Hacer uso de la inteligencia artificial en la cadena de suministro de las empresas puede resultar una ventaja competitiva importante gracias al aprendizaje automático, sin embargo, no se está aprovechando de manera efectiva.
Con el aprendizaje automático es posible descubrir patrones, detectar referencias sustanciales para la cadena, generando un conocimiento previo. Dicho análisis es crucial para atender las demandas del mercado, optimizar procesos, mejorar la gestión de inventarios, rutas de envío, etc.
Estas herramientas impulsan a las empresas a nivel global, redefiniendo los modelos tradicionales de cada suministro debido al análisis intuitivo de la información a futuro, siendo tal su relevancia que para 2020 se espera que el valor total de la industria ascienda a 9 mil millones de dólares.
La optimización en los inventarios, las mejoras en la producción para reducir costos, el análisis del rendimiento del servicio al cliente, así como identificar problemas y elaborar pronósticos más precisos, son algunos de los usos prácticos del análisis predictivo en una cadena de suministro.
“Las empresas que prosperarán en este mundo hiperconectado son aquellas que introducen análisis predictivo a sus operaciones. El objetivo es tener datos relevantes que generen decisiones, y que la máquina propone de forma automática y simultánea, recordando que toda esta información solo será aplicada bajo la supervisión y aprobación de expertos. Las computadoras no toman las decisiones, nos ayudan a sintetizar millones de datos para que seamos mucho más eficientes”, comentó Óscar Valero, Director de Ventar Sr. para Latinoamérica de Manhattan Associates.
Cabe mencionar que para garantizar un trabajo efectivo, se deben realizar continuamente actualizaciones debido a que la industria es variable.
