Ha llegado la IA, y por ende, también una enorme capacidad de almacenamiento de datos, la facilidad de poder disponer de ellos y el aumento de productividad estará servido.
Inteligencia artificial, como su nombre indica quiere emular el comportamiento humano en términos de procesos computacionales. Los cambios serán evidentes y evidentes también será las reticencias para cambiar y mejorar. Ha llegado la IA, y por ende, también una enorme capacidad de almacenamiento de datos, la facilidad de poder disponer de ellos y el aumento de productividad estará servido. Eso sí, no solo debemos tener datos, hay que saber leer los datos. Realizar simulación de escenarios para comparar costes, tiempos, productividad, valorar el servicio al cliente, los riesgos, las emisiones del CO2, preguntarnos si ahora es el momento adecuado para favorecer el backshoring o reshoring son algunas de las novedades que gracias a los datos anteriores, podemos tomar decisiones futuras.
La cadena de suministro es un pilar a mejorar en cualquier compañía. Servir a un mercado globalizado, ser más competitivos, satisfacer las expectativas del cliente a través del UX (User experience), tener la capacidad de vincular los diferentes departamentos que van a parar al proceso de producción, predecir fallos y defectos no es tarea fácil. Hay que trabajar de manera cooperativa, pero también competitiva.
A modo de ejemplo, hace años se podía planificar la demanda con un Excel, siendo el de producción quien ponía los niveles máximos de productividad. A día de hoy, existen empresas donde marketing, comercial, operaciones, son algunos de los departamentos que luchan para poder decidir su numero de productividad, sin importar nada más que su departamento. Para marketing su prioridad es fabricar mucho y tener stock por sí vende mucho más, importándole poco si hay un coste de almacenaje, o de fecha de caducidad. Pero producción prefiere fabricar de manera estable y sin mucho dinamismo ni volatilidad. El demand planner de la fábrica, estará en medio, con un Excel y mirando sí hay picos o no en su gráfica para poder relatar qué cifra sería la mejor para el mes siguiente.
Hacer una buena predicción de la demanda con apoyo de IA, no solo eliminará el efecto látigo, sino que también optimizará los tiempos de las máquinas, el de los operarios ocasionando una reducción de inventarios sin crear la rotura de stocks, sin dejar de lado, que de manera colateral podremos predecir el tamaño de la próxima orden de compra para mejorar los equipos, las personas y los recursos a la demanda.
Otro ejemplo que preocupa mucho a las empresas logísticas es poder dar un servicio excelente a sus clientes. Podemos encontrar diferentes programas para optimizar las rutas. Cualquiera de estas herramientas, en su diseño de las rutas tiene en cuenta variables como las cargas, volúmenes, los horarios, los tiempos, las distancias, los horarios de carga y descarga, incluso las condiciones meteorológicas y el tráfico, y todo ello con un doble objetivo: optimizar nuestra red y optimizar la última milla para ofrecer un mejor tiempo que la competencia a un menor coste por unidad.
Los ejecutivos que entienden bien la transformación digital sabrán que no solo debe ocuparse de la tecnología, sino de las capacidades de los departamentos, cambios en los protocolos de trabajo, cultura de empresa, mejorar la agilidad… es decir, mientras que el sabio señala al cliente, el necio mira la tecnología.
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