A pesar de que la inteligencia artificial lleva muchos años en desarrollo, su incorporación a las operaciones cotidianas ha revolucionado las organizaciones empresariales en la última década. Esto se debe principalmente a tres factores.
La alta capacidad de almacenamiento de estos sistemas, cantidad de datos disponibles y de procesamiento de datos. Estos elementos permiten utilizar algoritmos muy potentes y eficaces. Lo que conduce a resultados evaluados, y el sistema aprende y mejora los resultados futuros respecto a parámetros establecidos.
La aplicación de la inteligencia artificial repercute en toda la cadena de valor de una empresa, especialmente en la gestión de la cadena de suministro, y mejora significativamente el proceso de toma de decisiones.
Logrando mejoras no sólo el flujo físico de materiales y productos, sino también en el flujo de información y de dinero, dando lugar a importantes ganancias de productividad en toda la cadena al lograr un mejor servicio al cliente, reduciendo el número de errores que se producen.
La cadena de suministro genera datos al realizar una actividad o proceso. Estos datos pueden almacenarse y retroalimentar al sistema para suministrar información a los sistemas de IA que proporcionarán mejores resultados en el futuro.
¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial se define como la capacidad de algunos sistemas de emular la inteligencia humana, a las que se le incorpora las siguientes competencias: percepción, razonamiento lógico, solución de problemas y planificación. Sistemas hechos para pensar y aprender a través de herramientas y algoritmos.
Con estas cualidades, estos sistemas están aptos para ayudar al ser humano a tomar decisiones y ejecutar acciones acordes a ellas. En resumen, la IA imita el comportamiento inteligente de los humanos mediante procesos computacionales.
Optimización de la cadena de suministro en el sector retail a través de la IA
El proceso de logística y cadena de suministro es un área crítica para los retail, debido al gran número de operaciones y recursos que intervienen en el proceso. Por ende, mejorar los márgenes operativos en cada eslabón de la cadena de suministro impacta directamente en los resultados empresariales.
Para mejorar la eficiencia de los procesos, reducir los costes operativos, maximizar los márgenes operativos y mejorar la calidad del servicio, es necesario optimizar el inventario y la planificación de recursos (humanos, materiales y financieros) y automatizar los procesos empresariales.
Las herramientas basadas en la analítica avanzada y la inteligencia artificial pueden predecir con mayor exactitud la demanda futura, simular posibles escenarios y recomendar la mejor decisión en cada momento.
¿Cómo optimizar la cadena de suministro retail con IA?
Hay varios eslabones de la cadena de suministro retail, en los que es posible tomar medidas para mejorar la operatividad. Desde la fábrica hasta el almacén, pasando por el transporte y el almacenamiento o los centros de distribución, se pueden optimizar los procesos y automatizar las decisiones.
Manufactura
En la fábrica, durante el proceso de manufactura, las empresas tienen que tomar decisiones complejas a diario, como el volumen de producción, dada la limitación de recursos. Siempre hay que tener en cuenta los niveles de inventario y el rendimiento de las líneas de producción y suministro.
La IA puede planificar la producción basándose en análisis predictivos y prescriptivos, optimizando este proceso teniendo en cuenta las previsiones, el inventario, las ubicaciones de producción, los tiempos y costes de producción, los plazos y costes de entrega, etc. para planificar la producción de forma óptima.
Logística
Uno de los mayores retos para los operadores de distribución, es realizar las entregas en un tiempo óptimo, al menor coste posible sin comprometer la calidad del servicio.
La fluctuación de la demanda, los elevados costes del combustible y los bajos márgenes de beneficios hacen que una buena planificación de los recursos pueda marcar la diferencia entre unas entregas rentables y otras no.
Una planificación optimizada que tenga en cuenta el medio de transporte, la carga y la ruta de distribución, es esencial para aumentar los márgenes de logística inbound, outbound e inversa.
Centro de distribución
Es esencial tener una visión completa del proceso, desde la recepción del pedido en el almacén, pasando por la preparación (picking), hasta la entrega a los distintos destinos.
Mediante una gestión eficaz de los pedidos, respaldada por una buena planificación de la mano de obra del almacén, se pueden optimizar las operaciones en este eslabón de la cadena de suministro.
El análisis predictivo y el aprendizaje automático son útiles para optimizar la gestión del inventario. Predicen los volúmenes y el ciclo de vida de los pedidos para garantizar niveles de servicio óptimos en todo momento.
Retail
El retail es la clave para planificar la cadena de suministro. Los datos de la actividad del retail pueden utilizarse para prever la demanda futura, lo que se maneja en la planificación y gestión del retail, así como en la manufactura y la logística.
Se pueden utilizar varias técnicas analíticas para planificar y gestionar diferentes recursos de la tienda, como el espacio de la propia tienda, los productos (gestión de inventario, reposición) o los empleados (horarios y tareas).
La optimización de la gestión del inventario y el reaprovisionamiento garantiza un buen suministro de productos para evitar pérdidas de ventas y excedentes. Esencial para disminuir costos y maximizar los beneficios, aumentando la disponibilidad de productos, mejorando la distribución de la mercancía en los retails.
Una buena gestión del personal es fundamental para reducir costes, ya que los costes laborales pueden suponer hasta el 40% de los costes totales del retail a fin de mes. Además, el personal de primera línea es el que más influye en las decisiones de compra de los clientes.
Los sistemas de inteligencia artificial pueden predecir el volumen de visitantes del retail en cada momento, por lo que el horario y las tareas de cada empleado pueden adaptarse a las visitas de los clientes.
Esto se traduce en mantener la cantidad de personal adecuada, en el lugar adecuado, en el momento adecuado para atender a los clientes y aumentar las tasas de conversión.
Es poco probable que la adopción de soluciones basadas en el análisis avanzado de datos se ralentice en los próximos años, especialmente en el sector retail. De hecho, más de 3/4 de las empresas retail tienen previsto invertir en estas soluciones tecnológicas en los próximos 3 años.