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Reportajes y análisis

La logística se vuelve inteligente

La inteligencia artificial, IA, en la cadena de suministro

[30/06/2018] Para Infinera, con sede en California, 2017 no fue un año fácil. El fabricante de equipos de telecomunicaciones experimentó una caída en sus ingresos de 870 millones de dólares en el 2016 a 740 millones de dólares en el 2017. El margen bruto bajó del 45% al 33%. Al final, la compañía, que emplea a unas dos mil personas en los EE. UU., Canadá, China, India y Suecia, reportó una pérdida neta de 195 millones de dólares en el año, en comparación con una pérdida neta de 24 millones de dólares en el 2016.

El CEO Thomas Fallon les dijo a los inversionistas a principios de este año que para cambiar esto, una de las cosas en las que la compañía se enfocaría es en las mejoras tecnológicas. "Además de aumentar nuestro enfoque en el mercado, nuestra reestructuración consistió en poner en marcha una organización que garantice una entrega de productos más rápida en el corto plazo y una tecnología perpetuamente diferenciada a largo plazo", señala. "Estamos progresando en este frente".

Para ello, la compañía recurre a la inteligencia artificial, ya que una de las áreas a las que se dirige es la gestión de la cadena de suministro (SCM), donde Infinera utilizará el aprendizaje automático para hacer mejores predicciones sobre las fechas de entrega, analizando la variabilidad pasada en los plazos de producción y el rendimiento del proveedor de logística.

"Queremos que nuestro equipo de ventas pueda determinar rápidamente la disponibilidad actual de productos para presupuestos y pedidos pendientes, y queremos ser capaces de considerar instantáneamente muchos más factores y limitaciones al tomar decisiones de programación", señala Todd Tuomala, vicepresidente senior de la compañía de tecnología de la información.

El impacto predictivo de la IA

El primer proyecto piloto de IA de la cadena de suministro de Infinera se lanzará a mediados de este año, indica Tuomala, comenzando con una planta de fabricación. "También queremos proporcionar información de disponibilidad a nuestro equipo de ventas y clientes para todos los productos antes de fin de año".

El uso del aprendizaje automático acelerará la capacidad de la compañía para tomar decisiones de programación, afirma. Además, le permitirá a la compañía considerar muchos más factores de los que puede actualmente.

Infinera está utilizando la tecnología de gestión de la cadena de suministro de Intrigo Systems, en combinación con la tecnología IA de Splice Machine.

Las empresas han estado obteniendo predicciones utilizables de sus sistemas de gestión de la cadena de suministro durante 30 años, señala Monte Zweben, CEO y cofundador de Splice Machine. Pero es solo recientemente que la infraestructura de datos está allí para predecir con precisión cosas como los tiempos de entrega, agrega.

"Si es un gran fabricante de equipos de red y tiene vendedores que intentan vender estos sistemas grandes, invariablemente lo que sucede es que a los vendedores se les pregunta: '¿Pueden hacerme la orden antes de esta fecha?' Y en la mayoría de las empresas, incluso hoy en día, con el mejor sistema de ERP, los vendedores se ven relegados a decir: "Voy a verificar y me pondré en contacto con usted". Esa es una oportunidad para que el cliente vaya a otro lugar y obtenga una cotización competitiva del pedido; después de todo, tienen que esperar de todos modos", indica Zweben.

Al tener la información disponible en tiempo real, el equipo de ventas estaría en condiciones de negociar con el cliente. Tal vez uno de los artículos de línea no esté disponible para la fecha requerida, pero los otros sí lo estarán. "Y ese es un proceso completamente diferente", anota. Pero predecir entregas es mucho más que simplemente poder detener los plazos de fabricación y envío. Con la tecnología inteligente de gestión de la cadena de suministro, las empresas pueden analizar los tiempos de envío históricos y los detalles de fabricación, y combinarlos con fuentes de datos externas, como informes meteorológicos.

"Puede comenzar a prometer los niveles de inventario predichos, no los niveles de inventario planeados", anota Zweben. "Y clientes prometedores basados en lo que probablemente suceda, en lugar de lo que se supone que sucederá. Ahora está viendo las curvas".

El laberinto de la cadena de suministro

Infinera tiene una ventaja cuando se trata de implementar esta tecnología, porque tiene un modelo de negocios integrado verticalmente. Para otras compañías, el aprovechamiento de las tecnologías de inteligencia artificial para la cadena de suministro es un proceso más complicado.

"Puede parecer el problema más básico, pero el hecho es que más del 50% de la información intercambiada entre socios comerciales todavía viaja por fax, correo electrónico o teléfono", señala Mark Morley, director de marketing de productos de OpenText, una empresa con sede en Ontario. proveedor de gestión de información empresarial.

Como resultado, la logística no es la primera área en la que las empresas piensan cuando analizan la implementación de tecnologías de inteligencia artificial.

Según una encuesta reciente de Forrester sobre los responsables de la toma de decisiones a nivel mundial, el uso de IA en SCM está muy por detrás del marketing, la gestión de productos y la asistencia al cliente. Solo el 13% de las empresas informa que la logística es el área de su organización que lidera o evalúa la inversión y la adopción de sistemas de inteligencia artificial.

Las cadenas de suministro generalmente involucran a un gran número de socios externos, algunos de los cuales pueden estar más rezagados tecnológicamente que otros. Además, hay problemas de calidad de datos e interoperabilidad, según los expertos.

Antes de aplicar análisis avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para suministrar datos de cadena, las compañías tienen que recopilar esa información en primer lugar, de sus fabricantes, distribuidores, revendedores y proveedores, señala Boris Evelson, vicepresidente y analista principal de Forrester Research.

"Obtener datos de todas estas fuentes, ese es el gran desafío", añade. Y una vez que se recopilan los datos, no siempre se pueden utilizar de inmediato. "Un proveedor puede tener datos en un nivel de detalle, y un distribuidor puede tener un nivel de detalle diferente. Un proveedor podría tener datos sobre un producto individual, pero el distribuidor podría tener datos basados en el contenedor".

Pero eso no quiere decir que las empresas no intenten resolver este problema. "Todos los clientes con los que hablamos, en el segmento Fortune 400, están interesados en la comprensión, la exploración y la prueba de concepto", afirma Frank Meerkamp, director general de inteligencia aplicada de Accenture. "Hay muchas oportunidades para la IA en la gestión de la cadena de suministro".

Las empresas en el espacio de productos de consumo están a la vanguardia, porque tienen mucha presión sobre sus márgenes, añade.

No es solo una exageración, agrega. "Sí, hay mucha exageración, pero también creo que es algo positivo. Necesitamos la exageración para hacer que la gente se mueva. Creo que estamos al comienzo del viaje".

Más allá de los análisis

Además de analizar los datos de la cadena de suministro y hacer predicciones relacionadas con la logística, las tecnologías de inteligencia artificial también se utilizan en otros lugares en la gestión de la cadena de suministro.

Para los consumidores, uno de los usos más obvios de la inteligencia artificial es con asistentes personales como Siri, Alexa y Google. Estos chatbots reúnen la búsqueda, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural, todo con la tecnología de IA.

El mismo enfoque se puede utilizar para crear agentes virtuales que pueden ayudar a las empresas a extraer más fácilmente la información de los sistemas ERP, anota Meerkamp. Eso va a ser común en la próxima década más o menos, añade.

Otro uso común de la IA es el reconocimiento de imágenes. Eso puede desempeñar un papel en la administración del inventario, agrega Jason Goldberg, vicepresidente senior de comercio y prácticas de contenido en SapientRazorfish.

Un ejemplo de esto en la práctica es la tienda Amazon Go, señala. Target también ha estado probando el uso de un robot con una cámara estereoscópica para recorrer los pasillos de las tiendas y hacer un inventario. Walmart recientemente expandió un proyecto piloto similar a 50 tiendas. "Es más importante que nunca que los minoristas tengan un inventario preciso en la tienda, y la visión por computadora está surgiendo como una tecnología primaria para hacerlo", anota.

Establecer precios también es un área donde las tecnologías de inteligencia artificial pueden ayudar, comenta Nolwenn Godard, director de productos de precios en PayPal. Eso incluye la optimización de precios y la automatización de la ejecución del precio.

La tecnología también ayudará a mejorar la productividad humana, agrega. "La combinación de inteligencia humana e inteligencia artificial y automatización puede traducirse en ahorro de tiempo, gastos de operación reducidos y la eliminación de errores manuales. Los empleados podrán cambiar su enfoque a tareas no rutinarias, analíticas y creativas, mientras siguen siendo asistidos, potenciados, por la IA para estas actividades".

La IoT agregará combustible a la unidad de IA

Por sí misma, la inteligencia artificial es una tecnología comercial poderosa y transformadora. Pero se potencia cuando se combina con la internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés), de acuerdo con Morley de OpenText.

"Obtiene efectivamente una cadena de suministro autónoma", indica Morley. "Puede hacer que las cadenas de suministro lleguen a ser casi autoconscientes, autónomas y autodeterminadas".

ABB, una de las compañías de ingeniería más grandes del mundo, ha estado buscando hacer justamente eso. "Tenemos centros de investigación en ABB que estudian la inteligencia artificial y el aprendizaje automático durante los últimos cinco o siete años", señala Satish Gannu, CSO de la compañía.

Por ejemplo, ABB ha estado construyendo una plataforma IoT llamada ABB Ability. "Por lo general, lo que escuchamos de los clientes es sobre la monitorización del acondicionamiento y el mantenimiento predictivo", indica. "Quieren saber cuándo algo saldrá mal y cuánto tiempo durará un activo. Y cuando sabemos que algo va a fallar, podemos vincularlo con el sistema de pedidos de repuestos".

Eso significa que los clientes pueden solucionar problemas antes de que lleven a interrupciones. "Al final del día, se trata de ayudar al cliente, mantener su producción en funcionamiento", finaliza.