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.
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.
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.
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:
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.