Qué es machine learning y por qué es clave para la optimización de la Supply Chain

El machine learning, o aprendizaje automático, es la tecnología que parte de la Inteligencia Artificial para que las máquinas y ordenadores puedan reconocer patrones concretos en los datos recopilados. Un concepto del que se lleva hablando desde hace muchos años en el campo de las ciencias de la informática pero que en logística adquiere una gran vigencia.

La idea de que las máquinas tienen el poder de pensar ya no es algo que atribuimos sólo a la ciencia ficción. Tras muchas investigaciones y avances tecnológicos, la disciplina del machine learning se puede aplicar en empresas de todo tipo.

En el ámbito de la Supply Chain cada vez se procesa mayor información, la base de datos del conjunto histórico de clientes es muy compleja y las operaciones logísticas requieren una gran agilidad en sus procesos y actividades. Conforme va incrementando el crecimiento de las empresas, estas se van diversificando y los nuevos tiempos exigen mayor exactitud en la información que va de un eslabón a otro en la cadena de suministro.

Con el Big Data, la resolución de incidencias y la reducción en el riesgo de operaciones se deben llevar a cabo con gran eficacia y partiendo de una toma de decisiones precisa en tiempo real. Sin embargo, esa cantidad inmensa de información que va creciendo conforme va avanzando la actividad empresarial es imposible de analizar por una persona. Para ello, los ordenadores deben adaptarse al trabajo del equipo humano y viceversa, para abordar problemas prácticos gracias a un aprendizaje automático que obtiene predicciones y valoraciones inteligentes.

 

 

Qué es machine learning

El machine learning es, por tanto, la disciplina científica dirigida al desarrollo de técnicas para que las máquinas tengan la capacidad de adelantar conclusiones, tomar decisiones y predecir fallos en nuestro trabajo.

 

Tendencias de futuro: Supply Chain

 

Concretamente, esta tecnología de IA se basa en la detección de patrones en un grueso conjunto de datos para obtener conclusiones precisas, descubrir tendencias y generalizar comportamientos basándose en otros datos y experiencias previas. De modo que, la extracción de patrones de comportamiento es una forma de aprender a partir de datos y  variables que automáticamente va evaluando a través de una serie de algoritmos.

 

El machine learning en la Supply Chain

Condensar e interpretar toda la información que se genera en los distintos procesos de la cadena de suministro es algo muy complejo. Suele provocar errores que vienen a afectar al cliente final. Es por esta razón que las aplicaciones de esta tecnología otorgan a los sistemas informáticos la autonomía necesaria para que puedan automatizar determinadas tareas sin intervención humana y sin programar a base de códigos.

Ahora bien, aunque este sistema esté perfectamente integrado en nuestras aplicaciones informáticas, es la empresa quien debe buscar los patrones de comportamiento que desea tratar o de establecer las conexiones adecuadas de información para explicar lo sucedido o predecir riesgos.

Así pues, ¿qué conseguimos con este sistema?

Por ejemplo, podemos predecir la cantidad de productos que se van a demandar a lo largo de un año, pronosticar averías y problemas técnicos o mejorar la personalización del envío de paquetes atendiendo a los pedidos con mayor eficacia.

En la cadena de suministro, el machine learning permite planificar todos los procesos optimizando tareas tan precisas como las predicciones de la demanda, avisar de la rotura de stock, optimizar la gestión de ruta o la lucha contra el denominado efecto látigo. Al mismo tiempo, el machine learning se puede emplear en el almacenamiento de productos, en la comercialización y en la atención al cliente.

Resumiendo qué es un machine learning, se trata, pues, de un sistema de “aprendizaje automático” que emplea la análitica avanzada para gestionar el Big Data, mejorar la operatividad y, en definitiva, la calidad del servicio.

 

Tendencias del futuro Supply Chain 2020


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