La IA, esencial para planificar riesgos y evaluar la efectividad de la cadena de suministro

La inteligencia artificial permite hacer un seguimiento a los envíos de una manera mucho más fiable.

En los últimos años, la palabra clave en cualquier debate sobre la cadena de suministro ha sido «reto», ya que todos luchamos por encontrar un terreno estable en arenas movedizas. No existe una forma segura de tomar siempre la decisión correcta, especialmente con la velocidad a la que se producen los cambios hoy en día. Sin embargo, las herramientas de inteligencia artificial (IA) están ayudando a los responsables de la cadena de suministro a analizar y comprender más información y tendencias para mejorar su capacidad de toma de decisiones.

La planificación de riesgos, las evaluaciones, las previsiones, la gestión de socios y clientes y la creación de una perspectiva global pueden mejorarse con una mezcla de experiencia e IA. Si analizamos los principales retos de la cadena de suministro, es fácil ver que nos esperan más riesgos. Sin embargo, una modelización inteligente y un poco de agallas pueden hacer que la siguiente parte del viaje sea más fácil de recorrer.

Seguimiento de la fiabilidad del transportista

Los envíos puntuales y sin daños son cada vez más importantes para los resultados de una empresa. Los compradores no sólo están más dispuestos a realizar cancelaciones y devoluciones, especialmente en el comercio electrónico, sino que la competencia por unos dólares cada vez más escasos es cada vez mayor. Con la recesión económica acechando, cada venta y cada dólar de ingresos adquieren mayor importancia.

Para las marcas orientadas al consumidor, la fiabilidad del transportista influye significativamente en la rentabilidad. Las herramientas de IA pueden acelerar gran parte de esta toma de decisiones mediante análisis en tiempo real. Es habitual que las herramientas de IA y aprendizaje automático seleccionen los productos de los transportistas en función de las necesidades del pedido, como la velocidad de entrega, y el precio.

Las herramientas de siguiente nivel combinarán esto con evaluaciones de rentabilidad a medida que exploren los datos históricos para ver las tasas de entrega a tiempo y de mermas en relación con los transportistas. Algunas soluciones de ML ofrecen análisis de opiniones y menciones en redes sociales. Comparar estos datos con los de los pedidos puede ayudar a las empresas a crear un perfil de fiabilidad del transportista desde el punto de vista del consumidor. Cuando el sentimiento cambia rápidamente y la selección debe producirse casi instantáneamente, la IA es una de las pocas herramientas fiables para tomar la mejor decisión.

Actualizar las previsiones

El auge del comercio electrónico en 2021 también llevó a las marcas grandes y pequeñas a tener demasiado inventario en 2022. La planificación a largo plazo sin esfuerzos para prever el riesgo y la interrupción ha causado estragos en el espacio logístico.

La IA -tanto en formas avanzadas como en herramientas de automatización de procesos robóticos (RPA) que recopilan datos regularmente- tiene la capacidad de aliviar parte de esta carga. Las herramientas de RPA pueden actualizar automáticamente las tarifas al contado de los fletes, los precios del gasóleo, los recargos actuales de los transportistas y mucho más. Las herramientas avanzadas de IA pueden combinar estos datos con las tendencias geopolíticas y de ventas para detectar posibles perturbaciones.

Cuando cualquiera de ellas señala un problema potencial, los profesionales de la gestión de la cadena de suministro (SCM) deben empezar a trabajar en formas de evaluar y mitigar este riesgo. Eso puede significar proveedores adicionales, reducir los niveles de existencias de seguridad o reasignar el inventario para estar más cerca de los consumidores activos. Los responsables de SCM realizan regularmente este arduo trabajo, pero la IA puede agilizar el proceso y ayudar a detectar antes las tendencias.

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