El impacto de la IA generativa en las cadenas de suministro de la industria manufacturera

Los últimos doce meses han puesto de manifiesto la fragilidad de las cadenas de suministro a nivel global. Los conflictos geopolíticos, la escasez de componentes clave, barcos atascados en sus rutas o la caída de puentes han afectado a los fabricantes. Incluso sin tener en cuenta este tipo de acontecimientos, las interrupciones de la cadena de suministro cuestan a las empresas una media estimada de 184 millones de dólares al año a nivel mundial.

Las empresas que no gestionan las cadenas de suministro de forma eficaz corren el riesgo de perder ingresos debido a una mala predicción de la demanda futura o a una sobreproducción de productos de baja demanda. Por este motivo, muchas de ellas ya están utilizando análisis e inteligencia artificial (IA) para mejorar el rendimiento de sus cadenas de suministro y operaciones de fabricación. Esta tecnología proporciona a los fabricantes más información para ayudar a mejorar la resiliencia, la seguridad y la eficiencia de sus cadenas de suministro.

Los recientes avances en IA generativa (Gen AI) han abierto otra puerta para un cambio revolucionario. Permite que más personas dentro de las empresas se beneficien del poder de los datos y los análisis que ofrecen las aplicaciones de IA empresarial tradicionales. Sin embargo, es importante que los fabricantes comprendan dónde la IA puede tener mayor impacto dentro de la cadena de suministro y cómo pueden aprovecharlo.

Una bola de cristal para los fabricantes

La mayoría de los sectores intentan predecir cuál va a ser la siguiente gran oportunidad de mercado. Los fabricantes que acierten podrán aumentar significativamente sus ingresos, y luego reinvertirlos en mejorar su empresa. Sin embargo, equivocarse puede dar lugar a un exceso de existencias o a quedarse sin suministro en un momento crucial, lo que conduce a enormes pérdidas. Por eso, muchos fabricantes ya utilizan la IA para analizar datos pasados ​​con el fin de predecir estos momentos críticos y desviar recursos para poder aprovecharlos. Esta situación ha sido relativamente común, pero ahora la IA generativa está lista para simplificar aún más el proceso. Al integrar en tiempo real datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes, los gestores pueden obtener una imagen mucho más integral de sus operaciones y de la demanda potencial, que posteriormente se puede utilizar para planificar de una manera más eficaz.

Por ejemplo, la Gen AI puede derivar fluctuaciones de la demanda no sólo observando los pedidos de los clientes y los datos transaccionales, sino también variables macro como las tendencias de las redes sociales, los indicadores económicos e incluso los patrones meteorológicos. Esto permite a los fabricantes hacerse una idea de lo que pueden necesitar los consumidores en los próximos meses. Asimismo, la Gen AI puede analizar rápidamente métricas de comportamiento de proveedores anteriores, documentos contractuales, estados financieros y otro contenido no estructurado para crear perfiles dinámicos de riesgo asociados a los proveedores. Esto significa que los fabricantes pueden tomar decisiones con más información sobre con quién trabajar para aprovechar estas oportunidades más rápidamente que sus competidores.

Impulsar la resiliencia

Cualquier interrupción en una cadena de suministro supone un coste para el fabricante. Por ejemplo, si un proveedor quiebra o sufre un ciberataque, debe determinar quién más puede suministrar ese material, quién está en mejores condiciones de ofrecer el reemplazo y cuándo puede llegar. Mientras se toma esta decisión, la fábrica corre el riesgo de que falten piezas y se reduzca la producción, lo que supondría una pérdida de ingresos.

El análisis basado en IA puede optimizar este proceso permitiendo a los fabricantes recuperarse más rápidamente de interrupciones no planificadas con un impacto mínimo en sus operaciones. La Gen IA puede mejorar la visibilidad general de la cadena de suministro mediante el análisis de datos estructurados y no estructurados de distribuidores, proveedores y la fábrica. De este modo, los fabricantes pueden identificar cuellos de botella de forma más rápida y sencilla, evitando posibles interrupciones antes de que se produzcan.

Además, la Gen AI puede permitir a las empresas generar una variedad de escenarios y respuestas a posibles interrupciones. Preguntas como “¿qué instalaciones corren el riesgo de quedarse sin existencias?” o “¿cuál es el impacto de trasladar el inventario de la planta A a la planta B?” pueden modelarse rápidamente para proporcionar recomendaciones sin la necesidad de tener que navegar manualmente por múltiples aplicaciones. Al aumentar la comprensión sobre cómo actúa la cadena de suministro y el ecosistema en general, los fabricantes podrán crear una cadena de suministro más resiliente.

Una fábrica más inteligente

Las fábricas más inteligentes invierten menos tiempo en reparar maquinaria averiada, hacen un uso más eficiente de los recursos y consiguen una mayor productividad para los fabricantes. Para lograrlo, es necesario combinar los dispositivos y los datos de IoT con Gen AI, permitiendo así a los fabricantes identificar cómo funcionan las máquinas y cuándo es necesario realizar tareas de mantenimiento. La Gen AI puede ayudar a los equipos de mantenimiento a revisar los manuales técnicos de las máquinas, el historial de servicio y los registros de mantenimiento para brindar asistencia inmediata en caso de un fallo del equipo, sin tener que cambiar de sistema. Esto reduce el tiempo de inactividad y crea una fábrica más sostenible, eficiente y rentable que puede reaccionar más fácilmente a cualquier cambio en la cadena de suministro.

Para empezar a utilizar soluciones de Gen AI es necesario conocer en profundidad las capacidades de la tecnología. Por ello, los fabricantes que quieran integrar la IA en sus operaciones deben trabajar con proveedores de confianza que puedan aportar las habilidades y la experiencia a las que los fabricantes no tienen acceso. Asimismo, es importante preparar una hoja de ruta para la adopción de soluciones de IA que incluya a todas las partes interesadas de la empresa si se quiere crear un sistema que pueda generar resultados verdaderamente impactantes. Los fabricantes que comiencen ahora a sentar las bases de la Gen IA se beneficiarán de decisiones más rápidas y fundamentadas, así como de un negocio más resiliente y productivo en su conjunto.