En el vertiginoso mundo empresarial actual, las cadenas de suministro son la columna vertebral de las operaciones sin interrupciones. La capacidad de gestionar de manera eficiente el flujo de bienes y servicios desde la fabricación hasta el consumidor final es primordial.
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una fuerza transformadora, revolucionando la forma en que operan las cadenas de suministro. El caso de uso más frecuente en la actualidad es la aplicación de modelos de IA y aprendizaje automático (ML) para aumentar la precisión de la previsión de la demanda. Pero, a medida que la adopción de la IA y el ML se generaliza, siguen surgiendo nuevas aplicaciones, lo que revela un importante potencial sin explotar.
En Blue Yonder, hemos visto de primera mano cómo la aplicación de la IA y el ML a la planificación de la demanda puede aumentar la resiliencia de la cadena de suministro, impulsar la productividad de los planificadores y aportar agilidad a la toma de decisiones críticas. La IA es un facilitador fundamental de la planificación de la demanda y la oferta (DSP), que permite a los planificadores colaborar, modelar y optimizar fácilmente una vista de planificación de 360 grados en segundos en lugar de días. A medida que se minimizan los tiempos de retraso a través de la IA, las empresas pueden aprovechar las nuevas oportunidades y resolver las interrupciones antes de que los resultados de los costos y el servicio se vean afectados.
Esta entrada del blog explorará las innumerables formas en que la IA está remodelando el futuro de las cadenas de suministro a través de DSP y otras prácticas de planificación de la demanda de próxima generación.
Planificación inteligente de escenarios: gestione las interrupciones, desarrolle la resiliencia
En la encuesta más reciente de ejecutivos de la cadena de suministro de Blue Yonder, el 84% de los encuestados dijo que su organización había experimentado interrupciones en la cadena de suministro durante el año anterior. Los principales impactos de estas interrupciones incluyeron retrasos en los clientes (nombrados por el 42% de los ejecutivos), estancamiento de la producción (42%), problemas de cumplimiento regulatorio (39%), daños monetarios y de reputación (38%) e incapacidad para satisfacer la demanda (38%)
La planificación de escenarios es una herramienta fundamental para comprender el impacto de las interrupciones, antes de tomar medidas, para generar resultados más confiables y predecibles. Sin embargo, las herramientas y procesos de planificación de escenarios utilizados por la mayoría de las empresas hoy en día no son óptimos.
¿Por qué? Porque se basan en la intuición humana y la intervención manual para crear y evaluar múltiples escenarios complejos. La planificación manual de escenarios no solo es un trabajo tedioso y que requiere mucho tiempo, sino que también da lugar a decisiones subóptimas porque se crearon demasiados escenarios granulares, o muy pocos escenarios amplios, faltando palancas y puntos de decisión críticos. Dada la complejidad de los mercados modernos, así como de las cadenas de suministro modernas, es difícil para los planificadores humanos y la cognición humana crear y probar escenarios significativos de planificación de la demanda.
Habilitadas por ML, las soluciones de planificación de demanda de próxima generación de Blue Yonder se basan en algoritmos avanzados que reducen de manera inteligente y autónoma el alcance del problema a un conjunto lógico de escenarios que son realistas y más aplicables. La IA predictiva integrada evalúa este conjunto factible de escenarios y recomienda los principales escenarios que lograrán los objetivos predefinidos de la empresa. Esto permite a los planificadores humanos trazar varias palancas en un escenario, establecer valores límite y luego disparar y olvidar.
La planificación de escenarios impulsada por IA y ML reduce el tiempo promedio de días u horas a solo minutos. Los planificadores pueden centrarse en la toma de decisiones y acciones estratégicas de mayor valor, en lugar de limitarse a recopilar datos.
