran parte del costo oculto se encuentra dentro del aprovisionamiento / adquisiciones. Si la materia prima llega demasiado pronto, se contabiliza el costo del inventario y aumenta el costo real. Si la materia prima llega demasiado tarde, puede afectar la planificación y aumentar el costo dentro de la producción y la logística y, en el peor de los casos, provocar desabastecimientos y pérdidas de ventas.


Además, las adquisiciones pueden tener beneficios estacionales, es decir, las materias primas pueden ser más baratas en algún período, lo que permite seleccionar un momento de compra óptimo, lo mismo ocurre con las fluctuaciones del tipo de cambio si el abastecimiento es internacional. Por lo tanto, comprar en el momento adecuado es fundamental, ya que puede tener importantes implicaciones financieras.



Inventario

Una vez más, las empresas no quieren tener demasiado ni muy poco inventario. Los niveles de inventario deben optimizarse, lo que solo se puede lograr sabiendo cuánto se espera vender, es decir, utilizando técnicas avanzadas de pronóstico de demanda.


Una vez que el pronóstico de la demanda es preciso, las organizaciones pueden utilizar datos relacionados con el stock de seguridad, las cantidades mínimas de pedido (MOQ) y los plazos de entrega. Lo que es aún más impresionante es que las empresas que están a la vanguardia del uso de IA en la gestión de la cadena de suministro también están pronosticando el tiempo de entrega, lo que hace que la cadena de suministro sea aún más eficiente y optimizada. La investigación realizada por Marisa Brown, directora del Centro de Conocimiento, APQC, revela que los costos de mantenimiento del inventario están normalmente entre un 7% y un 16%, lo que demuestra que existe una oportunidad real disponible para reducir los costos de manera significativa.


Producción

Cuanto más meses a futuro se pueda planificar la producción, mejor. Un pedido sorpresa de un cliente a veces empujará el plan de producción a un lado para entregar en el momento adecuado con horas extras y todo el esfuerzo adicional incluido. Esto aumenta significativamente los costos de producción y, por lo general, no se tiene en cuenta.


Además, lo que no se produce no se vende. Por lo tanto, para evitar el desabastecimiento, las organizaciones deben tener programas de producción optimizados en los que los productos se produzcan en el momento adecuado. Y si se produce demasiado pronto, acumulará costos de mantenimiento. Por lo tanto, el momento adecuado nunca es demasiado temprano y ciertamente tampoco demasiado tarde.


En la producción, las sorpresas son muy desagradables. Pero ahora, a partir de 2020, las organizaciones están adoptando técnicas avanzadas de pronóstico basadas en el aprendizaje profundo para optimizar toda la planificación de la producción al minuto.


Almacenamiento y Logística

El envío de sus productos a diferentes ubicaciones geográficas para su almacenamiento se basa en la planificación. El almacenamiento es costoso y el envío de la cantidad incorrecta, muy poco o demasiado, incluirá costos de almacenamiento y transporte más altos para llevar los productos al lugar correcto. Claramente, planificar esto dependerá únicamente de la precisión de los pronósticos de demanda.


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Obviamente, la cadena de suministro se trata de realizar las entregas en el momento adecuado y consiguiendo que sea rentable, donde ambos están ciertamente entrelazados. Todos los componentes de la cadena de suministro discutidos aquí arriba siempre se reducirán a menos errores y más precisión en el pronóstico de la demanda. La cadena de suministro nunca se puede optimizar realmente sin estos pronósticos.


Nunca antes había sido posible alcanzar el nivel de precisión de pronóstico que estamos presenciando hoy con el uso de IA, y los ejecutivos de las empresas lo están notando. Cada vez más organizaciones están adoptando estos métodos, donde el crecimiento de esta práctica aumentó significativamente a lo largo de 2020 y la pandemia de Covid19. Obviamente, los líderes empresariales luchan por ser más ágiles y por optimizar procesos, ahorrar dinero siempre que sea posible, acelerar la toma de decisiones y ser más competitivos.


La presión está aumentando y el panorama competitivo ciertamente no se está volviendo más fácil. Las organizaciones deben centrarse en ser más rentables y el lugar obvio para comenzar es luchar por la optimización de la cadena de suministro impulsada por tecnologías sofisticadas de aprendizaje profundo.




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