Modelos y beneficios del Machine Learning

En el contexto digital, las cadenas de suministro se benefician con la implementación de Machine Learning que revoluciona en muchos aspectos la organización de las empresas, tales como las formas de comunicación, la automatización de los procesos o la importancia de la recolección de datos. Con unos márgenes cada vez más reducidos y unos clientes más exigentes, la gestión eficiente de la logística se está convirtiendo en una fuente de ventaja competitiva.

¿Qué es el Machine Learning?

El panorama tecnológico emergente responde a los retos de las cadenas de suministro y las tendencias de digitalización constante. El Machine Learning comienza a instalarse como algo universal no solo en las empresas, sino también en la vida privada.

Hoy en día, la transformación digital es una clave esencial para todo tipo de organización. Una cadena de suministro eficiente, flexible y ágil representa una ventaja competitiva para las empresas. Así, la inteligencia artificial está interviniendo en diferentes niveles de las cadenas de valor, por lo que la rama del Machine Learning cobra mucha relevancia en las soluciones tecnológicas.

El Machine Learning analiza e interpreta diferentes patrones de datos (combinados con resultados reales y previstos) con los cuales se forman modelos de aprendizaje automático para desarrollar predicciones y mejorar la articulación de la tecnología. Estos modelos analizan tendencias, detectan anomalías y obtienen conocimientos predictivos en conjuntos de Big Data.

Cuando se descubren nuevos patrones de comportamiento, el negocio tiene el potencial de crecer y desarrollarse con procesos logísticos optimizados. Sin necesidad de trabajo manual, los algoritmos de aprendizaje automático realizan predicciones considerando factores que afectan a los niveles de stock, la previsión de la demanda, el aprovisionamiento, el proceso de los pedidos, la planificación de la producción, la gestión del transporte, la toma de decisiones, etc.

En la planificación de la cadena de suministro desde el proveedor hasta el consumidor final, muchas actividades repercuten en el flujo logístico, donde se coordinan suministros, producción y distribución para garantizar que los productos lleguen a destino. Para complementar la vida útil de los productos de manera eficiente se agregan servicios de postventa y logística inversa. Por el lado de los clientes, se espera que el servicio sea cada vez más personalizado, desde la entrega en puerta hasta la demanda de soluciones ecológicas para los embalajes.

Esto lleva a que las partes de la cadena de suministro estén más integradas en el objetivo de la venta, más aún cuando la internacionalización y la evolución global imponen mayor complejidad. La capacidad de predicción y las fuentes de información componen el trazado del aprendizaje automático. Por tanto, muchos factores impulsan a la reorganización de las cadenas de suministro para brindar un mejor servicio, basado en la digitalización avanzada de las fábricas y los sistemas de producción y gestión de inventario más eficientes.

Tipos de algoritmos de Machine Learning

Las tres categorías principales de algoritmos difieren en los datos que utilizan en la fase de aprendizaje o entrenamiento y en el tipo de resultados que proporcionan.

• Aprendizaje supervisado: Se define por el uso de datos etiquetados para entrenar los algoritmos que clasifican datos y predicen resultados con precisión. El sistema se alimenta con conjuntos de datos conocidos y evalúa las correlaciones de salida relacionadas con cada valor de entrada específico.
• Aprendizaje no supervisado: A diferencia del aprendizaje supervisado, el conjunto de datos no está clasificado ni etiquetado. El sistema debe generar las categorías agrupadas y asociadas a los datos ingresados. De este modo, el aprendizaje no supervisado identifica patrones por sí mismo y es más apto para tareas complejas.
• Aprendizaje por refuerzo: Se trata de un término medio entre los dos anteriores. El sistema se basa en la retroalimentación a través de experiencias. El modelo define cómo resolver los problemas y completar el proceso de aprendizaje a través de prueba y error y refuerzos positivos que recibe como recompensa o refuerzos negativos para fortalecer un comportamiento específico.
• Deep Learning: Se trata de un subtipo de Machine Learning. Los algoritmos están basados en las redes neuronales para aprender de forma iterativa. Los sistemas entrenan al modo de un cerebro humano, lo que les permite ejecutar procesos abstractos, como el reconocimiento de voz o expresiones faciales.

Beneficios del aprendizaje automático

La logística y el transporte conforman una pieza importante en esta estructura que también se adapta al nuevo paradigma de la digitalización de los datos y las interconexiones del aprendizaje automático. Veamos qué beneficios absorben:

• Pronóstico de la demanda: Comprender el comportamiento de los clientes ayuda a planificar los flujos de la empresa. Los análisis históricos convencionales pueden adaptarse a las condiciones volátiles del mercado y traducirse en previsiones beneficiosas y coherentes.
• Gestión de inventario: Una buena gestión de stock ahorra costos sustanciales en cuanto a despliegue logístico, evita las mermas, prevé una rotación óptima, entre otros. Los métodos de aprendizaje también permiten anticiparse a las tendencias del futuro y las fluctuaciones de año a año.
• Costos de transporte: El Machine Learning ayuda a identificar algunos factores que influyen en los plazos y puntos de entrega. Al vincular el tipo de mercancía y las flotas de transporte disponibles se logra una optimización de las rutas, los tiempos y los costos.
• Mejora en las entregas: El monitoreo de la carga permite mejorar el servicio de entrega, disminuir gastos extras y aumentar la satisfacción de los clientes. Entra en juego la percepción que tienen los compradores acerca de una marca.
• Notificaciones inteligentes: Dentro del seguimiento de entrega, se puede conocer el estado de las rutas, los dispositivos de control del camión e, incluso, las distracciones o actitudes del conductor que pueden provocar comportamientos arriesgados.

En suma, el Machine Learning ofrece la posibilidad de construir patrones a partir de numerosas fuentes de información. En los márgenes más desafiantes del mercado, las tecnologías emergentes son grandes pilares para mejorar los procesos y mantenerse competitivos. Las plataformas como Elis proponen soluciones innovadoras en logística con tecnología de última generación.