Reportajes

Inteligencia Artificial en Supply Chain Management

En el presente artículo abordaremos el tema de la Inteligencia Artificial (AI) en Supply Chain Management, SCM, considerando la importancia que tiene este nuevo avance, analizando ventajas y desventajas en su adopción; finalizando con los principales obstáculos y desafíos que ha enfrentado.

  1. Inteligencia Artificial en Supply Chain Management SCM:

En la actualidad cada vez son más las organizaciones que han tomado conciencia de la importancia que tiene la Inteligencia Artificial (AI) en SCM. Hemos pasado de una logística operativa a una estratégica, donde cobran valor las actividades primarias de logística interna, procesos recepción, ingreso, almacenamiento, picking y despacho; sumando actividades de logística de salida, transporte, distribución y entrega en la última milla. Hemos dado un salto cualitativo enorme a una logística 4.0, la cual se fundamenta en la automatización y robótica, combinación que resulta en una excelente herramienta de AI para Supply Chain Management. Dentro de las razones que explicarían la adopción de AI en SCM, se encuentran:

  • Búsqueda permanente de soluciones tecnológicas, que permitan hacer frente a procesos logísticos complejos y operaciones de valor añadido.
  • Su implementación resulta onerosa los primeros años, sin embargo, a poco andar, se aprovechan economías de escala, lo que se traduce en un excelente ROI.
  • La AI, corresponde a una tecnología flexible, adaptable, especialmente cuando se habla del diseño de redes logísticas, las cuales consideran el diseño y localización de diferentes CD con amplia cobertura geográfica.
  • Los importantes beneficios que se muestran en tareas logísticas más bien tediosas y repetitivas, lo cual se traduce en una disminución en las tasas de accidentabilidad, fatalidad, como de ausentismo laboral por causa de trabajos estresantes; junto a la rentabilidad que ofrece un robot, particularmente en tareas de lectura, capturación de datos, aplicación de códigos de barra, QR, ubicación, reubicación, preparación, paletización y picking.
  • Estrategias omnicanal, que permite la combinación de diferentes acciones de marketing digital, donde AI a través de la robótica, ha logrado mayor visibilidad de las transacciones para canales e-Commerce.

 

  1. Conciencia de AI en Supply Chain Management, SCM:

Una de las mayores preocupaciones de la Industria Logística es crear valor para los Clientes, son cada vez más los esfuerzos por dar mayor visibilidad a los pedidos, no solo en las operaciones tradicionales, sino que en canales e-Commerce facilitando la trazabilidad de los pedidos. Esto se debe, a que la Experiencia en la Atención al Cliente se ha vuelto clave, ya que permite incrementar el margen en la Cadena de Valor. Sin embargo, como en todas las cosas, AI tiene importantes pros y también contras, que es necesario considerar a la hora de buscar su adopción.

Ventajas de AI en SCM:

  • Preparación de pedidos más eficientes, con el consiguiente ahorro en tiempo y costo por concepto de picking.
  • Disminución de riesgos, ya que las operaciones son automatizadas, disminuyendo la tasa de ausentismo laboral, accidentabilidad y fatalidad.
  • Disminución en las distorsiones y exactitud de inventario.
  • Contribuye a mejorar la estimación de la demanda a nivel de pronósticos, proceso complejo que llevan a cabo los Demand Planner.
  • Entregas más rápidas, lo cual impacta la logística de salida, transporte, distribución y entrega en la última milla.
  • Gestión de rutas y optimización de flotas, ya que AI permite diseñar nuevas rutas en función de la demanda de pedidos, racionalizando tiempos y disminuyendo costos.
  • Pedidos más visibilizados, con información precisa, relevante y con trazabilidad en beneficio del Cliente.

 Desventajas de AI en SCM:

De acuerdo a algunos estudios respecto al tema, la Industria del Transporte y Logística, considerando Operadores Logísticos 2, 3 y 4PL han logrado una contribución marginal de 5% superior al de competidores más cercanos, usando AI. El problema radica, en que del total de estas Organizaciones solo el 21% superó la etapa de puesta en marcha de AI; dentro de los obstáculos que han debido superar se encuentran el acceso a la información a nivel de datos, como asimismo la capacitación al personal. Como se puede apreciar, la adopción de AI implica gran inversión, junto a una transformación organizacional importante, en temas de innovación y desarrollo tecnológico, y la inversión en talento humano.

 

Colaboración de Marco Opazo Ziem para www.delogistica.com

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