Lainteligencia artificial (IA) es un tema de gran actualidad. De hecho, apenas pasa una semana sin que la prensa se haga eco de una nueva hazaña de robots o algoritmos que superan los límites de la capacidad de las máquinas. Siguiendo los pasos de Amazon, Ali Baba y las numerosas start-ups que llegan a sus mercados, los minoristas han tomado conciencia de la importancia de esta tecnología, y sus directivos son muy conscientes de que la IA representa un reto para muchos de ellos en la próxima década.
La cadena de suministro minorista no es una excepción a la regla. Hace tiempo que se ve muy afectada por las nuevas tecnologías. Suele haber cuatro componentes tecnológicos principales de la IA (Dejoux, 2020):
- Procesamiento del lenguaje (identificar palabras, traducir, formular una respuesta, etc.) que se encuentra en la recogida de voz (Amware, 2018).
- Visión por ordenador (reconocer una imagen, seguir un rastro, etc.), que puede utilizarse para leer un código de barras o un código QR, o para realizar un inventario.(Eyesee-L'Oreal, 2019)
- La robótica y la automatización (repetir una secuencia de acciones de forma autónoma...) que han permitido la mecanización de los almacenes o, cada vez con más frecuencia, los vehículos autónomos (AGV) que combinan la automatización y la visión por ordenador. (Amazon, 2021)
- Optimización del conocimiento (explotación de los datos para clasificarlos, encontrar correlaciones o anomalías, hacer previsiones, etc.), que es la base de los algoritmos cada vez más sofisticados utilizados, por ejemplo, en las fórmulas de suministro.
Sin embargo, es este último ladrillo tecnológico el que es más reciente y está llegando a todos los ámbitos de la Cadena de Suministro.
¿Por qué ahora?
La llegada masiva de soluciones de IA a la cadena de suministro está vinculada a la madurez simultánea de varias tecnologías.
- Algoritmos que permiten procesar masas de datos y desarrollar resultados en constante mejora gracias al Deep-Learning.
- El desarrollo de velocidades de procesador que permitan procesar estos cálculos en un plazo adecuado.
- La caída del coste de la capacidad de almacenamiento (99,6% en 10 años), lo que significa que se pueden almacenar más datos por menos.
- La computación en nube, que permite aprovechar la potencia de cálculo o almacenamiento de servidores informáticos remotos.
- El Internet de los objetos (IoT), objetos capaces de captar datos (sensores, cámaras, etc.) y enviarlos por Internet a programas informáticos de procesamiento sin intervención humana.
- 5G, la quinta generación de redes móviles, permitirá conectar más objetos en la misma superficie, con mayor rendimiento, menor latencia (el desfase entre la transmisión y la recepción de información) y menor consumo de energía.
Esta combinación de factores significa que los objetos pueden enviar información en tiempo real a servidores que procesan los datos y generan inmediatamente una respuesta adecuada en caso necesario.
Cinco ejemplos de aplicaciones inmediatamente disponibles en la cadena de suministro
Los responsables de la cadena de suministro disponen así de la tecnología necesaria para :
- Previsión de negocio o ventas. Mediante el uso de algoritmos para recuperar, procesar y analizar datos, la IA ofrece recomendaciones de visualización de datos o data , lo que permite a los gestores determinar el mejor enfoque.
- Pruebas y planificación. Una vez hecha la elección, la IA se utiliza en forma de gemelo digital, una réplica digital del ecosistema. Esto permite poner a prueba la solución recomendada y validar su pertinencia, o incluso probar múltiples variantes para determinar la mejor.
- Optimizar el almacenamiento y las rutas de los camiones. La capacidad de la IA para tener en cuenta múltiples fuentes de datos le permite realizar cálculos más complejos que los que podrían hacer los humanos por sí solos. Como resultado, la IA es capaz de definir el mejor sitio para almacenar un artículo o la mejor ubicación para almacenar un palé, especialmente en un contexto omnicanal. En cuanto al transporte, la IA permitirá minimizar el número de kilómetros recorridos o el tiempo empleado, respetando las limitaciones de entrega y la calidad del servicio al cliente.
- Seguimiento de la actividad. Existen numerosas soluciones de seguimiento de cargas mediante balizas, para saber dónde están sus mercancías. Del mismo modo, el uso de inventarios con drones permite comprobar periódicamente la exactitud de los niveles de existencias. En otros casos, la IA se utiliza para evitar errores aplicando un índice de confianza.
- Control de la actividad. Gracias a la instalación de cámaras en el techo de su almacén y al análisis de los movimientos mediante IA, un especialista en logística ha podido detectar más fácilmente los puntos débiles de su organización.
Para todas estas actividades, los principales retos para los operadores consistirán en definir claramente sus necesidades, tener la certeza de la disponibilidad de los datos necesarios para hacer funcionar estos algoritmos y conseguir que la empresa adopte este nuevo enfoque. Después, al poner a disposición de los usuarios estas nuevas capacidades de tratamiento y prescripción de la información, la IA permitirá digitalizar nuevas tareas y procesos que sólo los humanos eran capaces de realizar.
En términos económicos, McKinsey estima el valor añadido anual de la IA en la distribución en más del 12% de las ventas, incluido un 2,5% en logística . Esto se conseguirá optimizando las existencias, mejorando la previsión de la demanda y optimizando los almacenes. (McKinsey, s.f.)
Por Philippe Merckling