Hoy en día, las herramientas mejoradas con IA se utilizan en todas las cadenas de suministro para aumentar la eficiencia, reducir el impacto de la escasez de trabajadores en todo el mundo y descubrir formas mejores y más seguras de mover mercancías de un punto a otro.
Las aplicaciones de IA se pueden encontrar en todas las cadenas de suministro, desde la planta de fabricación hasta la entrega en la puerta de entrada. Por ejemplo, los minoristas orientados al cliente están utilizando IA para obtener una mejor comprensión de sus datos demográficos clave para hacer mejores predicciones sobre el comportamiento futuro. Otro claro ejemplo se podría dar en cualquier lugar donde haya productos que deban pasar del punto A al punto B, existe una buena posibilidad de que la IA se utilice para mejorar, refinar y analizar las operaciones de la cadena de suministro.
Algunos de los beneficios derivados de la IA en las cadenas de suministro son menos tangibles que otros. Por ejemplo, determinar el impacto del análisis predictivo basado en los datos de la cadena de suministro puede generar beneficios. Algunas empresas incluso informan un vínculo directo entre los ingresos y la incorporación de la IA en las cadenas de suministro, principalmente en los cambios positivos que esta genera post implementación. Una investigación reciente realizada por McKinsey & Company encontró que el 61% de los ejecutivos que han introducido IA en sus cadenas de suministro informan una reducción de los costos y más del 50% informan un aumento de los ingresos. Más de un tercio de los encuestados en el estudio informaron aumentos de ingresos de más del 5% (cinco) por ciento.
Hoy el volumen de datos que se generan en la cadena de suministro es tan grande, que es necesario de la aplicación de herramientas como la IA, para relevar información relevante que hasta ahora ha estado escondida: como, por ejemplo, los intereses particulares de un cliente, no sólo en el tipo de producto, sino qué cuándo lo requiere, en qué empaque, etc. Este nuevo alcance permite desarrollar segmentos de cliente más claros, y que permite generar soluciones a la medida.
5 ejemplos de IA en las cadenas de suministro, para tener en cuenta en cuanto a su impacto
La previsión de la demanda está mejorando la gestión de la oferta y la demanda del almacén (ahora podemos decir que tenemos una bola de cristal, y tomar decisiones en el futuro).
IA está optimizando la eficiencia de enrutamiento y la logística de entrega.
La IA de aprendizaje automático está mejorando la salud y la longevidad de los vehículos de transporte.
Los conocimientos de IA están agregando eficiencia y rentabilidad a los procesos de carga.
Los gerentes de la cadena de suministro están descubriendo métodos de ahorro de costos y aumento de ingresos con IA.
Fuente: ClientMetrica
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