Cómo la IA elimina los cuellos de botella comunes en la cadena de suministro

Los cuellos de botella en la cadena de suministro pueden ser financieramente devastadores para los fabricantes, proveedores y distribuidores. La inteligencia artificial es una de las soluciones emergentes más prometedoras. ¿Podría la utilización de la IA en la gestión de la cadena de suministro eliminar interrupciones y retrasos?

Formas en que pueden aparecer los cuellos de botella en la cadena de suministro

Un cuello de botella en la cadena de suministro (un punto en el que se obstruye el flujo de mercancías) puede ocurrir por varias razones.

1. Aumentos inesperados de la demanda

Los cambios en la demanda de los consumidores pueden provocar interrupciones generalizadas en la cadena de suministro. Los fabricantes, proveedores y distribuidores no suelen estar preparados para afrontar un aumento repentino y masivo de los pedidos, lo que puede provocar largos retrasos.

2. Escasez de mano de obra

Las empresas sólo pueden mover mercancías si tienen alguien que las distribuya. La escasez generalizada de mano de obra afecta todos los aspectos del sector de la cadena de suministro, lo que dificulta que las empresas de logística mantengan el flujo fluido.

3. Cierres de instalaciones o fábricas

Incluso un solo cierre puede tener un efecto dominó en toda una cadena de suministro porque corta el flujo de mercancías. Las empresas sin planes de contingencia se ven obligadas a luchar por llenar el vacío. Mientras tanto, sus productos siguen acumulando polvo.

4. Productos falsificados

El fraude logístico es un problema global enorme. Según algunos de los últimos datos públicos, más de 509 mil millones de dólares en productos falsificados se comercializaron internacionalmente en 2016. Cuando ingresan ilegalmente a la cadena de suministro, pueden confundir e interrumpir el flujo de mercancías.

5. Conflictos geopolíticos

Cuando los países luchan, sus importaciones y exportaciones dejan de ser una prioridad y las rutas comerciales cercanas a menudo se vuelven peligrosas. Los conflictos geopolíticos pueden alterar las rutinas estándar de las organizaciones de logística, provocando cuellos de botella a largo plazo en la cadena de suministro.

6. Fenómenos climáticos extremos

Ningún lugar del planeta está a salvo de fenómenos meteorológicos extremos. Las inundaciones, las tormentas de nieve, los terremotos y los tornados pueden impedir que barcos, aviones y camiones de reparto lleguen a cualquier parte. Dado que las consecuencias pueden durar días o semanas, las interrupciones prolongadas en la cadena de suministro son prácticamente inevitables.

La importancia de eliminar los cuellos de botella en la cadena de suministro

Los cuellos de botella en la cadena de suministro pueden afectar negativamente a los ingresos. Después de todo, las marcas no pueden ganar dinero con productos atrapados en un almacén. El daño posterior a la reputación de la marca (a los consumidores no les gustan los retrasos en los envíos) puede provocar pérdidas financieras a largo plazo.

A veces, las empresas no tienen la oportunidad de mover sus productos una vez que se resuelve el problema de la cadena de suministro. Los productos perecederos (flores, cosméticos, lácteos, plantas, verduras y carne) pueden dañarse o destruirse rápidamente.

Incluso las personas que no participan en el proceso logístico experimentan impactos financieros negativos. De hecho, una investigación muestra cuellos de botella en la cadena de suministro causó una gran parte de la inflación en Estados Unidos de 2021 a 2022. En otras palabras, todos pagan el precio de estos retrasos.

Cómo la utilización de la IA en la cadena de suministro agiliza los cuellos de botella

Las empresas que aprovechan la IA en la cadena de suministro pueden acelerar sus procesos logísticos, obtener información basada en datos e identificar posibles disruptores antes de que se conviertan en un problema.

1. Análisis predictivo

Los modelos de aprendizaje automático pueden aprovechar datos históricos y actuales para predecir resultados futuros. Con el análisis predictivo, las empresas de logística pueden saber cuándo y cómo se producirán los cuellos de botella en la cadena de suministro para evitarlos mejor.

2. Previsión de la demanda

Un modelo de aprendizaje automático puede rastrear el comportamiento del consumidor, las tendencias del mercado y la geopolítica para pronosticar cuándo aumentará o disminuirá la demanda. A los fabricantes, proveedores y distribuidores les resultará más fácil cumplir con los pedidos a tiempo si saben cuándo aumentar o disminuir la velocidad.

3. Control de calidad

La IA puede distinguir entre productos auténticos y falsificados, evitando interrupciones en la cadena de suministro. Un equipo de investigación desarrolló un algoritmo capaz de diferenciarlos 98% del tiempo de media. Un control de calidad mejorado puede mantener los procesos logísticos fluyendo sin problemas.

4. Coordinación mejorada

La tecnología de inteligencia artificial puede aumentar la visibilidad de la cadena de suministro y proporcionar información basada en datos, lo que ayuda a los proveedores, distribuidores y fabricantes a coordinarse. Además, los modelos de procesamiento del lenguaje natural pueden ayudarlos a comunicarse independientemente de su idioma o barreras culturales.

5. Entrega autónoma

Entrega de última milla representa el 50% de los gastos de logística, según algunas estimaciones. Los altos volúmenes de pedidos, los conductores ineficientes y la complejidad de las rutas lo hacen increíblemente propenso a sufrir cuellos de botella. Los vehículos autónomos impulsados ​​por IA son una solución prometedora: pueden entregar artículos en ubicaciones predefinidas, como casilleros de paquetes, para agilizar la entrega.

6. Ajustes en tiempo real

Aprovechar la IA en la gestión de la cadena de suministro permite a las empresas de logística reaccionar a los cambios del mercado y la demanda en tiempo real. Además, les permite actuar de forma proactiva cuando aparecen señales de retrasos o interrupciones.

7. Optimización de rutas 

Algunas de las fuentes más comunes de cuellos de botella en la cadena de suministro son inevitables: las empresas de logística no pueden controlar el clima o los conflictos geopolíticos. Sin embargo, la IA puede desarrollar planes de contingencia para casos específicos, proporcionando soluciones a las interrupciones antes de que se conviertan en un problema. Puede sugerir rutas o proveedores alternativos para que todo funcione sin problemas.

¿Por qué es tan importante la IA para solucionar los problemas de la cadena de suministro?

Desde hace años, muchas organizaciones logísticas tienen previsto digitalizarse de alguna forma. De hecho, 23% de los administradores de almacén Tenía la intención de adoptar tecnologías de automatización en 2019. Si bien la IA sigue siendo una tecnología emergente, se alinea precisamente con lo que han estado buscando.

Es una de las pocas tecnologías capaz de manejar el gran volumen de datos que genera el proceso logístico. Puede agregar, procesar y analizar información de cientos de fuentes sin abrumarse.

La velocidad es otra cosa que distingue a la IA de tecnologías similares: muy pocas alternativas pueden procesar, analizar y producir al ritmo que lo hace. Puede considerar millones de posibilidades en segundos y responder a interacciones en tiempo real.

La principal ventaja de la IA sobre otras tecnologías es su capacidad para automatizar tareas y actuar de forma autónoma. Puede funcionar de forma independiente las 24 horas del día y rara vez requiere intervención humana, lo cual es ideal durante la escasez de mano de obra.

Esta tecnología también es rentable. Según un estudio, 63% de las empresas logísticas La utilización de IA en la gestión de la cadena de suministro generó más ingresos. Además, el 61% informó tener menores gastos operativos. 

Si bien muchas tecnologías pueden automatizar tareas, procesar datos rápidamente o trabajar de forma autónoma, muy pocas pueden hacerlo todo simultáneamente. Por eso la IA es una solución tan prometedora para las interrupciones y retrasos en la cadena de suministro.

Ejemplos de IA en la cadena de suministro 

Los sistemas de vigilancia impulsados ​​por inteligencia artificial y los lectores de códigos de barras pueden evitar que los defectos y las falsificaciones de productos avancen a través de los canales logísticos. Por lo general, se colocan sobre o cerca de cintas transportadoras para realizar un seguimiento del inventario.

Las empresas de logística pueden integrar la IA con otras tecnologías de la cadena de suministro. Por ejemplo, pueden utilizar un modelo de aprendizaje automático para alimentar sensores de embalaje de Internet de las cosas (IoT). De esta manera, pueden analizar los datos de sus productos para realizar un seguimiento de los envíos.

La IA administrativa se encarga de las tareas internas de mantenimiento de registros, gestión, procesamiento de documentos e intercambio de información. Por ejemplo, puede procesar facturas, ordenar envíos, renovar contratos de proveedores, enviar solicitudes de oferta y programar trabajadores.

Un uso emergente de la IA en la cadena de suministro son los vehículos autónomos. Los camiones de reparto y los drones autónomos pueden utilizar el aprendizaje automático para reaccionar a sus entornos en tiempo real. Si bien a los coches autónomos les quedan algunos años de desarrollo, existen pruebas de concepto.

El futuro de la IA en la gestión de la cadena de suministro 

Dado que la IA todavía es relativamente nueva, es probable que su tasa de penetración siga siendo baja durante algunos años. Mientras 73% de las empresas de logística se sienten optimistas acerca de las tecnologías emergentes, el 50% planea posponer su implementación hasta que sea menos riesgosa. Parece que muchos esperarán hasta que los casos de uso ideales, las posibles lagunas y las mejores prácticas queden más claros.

Si bien muchos en el sector se muestran algo reacios a adoptar la IA, los indicadores sugieren que rápidamente llegarán a aceptarla. aunque solo 11% de los ejecutivos de logística Sintieron que la IA era fundamental en 2022, se estima que el 38% de ellos creerá que es esencial para 2025. La industria puede experimentar un cambio sustancial a medida que más empresas utilicen la IA en la gestión de la cadena de suministro.

La IA podría eliminar permanentemente los cuellos de botella en la cadena de suministro

A medida que aumente la tasa de penetración de la IA en la gestión de la cadena de suministro, el potencial transformador de esta tecnología se hará evidente. Si las empresas de logística lo utilizan estratégicamente, podrían eliminar la mayoría, si no todos, de sus cuellos de botella estándar.