La IA en la cadena de suministro: Principales aplicaciones y ventajas para las empresas

Introducción a la IA en la cadena de suministro

La IA se está desarrollando rápidamente, lo que hace que sus aplicaciones y su potencial sean de gran alcance, sobre todo su impacto en la industria de la cadena de suministro. Exploremos más a continuación.

¿Qué es la IA en la cadena de suministro?

La IA es una rama de la informática que se refiere al desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas mostrar una inteligencia similar a la humana. En la gestión de la cadena de suministro, la IA se utiliza para analizar, predecir y optimizar las operaciones para lograr la máxima eficacia.

Con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos a gran velocidad, la IA se ha convertido en una herramienta inestimable para gestionar cadenas de suministro complejas.

La importancia de la IA en la gestión moderna de la cadena de suministro

Las cadenas de suministro han sido objeto de un mayor escrutinio en los últimos años, sobre todo en EEUU. En 2021, una Orden Ejecutiva sobre las Cadenas de Suministro de Estados Unidos se firmó. Esta orden pretendía asegurar la resistencia de la cadena de suministro estadounidense en sectores críticos como las TIC y los semiconductores, garantizando el desarrollo seguro, el despliegue y la competitividad de las tecnologías de IA, al tiempo que se mitigan los riesgos derivados de las amenazas geopolíticas, cibernéticas y medioambientales. 

Después, en 2023, un informe de situación de la Casa Blanca de EEUU sobre la creación de cadenas de suministro resistentes y una Orden Ejecutiva sobre Inteligencia Artificial Segura y de Confianza .

El informe mostraba que la Ley CHIPS y de Ciencia asignaba 52.700 millones de dólares a reforzar la producción nacional de semiconductores, vital para el desarrollo de la IA, mientras que las inversiones en formación de mano de obra e investigación pretenden apoyar la innovación en campos relacionados con la IA. 

Las asociaciones internacionales, como el Marco Económico Indo-Pacífico, han promovido cadenas de suministro seguras y resistentes para los productos digitales y de las TIC, garantizando que Estados Unidos siga siendo competitivo en el panorama mundial de la IA. Estos esfuerzos abordan las vulnerabilidades de los materiales críticos, fomentan la innovación posibilitada por la IA y protegen las tecnologías que impulsan la economía de la IA.

Una reciente encuesta de McKinsey también mostró que la mayoría de los encuestados informaron de que la IA ha supuesto un aumento significativo de los ingresos de más del 5% en la gestión de la cadena de suministro y el inventario.

¿Por qué utilizar la IA en las cadenas de suministro?

La IA presenta una oportunidad única para que las empresas agilicen sus operaciones y obtengan una ventaja competitiva en la cadena de suministro. Las empresas pueden prever con precisión la demanda, identificar posibles riesgos e interrupciones, y tomar decisiones basadas en datos que conduzcan a una mayor eficiencia y ahorro de costes.

Además, la IA puede automatizar tareas como la gestión de inventarios, la optimización de rutas y la selección de proveedores, liberando recursos humanos para que se centren en actividades más estratégicas.

Sin el uso de la IA, alcanzar niveles tan altos de eficacia y precisión sería casi imposible, teniendo en cuenta el rápido ritmo de las cadenas de suministro.

¿Qué es la IA en logística?

La IA tiene un impacto especialmente significativo en la logística, el proceso de planificación, ejecución y control del flujo de mercancías. Permite a las empresas de logística optimizar sus rutas de transporte, operaciones de almacén y horarios de entrega basándose en datos en tiempo real y análisis predictivos.

La IA en logística permite a las empresas conseguir plazos de entrega más rápidos, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente.

Aplicaciones clave de la IA en la cadena de suministro

La IA ya está revolucionando la gestión de la cadena de suministro a través de varias aplicaciones clave. He aquí algunos usos comunes:

1. Previsión de la demanda

La previsión de la demanda basada en IA permite a las empresas predecir la demanda futura de productos con gran precisión, analizando una amplia gama de fuentes de datos, como las ventas históricas, las tendencias del mercado, los factores económicos y el comportamiento de los clientes.

A diferencia de los métodos tradicionales de previsión, los modelos de IA pueden adaptarse a nuevos patrones y reaccionar a los datos en tiempo real, haciendo que las previsiones sean más dinámicas y fiables.

• Modelos predictivos: Algoritmos de aprendizaje automáticocomo análisis de series temporales y redes neuronalesidentifican patrones complejos de demanda y generan predicciones más precisas.
• Ajustes en tiempo real: La IA permite ajustar sobre la marcha las previsiones en función de los cambios en los impulsores de la demanda, como nuevas promociones, cambios en el mercado o acontecimientos externos (por ejemplo, condiciones meteorológicas o días festivos).
• Reducción de las roturas de stock y los excesos de existencias: Una previsión precisa de la demanda garantiza que las empresas dispongan de los productos adecuados en el momento oportuno, mejorando la satisfacción del cliente y reduciendo los costes asociados al exceso de inventario o a la pérdida de ventas.

Pueden utilizarse modelos como los siguientes:

• ARIMA estacional: Los modelos estacionales de Media Móvil Autorregresiva Integrada (ARIMA) se utilizan para la previsión de series temporales, que es el proceso de predecir valores futuros basándose en datos pasados. Estos modelos tienen en cuenta tanto la tendencia como los componentes estacionales.
• Bosques aleatorios: Los bosques aleatorios son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que utiliza múltiples árboles de decisión para generar predicciones. Pueden manejar grandes conjuntos de datos con muchas variables y tienen una gran precisión de predicción.

Un buen ejemplo de IA en este caso de uso es el uso que Amazon hace de la IA para prever las demandas diarias en el envío de más de 400 millones de productos durante las fiestas de 2023.

2. Gestión de existencias

La IA también optimiza la gestión del inventario. Esto se hace analizando los datos de ventas, la dinámica de la cadena de suministro y las variables externas para mantener los niveles ideales de existencias. Esto ayuda a las empresas a lograr el delicado equilibrio entre tener existencias suficientes para satisfacer la demanda y evitar un exceso de existencias que incurra en costes de mantenimiento.

He aquí algunas formas habituales de gestionar el inventario mediante IA.

• Reposición automatizada: Los sistemas de IA pueden reordenar automáticamente los productos cuando los niveles de existencias alcanzan umbrales predefinidos, garantizando que el inventario se reponga sistemáticamente sin intervención manual.
• Almacenamiento en función de la demanda: Al pronosticar la demanda con mayor precisión, la IA ayuda a las empresas a almacenar productos de gran demanda minimizando los artículos menos populares, lo que permite optimizar el espacio de almacenamiento y reducir los costes de conservación.
• Eficacia del almacén: Los sistemas basados en IA optimizan la disposición del almacén y las rutas de recogida de productos, mejorando la velocidad de cumplimiento y reduciendo el tiempo y los recursos dedicados al procesamiento de pedidos.

La gestión de inventarios también es una aplicación común para el uso de la IA en sanidaddonde muchos materiales desechables se consumen rápidamente.

3. Optimización de la cadena de suministro

La IA mejora el proceso global de optimización de la cadena de suministro y lo simplifica.

La IA puede proporcionar visibilidad de extremo a extremo y automatizar procesos complejos, desde la planificación de la producción hasta la logística. Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de varios puntos de contacto, lo que permite tomar decisiones óptimas sobre los programas de producción, las rutas de transporte y la asignación de recursos.

Más concretamente, aquí tienes algunas formas de utilizar la IA:

• Optimización de rutas y logística: Los sistemas basados en IA pueden optimizar las rutas de transporte, consolidar los envíos y tener en cuenta los datos meteorológicos y de tráfico en tiempo real, reduciendo los plazos de entrega y los costes de combustible.
• Planificación de la producción: Los algoritmos de IA equilibran la capacidad de producción con la demanda, ajustando los calendarios y los recursos para evitar cuellos de botella y cumplir los plazos con mayor eficacia.
• Visibilidad de extremo a extremo: Con la IA, las empresas ganan visibilidad en tiempo real en toda la cadena de suministro, lo que permite un mejor seguimiento de los pedidos, los envíos y los niveles de existencias, lo que ayuda a identificar y mitigar posibles interrupciones de forma temprana.

4. Gestión de las relaciones con los proveedores

La IA también puede servir para reforzar la gestión de las relaciones con los proveedores (SRM).

Un modelo de IA puede proporcionar información sobre el rendimiento de los proveedores, los factores de riesgo y las oportunidades de colaboración. Este conocimiento puede generarse analizando grandes cantidades de datos empresariales.

Estos aspectos pueden mejorarse en particular:

• Supervisión del rendimiento de los proveedores: La IA realiza un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), como los plazos de entrega, las tasas de defectos y los registros de cumplimiento, proporcionando una visión completa de la fiabilidad y calidad de cada proveedor.
• Evaluación de riesgos: La IA identifica y evalúa los riesgos dentro de la base de proveedores analizando los factores externos (por ejemplo, cambios geopolíticos, salud financiera) que podrían afectar a la estabilidad de los proveedores, lo que permite una gestión proactiva de los riesgos.
• Planificación colaborativa: La IA puede mejorar la colaboración compartiendo las previsiones de demanda y los planes de producción con los proveedores, mejorando la coordinación y garantizando que los proveedores puedan satisfacer la demanda con eficacia.

Esto puede ser especialmente útil para cadenas de suministro en el comercio electrónicoen las que intervienen múltiples socios proveedores.

Los beneficios de la IA en la gestión de la cadena de suministro

El uso de la IA en la cadena de suministro proporciona grandes beneficios, como la mejora de la toma de decisiones, la reducción de costes, la eficacia operativa y la mejora de la sostenibilidad.

Cada una de estas ventajas ayuda a las empresas a superar los complejos retos de la cadena de suministro y a seguir siendo competitivas en mercados dinámicos.

1. Mejora de la toma de decisiones

La IA transforma la toma de decisiones en las cadenas de suministro proporcionando información en tiempo real basada en datos que permite a las empresas tomar decisiones proactivas en lugar de reactivas.

Los sistemas de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes -incluidos datos históricos, tendencias del mercado y factores externos como el clima y los cambios económicos- para generar ideas predictivas y recomendar acciones.

• Análisis predictivo: Los modelos predictivos basados en IA pronostican la demanda, ayudando a las empresas a ajustar el inventario, optimizar los programas de producción y reducir la probabilidad de roturas de stock o exceso de existencias.
• Planificación de escenarios: Al simular varios escenarios (por ejemplo, cambios en la demanda, interrupciones en el suministro), la IA permite a las empresas evaluar las posibles repercusiones de las distintas opciones, mejorando su capacidad para planificar ante la incertidumbre.
• Respuesta más rápida a los cambios: Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones basadas en IA pueden detectar problemas o tendencias en tiempo real, como un aumento repentino de la demanda o un cuello de botella logístico, lo que permite realizar ajustes rápidos para mantener unas operaciones fluidas. La IA también es capaz de analizar conjuntos de datos más grandes más rápidamente que mediante el análisis manual.

Por ejemplo, la tecnología cognitiva de la cadena de suministro de IBM les permitió responder rápidamente a los problemas de la cadena de suministro antes de que se produjera una interrupción.

De este modo, se podrían tomar medidas rápidas para buscar una segunda fuente de suministro en caso de que falle una. Su tecnología cognitiva de la cadena de suministro que aprovecha la IA dio como resultado un 100% de cumplimiento de pedidos incluso durante la pandemia de 2020.

2. Reducción de costes y eficiencia operativa

Mediante la misma tecnología cognitiva de la cadena de suministro basada en IA, IBM redujo los costes de su cadena de suministro en 160 millones de dólares..

La IA reduce significativamente los costes y mejora la eficacia operativa automatizando y optimizando los procesos básicos de la cadena de suministro. Desde la gestión del inventario hasta la planificación de la logística, la automatización impulsada por la IA minimiza las tareas manuales, reduciendo los errores humanos y mejorando la eficacia de los procesos.

• Optimización de inventarios: Los sistemas de IA pueden mantener niveles óptimos de existencias analizando factores como el historial de ventas, los plazos de entrega y la estacionalidad, lo que reduce los costes por exceso de inventario y minimiza los gastos de almacenamiento.
• Programación automatizada: La IA agiliza los programas de producción y logística, minimizando el tiempo de inactividad y mejorando la utilización de los recursos. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden optimizar las cargas de los camiones, las rutas de envío y los plazos de entrega, con lo que se reducen los costes de combustible y se agiliza la entrega.
• Reducción de residuos: Mediante una previsión precisa y una asignación eficaz de los recursos, la IA reduce los residuos en la fabricación y la logística. Esto no sólo reduce los costes de eliminación, sino que también contribuye a la sostenibilidad medioambiental.

3. Mayor sostenibilidad

Como hemos comentado en otro artículo la IA puede mejorar la sostenibilidad en varios ámbitos. En las cadenas de suministro, la IA puede permitir un uso más eficiente de los recursos y reducir los residuos y las emisiones. 

A medida que las empresas intentan alcanzar objetivos de sostenibilidad, la IA ofrece herramientas para seguir, medir y optimizar las prácticas sostenibles dentro de la cadena de suministro.

• Menos emisiones de carbono: La optimización de rutas y logística con IA puede reducir el consumo de combustible seleccionando rutas eficientes, consolidando envíos y minimizando el transporte innecesario, lo que lleva a una reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero.
• Eficiencia energética: En la fabricación, la IA puede optimizar el uso de los equipos, minimizar los tiempos muertos y programar la producción en función de la disponibilidad y el coste de la energía, lo que reduce el consumo energético y mejora la sostenibilidad operativa.
• Minimización de residuos: Al predecir con exactitud la demanda, la IA ayuda a reducir la sobreproducción y el inventario innecesario, lo que minimiza los residuos y apoya un enfoque de economía circular, en el que los recursos se reutilizan o reutilizan.

El sector del transporte y la cadena de suministro es responsable del el 25% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero, según un informe de la ONU. Con la reducción de los residuos y las mejoras en la gestión del inventario mediante el uso de la IA, pueden producirse posibles reducciones de las emisiones de gases de efecto invernadero.

Incorporar la IA a la gestión de la cadena de suministro conduce, en última instancia, a operaciones más ágiles, rentables y responsables con el medio ambiente.

Estas mejoras ayudan a las empresas no sólo a ahorrar dinero y optimizar recursos, sino también a alinearse con los esfuerzos globales hacia la sostenibilidad, mejorando su imagen de marca y su atractivo para los clientes concienciados con el medio ambiente.

¿Listo para implantar la IA en tu organización? Nuestra Fundamentos de la IA sería el punto de entrada perfecto para aprender todas las habilidades necesarias de la IA.

IA Generativa en la Cadena de Suministro

La IA generativa es una forma avanzada de inteligencia artificial que utiliza el aprendizaje profundo para crear resultados nuevos y únicos a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. En la gestión de la cadena de suministro, la IA generativa puede ayudar a optimizar los procesos generando múltiples escenarios y sugiriendo el curso de acción más eficiente.

He aquí algunos casos de uso potencial:

• Generar rutas de transporte alternativas para minimizar los costes y mejorar la eficacia
• Creación de programas de producción optimizados basados en niveles de demanda variables
• Generar soluciones potenciales para las interrupciones de la cadena de suministro en tiempo real

Casos prácticos

La IA generativa está transformando la gestión de la cadena de suministro al permitir a las empresas optimizar las operaciones, aumentar la eficiencia y mejorar la toma de decisiones. He aquí algunos ejemplos reales de empresas que aprovechan la IA generativa en sus cadenas de suministro:

1. Cadena de suministro DHL

DHL se ha asociado con Boston Consulting Group para desplegar aplicaciones de IA generativa destinadas a mejorar la gestión y el análisis de datos. Una de las aplicaciones es una herramienta de limpieza de datos que procesa y analiza datos de clientes potenciales, lo que permite a los ingenieros de DHL diseñar soluciones logísticas más eficientes. 

Otra aplicación ayuda a los equipos de ventas proporcionándoles información durante el desarrollo de propuestas, lo que permite hacer propuestas más rápidas y personalizadas a los clientes.

2. Mars Incorporated

Mars colabora con Celonis para utilizar la IA generativa para optimizar las cargas de los camiones. Analizando factores como el tiempo y los detalles del envío, el sistema de IA recomienda consolidaciones de carga, reduciendo los esfuerzos manuales en un 80% y disminuyendo los costes de envío y las emisiones.

3. ThredUp

El minorista de ropa de segunda mano ThredUp emplea IA en sus centros de distribución para mejorar el rendimiento y la productividad. La IA se utiliza para generar descripciones detalladas de los productos, agilizando las operaciones y mejorando la eficacia.

4. UPS

UPS utiliza su sistema On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION)que aprovecha la IA y los algoritmos avanzados para optimizar las rutas de reparto en tiempo real. El sistema tiene en cuenta factores como el volumen de paquetes, las ventanas de entrega, las condiciones del tráfico en tiempo real y el tiempo para generar rutas eficientes, ahorrando más de 10 millones de galones de combustible al año y reduciendo costes y emisiones de carbono.

Estos ejemplos demuestran cómo se está aplicando la IA generativa en diversos sectores para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, reducir costes y mejorar la eficacia operativa general.

Retos y consideraciones para implantar la IA

A pesar de sus muchas ventajas, la implantación de la IA en las cadenas de suministro no está exenta de desafíos. Estos retos pueden suponer una dificultad para las organizaciones que no estén preparadas para este cambio.

Privacidad de los datos

La privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones importantes, ya que los sistemas de IA se basan en el procesamiento de grandes cantidades de información potencialmente sensible. Las empresas deben asegurarse de que sus prácticas de tratamiento de datos cumplen los reglamentos y normas internacionales.

Si eres una organización que reside en la UE, la Ley de AI de la UE es una directriz clave con estrictas normas de privacidad de datos que deben cumplirse. Puedes leer más sobre esto en nuestra Guía para dirigentes sobre la Ley de IA de la UE.

Como puedes ver en la imagen anterior, la Ley de IA de la UE impone una buena gobernanza de los datos, lo que puede resultar un reto para muchas pequeñas empresas.

Calidad y complejidad de los datos

Los algoritmos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Las empresas deben asegurarse de que sus datos son precisos, pertinentes y se actualizan constantemente para evitar predicciones erróneas.

En todos los sectores, la calidad de los datos es un reto clave a la hora de adoptar la IA. Estos problemas con la precisión y la integración de los datos son especialmente ciertos en las cadenas de suministro complejas.

Por ejemplo, en una cadena de suministro global, hay que recopilar y analizar datos de varios proveedores, fabricantes y distribuidores de distintos países y zonas horarias. Esto plantea retos para la integración, normalización e interoperabilidad de los datos.

Elevados costes de aplicación

La implantación de cualquier nueva tecnología conlleva un coste inicial. Las empresas deben considerar cuidadosamente la rentabilidad de la inversión y los beneficios potenciales antes de invertir en IA.

Algunos de estos costes pueden proceder

• Contratación de profesionales cualificados para desarrollar y mantener los sistemas de IA
• Actualizar la infraestructura existente para soportar la tecnología de IA
• Mantenimiento de grandes modelos de IA in situ

Sin embargo, los resultados positivos de la IA superan con creces los retos financieros y operativos de adoptar soluciones de IA.

Formación y adaptación de la mano de obra

El impacto sobre la mano de obra es otra consideración. Aunque la IA puede automatizar muchas tareas, también puede provocar la necesidad de recualificación y perfeccionamiento de la IA. Las empresas tienen que encontrar un equilibrio entre el avance tecnológico y el mantenimiento de la base de cualificaciones de su mano de obra. 

Las organizaciones deben estar preparadas para equipar a los empleados para trabajar junto a la IA y utilizar estas nuevas herramientas de IA para cubrir las lagunas de cualificación que puedan surgir.

Aquí es donde DataCamp para empresas puede ayudar. DataCamp for Business proporciona una solución integral para la formación corporativa en ciencia de datos y habilidades de IA, muy demandadas en este ámbito creciente de la IA en la cadena de suministro. Empieza hoy mismo con una demostración.

El futuro de la IA en la cadena de suministro

De cara al futuro, es probable que se amplíe el papel de la IA en la gestión de la cadena de suministro. Las tecnologías emergentes mejorarán aún más las capacidades de la IA, ofreciendo soluciones aún más sofisticadas para los retos de la cadena de suministro.

Cadenas de suministro autónomas

Por ejemplo, las cadenas de suministro avanzarán hacia la autonomía, con procesos impulsados por la IA y máquinas que trabajarán de forma independiente. Esto podría conducir a una precisión y eficacia casi perfectas, reduciendo la necesidad de intervención humana.

Análisis predictivo

El análisis predictivo seguirá evolucionando, permitiendo a las empresas anticiparse a las perturbaciones con mayor antelación y realizar rápidamente los ajustes necesarios. Esto ayudará a las empresas a gestionar proactivamente los riesgos y evitar posibles contratiempos.

Innovación generativa impulsada por la IA

La IA generativa también desempeñará un papel más importante en la innovación de la cadena de suministro. La IA generativa puede ser útil para esbozar múltiples opciones de diseño de productos y procesos. Así, las empresas pueden encontrar las soluciones más óptimas que quizá no hubieran sido posibles con los métodos tradicionales.

Reflexiones finales

La IA ya ha hecho incursiones sustanciales en la gestión de la cadena de suministro, y su papel seguirá ampliándose. Para las organizaciones y los individuos, es crucial mantenerse al día de estos avances. DataCamp para empresas dotará a tus equipos y empleados de los conocimientos sobre IA que necesitan para sacar partido de los apasionantes avances del sector.