Aprendizaje predictivo: una revolución para la cadena de suministro
Publicado el 8 Enero 2019
En un sector en el que los márgenes se reducen año tras año con clientes cada vez más exigentes, la logística es una función estratégica para la distribución. La optimización es necesaria en todos los niveles de la cadena de suministro para permitir la mejor gestión posible de las existencias, el transporte y la preparación de pedidos. En este contexto, las máquinas de aprendizaje predictivo y los datos en los que se basa constituyen una oportunidad real. ¿Cuáles son los puntos de mejora logística que permite la inteligencia artificial (IA)? ¿Qué condiciones deben cumplirse para que los algoritmos sean lo más eficaces posible? A continuación ofrecemos un par de explicaciones.
Mejorar la cadena de suministro a través de la máquina de aprendizaje predictivo.
Planificar volúmenes de negocios y recursos útiles
Las actividades en la cadena de suministro por naturaleza producen una gran cantidad de datos relacionados con las rutas de entrega, el almacenamiento de mercancías o la preparación de pedidos/a>. Gracias a la inteligencia artificial, esta información puede ser utilizada de forma predictiva para optimizar la cadena logística.
Previsión de la demanda
En distribución, los algoritmos de las máquinas de aprendizaje ahora ofrecen capacidades predictivas sin precedentes para estimar los cambios del negocio. Permiten evaluar la influencia combinada de una multitud de factores internos o externos en la demanda, teniendo en cuenta las particularidades de cada sector.
El aprendizaje automático, se basa en particular en los datos transmitidos a los representantes de ventas por los socios de distribución. En particular, se utiliza para detectar criterios que tienen un impacto en la demanda sin que se sospeche previamente. Con este conocimiento, el distribuidor puede gestionar sus existencias y flujos de mercancías con la mayor precisión posible para comercializar los productos adecuados en el momento preciso, además, a través de los mejores canales y en cantidades suficientes.
Ayuda en la toma de decisión
Tomemos el ejemplo de un operador que es responsable de apilar paquetes en palets. Basado en las dimensiones de los paquetes, el algoritmo puede indicar al operador el mejor posicionamiento de las cajas en el palet (posición horizontal, vertical...) para optimizar la carga y reducir el número de palets a enviar
Estimación de los recursos necesarios
En términos de planificación, la IA puede ayudar a los responsables de almacén a predecir el número de operarios necesarios para absorber la actividad máxima. Basándose en las previsiones de la demanda y el periodo, es posible calcular con precisión los recursos adicionales necesarios y, de este modo, aumentar el rendimiento del centro logístico.
Implementar un mantenimiento predictivo
A través de sensores inteligentes, las empresas de la cadena de suministro tienen nuevas formas de ampliar la vida útil de sus vehículos de transporte y equipos de gestión de almacenes. Los datos resultantes de la IoT permiten detectar los factores que influyen en la longevidad de las máquinas e imaginar nuevos modelos de uso. El aprendizaje automático facilita la medición de la eficacia general de los equipos (OEE- Overall Equipment Effectivenes), que es un indicador clave de rendimiento para la cadena de suministro
Tener visibilidad en tiempo real sobre todo la cadena
Para lograr una visibilidad de principio a fin de todas las operaciones de la cadena de suministro, la supervisión en tiempo real es esencial. Combinando la implementación de sensores de IoT y el uso de análisis avanzados de aprendizaje automático, la instalación de una plataforma digital cuyos datos sean accesibles en tiempo real permitirá un análisis mucho más completo.
¡Un buen algoritmo, sí, pero sobre todo datos!
Sin embargo, para estudiar el comportamiento en detalle y establecer modelos predictivos fiables, la inteligencia artificial debe ser capaz de acceder a grandes volúmenes de información para su análisis. Esta es la condición sine qua non para el buen funcionamiento de los algoritmos. Tres semanas de historia no permiten que una aplicación de aprendizaje automático, que no tendría suficiente material para analizar, funcione correctamente.
Almacenar datos de Big Data es, por lo tanto, un verdadero reto para las empresas. Debe ser posible:
- registrar y mantener datos suficientes para garantizar el rendimiento del algoritmo;
- mantener el acceso a la información a lo largo del tiempo;
- garantizar la seguridad de los datos sin que se disparen los costes de almacenamiento.
Para que los datos sean utilizables en tiempo real, también será necesario trabajar en el histórico y dar sentido con éxito a cierta información que ha quedado obsoleta. Si ya no existe una referencia, será necesario, por ejemplo, considerar el comportamiento de la familia en lugar de tratar de explotar la referencia tal y como está.
La inteligencia artificial ya es una realidad en la cadena de suministro. Sus algoritmos permiten mejorar el rendimiento de las empresas en términos de gestión de inventarios o de crecimiento de ingresos a través del aprendizaje automático. Sin embargo, para beneficiarse lo más posible de su contribución, es necesario disponer de una base de datos sólida. Si aún no ha comenzado a crear su base de datos, ésta debería crearse sin más demora.
Diseñado de acuerdo con las obligaciones reglamentarias relacionadas con la protección de datos (incluyendo el RGPD), la solución de Generix Group Data Lake le permitirá recolectar y almacenar sus datos de manera segura. ¿Quiere saber más sobre nuestra oferta? ¡Consulte a nuestros expertos!
Fuente de la imagen : Amazon warehouse robots
