A un paso de que las compañías inicien una nueva aventura corporativa en 2020, los factores macro ambientales (políticos, económicos, demográficos, sociales y tecnológicos) que las rodean, se tornan cada vez más difíciles de controlar, convirtiendo a los directivos en protagonistas a la hora de adaptar las operaciones corporativas a los cambios, que precederán las disrupciones en el mercado.
En este contexto, innovaciones tecnológicas como la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) han sido impulsores de la transformación digital de la cadena de suministro, y los nuevos modelos de negocio en la Industria 4.0; por lo que será clave conocer algunas de las predicciones del próximo año que detonarán el uso de la inteligencia en los procesos de negocio:
- Predicción de patrones en los pedidos volátiles. La IA y el ML brindarán a las empresas la capacidad de predecir patrones de pedidos menos estables y altamente volátiles de los clientes. La comunidad de proveedores está observando una mayor volatilidad en la señal de la demanda debido a un aumento en los volúmenes de pedidos de los principales minoristas y marketplaces en línea. Tener la capacidad de predecir los pedidos es un desafío significativo para las empresas, y los modelos de inteligencia artificial funcionan a niveles óptimos en estas situaciones
- Detección del mercado. La IA puede ayudar a las compañías a aprovechar el poder de los datos causales externos, como lo son el PIB, el IPC, producción industrial, entre otros. Asimismo, puede ser utilizada como una herramienta de predicción en los cambios de mercados e impulsores de la demanda, aportando mejores capacidades sensoriales a la cadena de suministro, al portafolio de productos, a las decisiones de gastos de capital, y a la planificación estratégica y de capacidad a largo plazo
- Reducción de contracargos. El sector retail cobra fuertes multas a los propietarios de marcas por las entregas perdidas OTIF (On time in full, por sus siglas en inglés). Los algoritmos de aprendizaje profundo permiten examinar los datos clave del envío, incluidos los tipos de pedido, los tiempos, las cantidades, las ubicaciones y los modos de transporte, para identificar las causas fundamentales de las devoluciones por contra cargo y predecir los puntos de falla
Por ejemplo en México, una muestra de cómo las predicciones mencionadas pueden aterrizarse al mercado nacional lo vemos en el sector minorista mexicano; datos de la 2° Edición del Barómetro de la Industria del Retail de GS1 México y la consultora de investigación de mercados Psyma, estudio donde participaron alrededor 539 directivos de pequeñas (76%), medianas (13%) y grandes (11%) empresas fabricantes que compartieron su percepción sobre la actividad que desempeñan dentro del sector detallista, expresaron que durante 2018, el factor de éxito empresarial más importante fue la logística y la distribución, en especial por los retos en materia de transportación y última milla a los que se enfrentaron.
Con la complejidad de transporte que afecta al sector retail, y que alcanza a expandirse a otros sectores, apalancarse en la inteligencia artificial ayuda a las compañías a aprovechar el poder de los datos, por ejemplo los externos como son los que mencionamos, además del clima, tipo de cambio, tratados comerciales entre otros países, niveles de empleo, producción industrial, entre otros; para diseñar de manera correcta la cadena de suministro y hacer posible que los diferentes bienes lleguen de manera oportuna en tiempo y forma a las manos de los consumidores.
Adicionalmente, la explosión de datos está en su apogeo y se está transformando en un común denominador en todas las industrias: la cadena de suministro no es una excepción, por lo que se predice que la IA y el aprendizaje automático (ML) irán más allá de su actual crecimiento e implementación el próximo año, para ofrecer casos de uso más tangibles que brinden un valor comercial real.
Consolidación del gemelo digital para abordar la volatilidad
Con el auge de la nube y la inteligencia algorítmica, las representaciones digitales de una cadena de suministro ya no necesitan ser un mosaico de modelos para el abastecimiento, la fabricación, la distribución, etc. En su lugar, un modelo vivo de la cadena de suministro puede ser representada de forma digital, así como los distintos eventos del mundo real, además de la capacidad de simular miles de escenarios como “¿Qué pasa sí?” para predecir resultados y acciones para tomar decisiones. De esta forma, ha surgido una nueva generación de plataformas digitales capaces de esta representación virtual para ayudar a las organizaciones a enfrentar la constante volatilidad a la que es sometido el entorno empresarial
Construidas con capacidades de detección de marketing y computación en la nube, estas plataformas ofrecen una velocidad y escala sin precedentes, junto con el poder de algoritmos avanzados para ayudar a las empresas a predecir y planificar cambios rápidos en el mercado.
En la convergencia entre la economía tradicional y la economía digital, será clave actuar de manera oportuna y veloz ante la única constante del mercado: el cambio. Por lo que contar con herramientas que faciliten el diseño ágil e impulsado por datos de la cadena de suministro, facilitarán la toma de decisiones y la adaptabilidad de la compañía para satisfacer las necesidades del consumidor.
Por: Madhav Durbha, Vicepresidente de Estrategia de Industrias de LLamasoft
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