Descubre cómo la transformación digital y el seguimiento de activos pueden ayudar a reducir costos y mejorar la toma de decisiones en la cadena de suministro.
En décadas anteriores, los gerentes de cadena de suministro se centraban en gestionar el flujo de materiales y recursos a través de diferentes procesos hasta que se convertían en productos terminados y finalmente se entregaban al cliente final. Sin embargo, en la actualidad, nos enfrentamos a un énfasis en el aumento de los riesgos, los cambios regulatorios y los impactos económicos, sociales y geopolíticos.
Inicialmente, los gerentes no contaban con las herramientas e información necesarias para responder adecuadamente a las interrupciones repentinas. Como resultado, las redes de cadena de suministro continúan experimentando una transformación digital para superar estos nuevos desafíos, implementando soluciones de seguimiento de activos y adoptando tecnologías de la Industria 4.0, como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el Internet de las cosas (IoT).
Transformación digital en la cadena de suministro
La transformación digital implica cambiar la forma en que una empresa opera a nivel fundamental mediante la incorporación de tecnologías digitales en todas las áreas del negocio. En el caso de la cadena de suministro, la transformación digital implica insertar capacidades digitales en todos los aspectos de la cadena de suministro para mejorar desde el servicio al cliente y la productividad hasta la colaboración entre departamentos y la toma de decisiones.
Históricamente, no había una necesidad apremiante de transformación digital en la cadena de suministro, ya que las empresas daban por sentado los vínculos logísticos que conectaban las distintas partes de las cadenas de suministro globales. Sin embargo, la pandemia, las nuevas regulaciones y los incidentes, como el cierre del Canal de Suez, han desafiado la validez de estas suposiciones, destacando la necesidad de capacidades digitales que permitan respuestas rápidas a problemas en desarrollo a través de información en tiempo real, especialmente cuando se trata de grandes distancias.
Al implementar tecnologías como sensores y dispositivos IoT en toda la cadena de suministro y conectarlos a una plataforma de gestión de dispositivos IoT, los gerentes obtienen acceso a información en tiempo real. Estas soluciones de IoT permiten a los gerentes evaluar el estado de los productos, reaccionar rápidamente a las interrupciones y detectar ineficiencias.
Las redes de cadena de suministro continúan experimentando una transformación digital para superar estos nuevos desafíos, implementando soluciones de seguimiento de activos y adoptando tecnologías de la Industria 4.0, como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el Internet de las cosas (IoT).
Aunque la información crítica puede estar disponible para los gerentes de la cadena de suministro, a veces esa información no siempre se presenta de una forma fácil de entender para el personal clave a la hora de tomar decisiones críticas de manera oportuna. Aquí es donde la introducción de IA y ML en los sistemas logísticos ayuda a identificar rápidamente patrones al comienzo de un problema. Las empresas pueden utilizar la IA para mejorar su toma de decisiones, haciendo que sus cadenas de suministro sean más flexibles ante los cambios, lo cual es especialmente relevante en el entorno altamente volátil y disruptivo de hoy en día. Y al tener la IA agilizar el proceso de recopilación y análisis de datos relevantes pasados y actuales, las empresas pueden mejorar la visibilidad y capacidad de respuesta de la cadena de suministro.
Una empresa en la industria del transporte marítimo utilizó el ML para resolver el enigma de la gestión de inventario aplicando el ML a datos históricos existentes para crear pronósticos de probabilidad de base más sólidos y confiables que modelan con precisión los diversos fenómenos que dan forma a la demanda. Con el ML, esta empresa también redujo el desperdicio mediante una mejor optimización de inventario, lo que significa menos agotamientos de stock y casos de exceso de stock.
