¿Conoces cuál es la probabilidad de perder la mercancía en un trasbordo en un puerto en concreto? ¿Sabrías qué días el precio del combustible será más barato? ¿Cuentas con las herramientas necesarias para garantizar la maximización de la eficiencia en tus operaciones?

El aprendizaje automático aplicado a la logística supone la optimización de la cadena de suministro. Las máquinas se ponen al servicio de supply chain utilizando el poder de la computación masiva para reconocer patrones en los datos, detalles que los seres humanos nunca podríamos descubrir. Una vez identificada la información, machine learning consigue que el sistema aprenda de cada nueva pieza de datos que recibe, consiguiendo volverse más inteligente, logrando ganar en precisión y haciendo posible la toma de decisiones acertadas en tiempo real.

 

El secreto de una cadena de suministro más inteligente: aprendizaje automático

Cuando las operaciones cuentan con el respaldo que da el aprendizaje automático, con ese nivel de granularidad y precisión, es posible marcar la diferencia con los competidores en términos de rentabilidad y de eficiencia. Las distancias se hacen aún más grandes cuando estas ventajas se explotan en una escala global.

 

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Si bien los pronósticos y las previsiones que las herramientas analíticas facilitaban a los responsables de la cadena de suministro les ayudaban a reducir su margen de error y minimizar el riesgo de las operaciones, a medida que la complejidad aumentaba perdían efectividad porque, en logística, cada decisión se basa en un pronóstico:

  • Gestión de inventario.
  • Selección de proveedores.
  • Externalización de servicios.
  • Reposicionamiento de contenedores.
  • Reclutamiento y selección de personal.

Machine learning, el aprendizaje automático, llega para tomar el relevo a las soluciones de predicción existentes, que empezaban a generar ineficiencias, problemas de planificación, descenso en los niveles de calidad del servicio al cliente, fallos relacionados con la gestión comercial o pérdidas ocasionadas por una inadecuada asignación de activos.

Todas estas cuestiones se derivan de hechos como:

  • La complejidad de la cadena de suministro se ha extendido mucho más allá de la capacidad humana y ha superado las capacidades también de las herramientas a disposición de las organizaciones, que han dejado de ser suficientes.
  • Las soluciones genéricas de predicción, cuando se trata de sistemas construidos para otras industrias, no pueden dar sentido a los datos de la cadena de suministro. La promesa big data necesita del aprendizaje automático para poder capturar los matices operacionales de la industria y dar sentido al pronóstico y la simulación de escenarios.
  • El aprendizaje automático no funciona por sí mismo, aportando valor desde el primer día tras la implementación. Necesita de un proceso de aprendizaje, que multiplica exponencialmente su potencial; y requiere de datos, información que las empresas y sus cadenas de suministro deben recopilar de diversas fuentes.

La cadena de suministro global se ha vuelto demasiado compleja para las herramientas existentes, que ya han dejado de resultar fiables a la hora de predecir el comportamiento de los clientes y el movimiento de mercancías. La eficiencia pasa por el aprendizaje automático pero, para poder llegar al punto óptimo en la interacción con machine learning, antes la cadena de suministro ha tenido que avanzar en su proceso de maduración digital, desarrollar sus capacidades, definir una estrategia y hacer la inversión tecnológica adecuada.

 

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