La IA impulsa una mayor sostenibilidad de la cadena de suministro

La inteligencia artificial (IA) ofrece múltiples vías para mejorar la sostenibilidad de la cadena de suministro. La integración de la IA en la gestión de la cadena de suministro puede dar lugar a operaciones optimizadas, reducción de residuos, mejores previsiones de la demanda y prácticas más respetuosas con el medio ambiente.

Así es como la IA está impulsando la sostenibilidad de la cadena de suministro.

1. Previsión de la demanda

Los métodos de pronóstico tradicionales pueden conducir a una sobreproducción o una subproducción, que son insostenibles en el largo plazo. Sin embargo, la IA puede predecir con precisión la demanda analizando grandes conjuntos de datos de diversas fuentes. Esto asegura que las empresas producir solo las cantidades necesarias, minimizando el desperdicio y el exceso.

2. Monitoreo y enrutamiento de proveedores

La IA ayuda a seleccionar proveedores sostenibles mediante el análisis de sus registros de gobernanza ambiental y social. Las empresas pueden mantener la sostenibilidad en toda la cadena de suministro eligiendo a los proveedores adecuados.

Más allá de la simple selección, la IA también monitorea activamente a los proveedores en tiempo real. Esto garantiza que cumplan constantemente con los estándares de sostenibilidad establecidos.

3. Gestión de recursos

Los sistemas inteligentes detectan ineficiencias y desperdicios en la cadena de suministro. Al abordar estas ineficiencias, las organizaciones pueden reducir significativamente el desperdicio en las fases de producción, almacenamiento y distribución. La IA evalúa la utilización de recursos en los procesos de producción, recomendando alternativas más sostenibles o formas de utilizar menos recursos.

En lugar de simplemente reaccionar ante problemas de equipos, la IA predice posibles fallas de maquinaria o vehículos mediante el análisis de datos de rendimiento. Este enfoque proactivo garantiza que el servicio o los reemplazos se realicen antes de que se produzcan averías, evitando reparaciones de emergencia inútiles.

4. Beneficios ambientales

El sistema puede revisar la eficiencia y los materiales del embalaje, sugerir cambios de diseño para minimizar el uso de materiales o promover alternativas biodegradables o reciclables. La IA facilita la gestión de devoluciones de productos, reparaciones, reciclaje y reutilización de materiales, contribuyendo a una economía circular más sostenible.

La IA desempeña un papel crucial en el almacenamiento y la fabricación al monitorear los patrones de consumo de energía. Al hacerlo, proporciona información valiosa para un uso más eficiente de la energía o incluso la transición a fuentes renovables. Mediante el uso de sensores, la IA ofrece monitoreo en tiempo real de varios procesos de la cadena de suministro. Esto ayuda a las empresas a abordar rápidamente áreas de desperdicio de recursos o altas emisiones.

Las empresas optimizan el enrutamiento al permitir que los sistemas de inteligencia artificial determinen el rutas de transporte más eficientes, minimizando el consumo de combustible, reduciendo costos, disminuyendo las emisiones nocivas y promoviendo un medio ambiente más limpio.

5. Sentimiento del consumidor

La IA analiza los sentimientos de los consumidores sobre la sostenibilidad. Con estos conocimientos, las empresas pueden girar hacia líneas de productos más sostenibles y adoptar prácticas ecológicas.

La IA simula escenarios potenciales de la cadena de suministro para evaluar sus resultados ambientales y sociales, ayudando a las empresas a tomar decisiones sostenibles. La investigación ha mostrado las ventas pueden aumentar hasta un 20% debido a la responsabilidad social corporativa.

Los desafíos del uso de la IA para la sostenibilidad de la cadena de suministro

Sin duda, la IA será una parte integral de la búsqueda de la sostenibilidad. Sin embargo, con las tecnologías actuales que tiene la industria, existen algunos inconvenientes que las organizaciones deben considerar antes de implementar sistemas inteligentes. Comprender estos desafíos les permite maximizar los beneficios que obtienen de la IA.

1. Calidad y disponibilidad de datos

Los modelos de IA dependen en gran medida de los datos para funcionar de forma eficaz. Si las empresas no proporcionan datos limpios, estructurados y completos, estos modelos pueden producir resultados inexactos, lo que lleva al sistema a realizar predicciones erróneas.

2. Dificultades de integración

Muchas empresas todavía utilizan sistemas heredados de cadena de suministro. Estos sistemas más antiguos suelen plantear desafíos cuando las empresas intentan integrar soluciones modernas de IA, lo que hace que el proceso sea complejo y requiera muchos recursos. Además, configurar la IA para las operaciones de la cadena de suministro no se trata solo de tecnología. Implica ajustar estrategias, redefinir roles y garantizar que toda la organización se alinee con el nuevo enfoque.

El costo es otra consideración importante porque la implementación de soluciones de IA en la cadena de suministro puede sobrecargar los presupuestos. Las empresas enfrentan gastos relacionados con la adquisición de tecnología, la integración de sistemas, la capacitación de los empleados y el mantenimiento continuo del sistema.

3. Gestión de cambios

Cuando las empresas introducen la IA en su cadena de suministro, a menudo ajustan procesos y flujos de trabajo de larga data. Los empleados acostumbrados a los métodos tradicionales pueden resistirse a estos cambios, lo que dificulta la transición.

La IA adolece de una notable brecha de habilidades, ya que es un campo de especialización relativamente nuevo. A las empresas a menudo les resulta difícil contratar o retener personas con el conocimiento necesario para gestionar la IA en las operaciones de la cadena de suministro. Además, los expertos y entrenadores en IA aumentan el costo de inversión de integrar la IA en los procesos de la empresa.

4. Dependencia excesiva de la tecnología

Los sistemas inteligentes pueden dar a las organizaciones una falsa sensación de seguridad. Si bien la IA es muy confiable y precisa, una falla o error en el sistema puede causar interrupciones significativas en la cadena de suministro sin la supervisión humana adecuada. Esto es especialmente cierto para situaciones donde el juicio humano matizado es necesario.

5. Sesgos y cuestiones de seguridad

Los modelos de IA a veces pueden reflejar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Cuando esto sucede, el sistema puede tomar decisiones que no se alinean con los estándares éticos o las normas sociales de una empresa. Por ejemplo, una IA entrenada para la eficiencia y que prioriza el bajo costo puede solicitar envases no biodegradables o reciclables, lo que resulta problemático para una empresa que se posiciona como una marca ecológica.

Algunos algoritmos de IA funcionan como “cajas negras”, lo que hace opacos sus procesos de toma de decisiones. Esta falta de claridad puede hacer que las partes interesadas y los usuarios desconfíen de la tecnología. La integración de la IA en las cadenas de suministro también aumenta el riesgo de ciberataques. Las entidades maliciosas podrían atacar estos sistemas de inteligencia artificial para interrumpir las operaciones o acceder a datos confidenciales.

6. Escalabilidad y preocupaciones regulatorias

A medida que una empresa crece, su solución de IA debe escalar con ella. Sin embargo, algunas plataformas no se escalan de manera eficiente, lo que genera cuellos de botella operativos. El panorama cambiante de los sistemas inteligentes también trae consigo regulaciones cambiantes. Las empresas deben mantenerse actualizadas con estos cambios para seguir cumpliendo, lo que puede resultar exigente.

Estudios de casos del mundo real sobre la IA en la sostenibilidad de la cadena de suministro

Varias organizaciones ya han incursionado en la IA, optimizando su uso en la cadena de suministro, en su mayoría con resultados favorables. Algunas empresas incluso informan que la IA ofrece tiempos de cumplimiento más rápidos de hasta 6.7 ​​días en comparación con sus métodos convencionales.

Stella McCartney y Google

Varios actores de la industria de la moda han colaborado con Google, incluida Stella McCartney. Juntos, han desarrollado una herramienta que aprovecha el análisis de datos y el aprendizaje automático. Esta herramienta ofrece una visión clara de una El impacto ambiental de la cadena de suministro., ayudando a las marcas de moda a seleccionar materias primas y técnicas de producción sostenibles.

Starbucks

Starbucks ha demostrado su compromiso con el abastecimiento de café producido de forma sostenible. Adoptó IA y blockchain para brindar a los consumidores una función de trazabilidad desde el grano hasta la taza. Ahora, los consumidores pueden rastrear el origen de su café, garantizar granos de origen sostenible y una compensación justa para los agricultores.

Unilever

Dado su amplio uso de aceite de palma en sus productos, Unilever utiliza monitoreo satelital, inteligencia artificial y datos de geolocalización para monitorear su cadena de suministro de aceite de palma. El objetivo es combatir la deforestación vinculada a la producción de aceite de palma. Esta tecnología proporciona alertas en tiempo real sobre riesgos de deforestación, orientando a la empresa hacia decisiones sostenibles.

Walmart

Walmart ha implementado un Sistema basado en IA y blockchain rastrear el origen de los productos alimenticios en sus tiendas. Más allá de garantizar la seguridad alimentaria, este sistema permite a Walmart identificar proveedores sostenibles y priorizar sus negocios.

Sostenibilidad de la cadena de suministro impulsada por la IA

La IA tiene el potencial de revolucionar las operaciones de la cadena de suministro, pero una gran conciencia y una cuidadosa consideración de sus desafíos son cruciales. La planificación eficaz, la formación continua y las evaluaciones periódicas pueden ayudar a mitigar estos desafíos y garantizar que la integración de la IA valga la pena.

Cada uno de estos ejemplos del mundo real enfatiza el papel de la IA en la mejora de la transparencia, la trazabilidad y el monitoreo en tiempo real de la cadena de suministro. Con una visión más clara de sus cadenas de suministro, las empresas pueden tomar decisiones informadas que prioricen la sostenibilidad, minimicen el impacto ambiental y promuevan el abastecimiento ético.