Contenido
- Cómo funciona una cadena de suministro
- ¿Qué son los puntos débiles de la gestión de la cadena de suministro?
- Cómo puede ayudar el aprendizaje automático
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- ¿Qué áreas necesitan mejoras?
- Casos de uso práctico
- Conclusión
Fuente: Trueffelpix / Dreamstime.com
Para llevar:
Para que una empresa tenga éxito, debe tener una cadena de suministro adecuadamente administrada. El aprendizaje automático está ayudando a mejorar la precisión y la eficiencia de la gestión de la cadena de suministro.
En el volátil y complejo mundo de los negocios de hoy, es muy difícil hacer un modelo confiable de pronóstico de demanda para las cadenas de suministro. La mayoría de las técnicas de pronóstico producen resultados decepcionantes. Las causas subyacentes de estos errores a menudo se encuentran en las técnicas que se utilizan en los modelos antiguos. Estos modelos no están diseñados para aprender continuamente de los datos y tomar decisiones. Por lo tanto, se vuelven obsoletos cuando entran nuevos datos y se realizan pronósticos. La respuesta a este problema es el aprendizaje automático, que puede ayudar a una cadena de suministro a pronosticar eficientemente y administrarlo adecuadamente. (Para más información sobre máquinas e inteligencia, vea Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate).
Cómo funciona una cadena de suministro
La cadena de suministro de una empresa está gestionada por su sistema de gestión de la cadena de suministro. Una cadena de suministro trabaja para controlar el movimiento de diferentes tipos de bienes en un negocio. También implica el almacenamiento de materiales en inventario. Por lo tanto, la gestión de la cadena de suministro es la planificación, el control y la ejecución de las actividades diarias de la cadena de suministro, con el objetivo de mejorar la calidad del negocio y la satisfacción del cliente, al tiempo que se niega el desperdicio de bienes en todos los nodos de un negocio.
¿Qué son los puntos débiles de la gestión de la cadena de suministro?
La previsión de las demandas es una de las partes más difíciles de la gestión de la cadena de suministro. La tecnología actual para pronosticar a menudo presenta al usuario resultados inexactos, lo que hace que cometa errores económicos graves. No pueden comprender adecuadamente los patrones cambiantes del mercado y las fluctuaciones del mercado, y esto obstaculiza su capacidad para calcular adecuadamente las tendencias del mercado y proporcionar resultados en consecuencia.
A menudo, debido a las limitaciones del pronóstico de la demanda, el equipo de planificación tiende a desanimarse. Culpan a los líderes por su falta de interés en mejorar el proceso de planificación. Este desafío surge debido al hecho de que los datos recopilados de las demandas de los clientes se vuelven cada vez más complejos. Anteriormente, se podía interpretar muy fácilmente. Sin embargo, con las nuevas tecnologías de generación de datos que entran en juego, los datos se han vuelto muy complejos y casi imposibles de administrar con la tecnología existente.
Anteriormente, las demandas podían calcularse fácilmente utilizando un patrón de demanda histórica simple. Pero ahora, se sabe que la demanda fluctúa en muy poco tiempo y, por lo tanto, los datos históricos son inútiles.
Cómo puede ayudar el aprendizaje automático
Estos problemas no pueden resolverse mediante algoritmos tradicionales debido a sus fluctuaciones. Sin embargo, con la ayuda del aprendizaje automático, las empresas pueden resolverlos fácilmente. El aprendizaje automático es un tipo especial de tecnología a través del cual el sistema informático puede aprender muchas cosas útiles de los datos dados. Con la ayuda del aprendizaje automático, las empresas pueden modelar un algoritmo poderoso que irá con el flujo del mercado. A diferencia de los algoritmos tradicionales, el aprendizaje automático aprende del escenario del mercado y puede crear un modelo dinámico.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
A través del aprendizaje automático, el sistema informático puede realmente refinar el modelo sin la ayuda de ninguna interacción humana. Esto significa que a medida que ingresen más datos en el depósito del sistema de aprendizaje automático, se volverá más inteligente y los datos serán más manejables y más fáciles de interpretar.
El aprendizaje automático también puede integrarse con grandes fuentes de datos como las redes sociales, los mercados digitales y otros sitios basados en Internet. Hasta ahora, esto no es posible con los sistemas de planificación actuales. En términos simples, esto significa que las empresas pueden usar señales de datos de otros sitios que son generadas por los consumidores. Estos datos incluyen datos de sitios de redes sociales y mercados en línea. Estos datos ayudan a la empresa a saber cómo las nuevas técnicas, como la publicidad y el uso de los medios, pueden mejorar las ventas.
¿Qué áreas necesitan mejoras?
Hay muchos lugares donde el aprendizaje automático se puede utilizar para mejorar. Sin embargo, hay tres lugares principales donde los procedimientos de planificación tradicionales crean problemas. Estos problemas y la mejora de estos aspectos a través del aprendizaje automático se analizan a continuación:
Problemas del equipo de planificación
A menudo, los equipos de planificación utilizan antiguas técnicas de pronóstico, que implican evaluar manualmente todos los datos. Este proceso lleva mucho tiempo y los resultados a menudo no son lo suficientemente precisos. Este tipo de situación no solo disminuye la moral de los empleados, sino que también obstaculiza el crecimiento de la empresa. Sin embargo, con el aprendizaje automático, el sistema puede tomar muchas variables de acuerdo con sus prioridades basadas en los datos y hacer un modelo altamente preciso. Los planificadores pueden utilizar estos modelos para una planificación mucho más efectiva, y tampoco requieren mucho tiempo. Los planificadores también pueden mejorar el modelo aún más a través de sus experiencias. (Para obtener más información sobre el uso de datos para planificar con anticipación, consulte Cómo la integración conual puede potenciar el análisis predictivo).
Niveles de stock de seguridad
Con los métodos de planificación tradicionales, una empresa tiene que mantener altos sus niveles de existencias de seguridad casi todo el tiempo. Sin embargo, el aprendizaje automático puede ayudar al evaluar muchas más variables para establecer un nivel óptimo de stock de seguridad.
Planificación de ventas y operaciones
Si el pronóstico de su equipo de planificación de ventas y operaciones (S&OP) es insatisfactorio e inexacto, o no es lo suficientemente flexible como para adaptarse de acuerdo con el comportamiento del mercado, entonces tal vez sea hora de actualizar el sistema. El aprendizaje automático encuentra un uso perfecto aquí, ya que puede mejorar la calidad del pronóstico al aprender las tendencias actuales del mercado a través de diferentes tipos de datos. Por lo tanto, el aprendizaje automático puede facilitar mucho el trabajo de S&OP.
Todas estas áreas tienen un margen de mejora y estas brechas se pueden llenar con la técnica de aprendizaje automático. El aprendizaje automático puede revisar por completo la arquitectura de la gestión de la cadena de suministro de una empresa. Muchas compañías ya han comenzado a usarlo, y encuentran que su división de planificación ha mejorado mucho.
Casos de uso práctico
Debido a las muchas ventajas del aprendizaje automático en el pronóstico de la demanda, se está utilizando en una variedad de campos. Sin embargo, estas organizaciones no han cambiado completamente sus sistemas a sistemas de aprendizaje: están utilizando sistemas de aprendizaje automático junto con los tradicionales. Los sistemas de aprendizaje automático cubren las brechas de los sistemas heredados y mejoran su rendimiento. Algunos ejemplos de tales casos de uso se dan a continuación.
Granarolo
Esta es una empresa láctea italiana, que ha utilizado el aprendizaje automático para aumentar su precisión de pronóstico en un cinco por ciento. Los tiempos de entrega también se han reducido en aproximadamente la mitad del tiempo original, lo que también ha resultado en una mejor satisfacción del cliente.
Groupe Danone
Esta empresa tiene su sede en Francia y vende muchos tipos diferentes de productos. Anteriormente, las predicciones de respuesta a las ofertas promocionales hechas por la compañía resultaron ser 70 por ciento inexactas, lo que resultó en grandes pérdidas. Sin embargo, con la implementación del aprendizaje automático en su arquitectura de planificación, se han visto muchas mejoras tanto en ventas como en pronósticos.
Lennox International
Lennox es una empresa estadounidense que fabrica dispositivos de refrigeración y calefacción. Se ha expandido por toda América del Norte. Entonces, con el fin de proporcionar la plena satisfacción del cliente, mientras se enfrenta al proceso de expansión, Lennox integró el aprendizaje automático con su arquitectura de pronóstico. Con la ayuda del aprendizaje automático, Lennox pudo predecir con precisión las necesidades de sus clientes, lo que ayudó a la empresa a comprender mejor las demandas comunes de los clientes. El aprendizaje automático también ayudó en gran medida a la empresa a automatizar completamente su procedimiento de planificación.
Conclusión
El aprendizaje automático, si se implementa en el lugar correcto y en el momento correcto, puede resultar muy beneficioso para la cadena de suministro de una empresa. Puede ayudar a crear modelos precisos para el pronóstico de la demanda y también puede facilitar el trabajo del departamento de planificación. No es necesario cambiar completamente un sistema completo ahora, pero en un futuro muy cercano, cada cadena de suministro seguramente utilizará el aprendizaje automático para mejorar la capacidad de pronóstico mediante la creación de modelos dinámicos que el sistema de aprendizaje automático actualizará regularmente. Por lo tanto, esta nueva tecnología demostrará ser una herramienta indispensable para las empresas.