Las empresas innovadoras de la cadena de suministro se centran cada vez más en la automatización de la cadena de suministro y la logística, con el objetivo de automatizar las tareas manuales más comunes y repetitivas.
El uso de un software capaz de automatizar las tareas que consumen mucho tiempo, ayuda a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo y los procesos en la cadena de suministro y la logística, lo que permite tomar decisiones estratégicas sobre los recursos y asignar la mano de obra a actividades operativas de alto valor añadido.
Las principales tecnologías necesarias para mejorar el software de automatización de la cadena de suministro son la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático: mientras que los trabajadores desperdician actualmente entre el 20 y el 30% de su semana laboral manipulando documentos o información basada en documentos, el uso de algoritmos inteligentes de automatización puede optimizar los procesos empresariales y mejorar la precisión y los tiempos de respuesta.
La digitalización puede ayudar a la industria de la cadena de suministro a lograr importantes mejoras de la eficiencia operativa e importantes reducciones de costes.
Por ejemplo, las empresas que se ocupan del transporte marítimo necesitan optimizar las actividades de back-office para la creación de borradores de conocimientos de embarque, cotizaciones de transporte y manifiestos de carga en nombre de terceros. Sin embargo, a menudo sufren ralentizaciones en el proceso debido a los largos plazos de gestión de las ofertas al contado, la recopilación de información de la lista de empaquetado y los errores de introducción de datos relacionados, así como las complicaciones en el seguimiento de los contenedores. Estos problemas pueden superarse eligiendo soluciones tecnológicas innovadoras y escalables.
Automatización de la cadena de suministro
La automatización de la cadena de suministro y la logística consiste en aprovechar la tecnología moderna para automatizar tareas manuales comunes, actividades operativas y agilizar flujos de trabajo y procesos. Se trata de confiar a la tecnología en lugar de a un ser humano la realización de determinadas tareas operativas.
En un principio, esto puede generar cierta perplejidad sobre la eliminación total de la participación humana en las actividades de la cadena de suministro y la logística y, sin duda, puede suscitar dudas sobre la fiabilidad de estas tecnologías. Pero hay que recordar que la cadena de suministro está formada por personas, empresas y procesos.
Por lo tanto, es descabellado pensar que hoy en día sea posible eliminar por completo alguno de estos componentes: al contrario, la tecnología ofrece la oportunidad de conectar estos componentes de forma eficaz y simplificar su interacción.
Por ejemplo, si un supply chain manager tiene que dedicar recursos únicamente a generar ofertas y al mismo tiempo necesita ahorrar costes de personal, se hace necesario tomar decisiones estratégicas en materia de recursos.
“Cuantas más tareas realice la automatización de procesos, más libres estarán los humanos para dedicarse a actividades de más valor.”
La gestión tradicional de la cadena de suministro ya no puede ofrecer a las empresas la flexibilidad que necesitan dadas las características del ecosistema actual, caracterizado por la volatilidad, las perturbaciones y la imprevisibilidad. Por esta razón, la mayoría de las empresas han comenzado a automatizar sus procesos logísticos y de cadena de suministro con la ayuda de tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y otras.
IA y Machine Learning: tecnologías para optimizar la gestión de la cadena de suministro
En el mundo de la logística, puede ocurrir que los empleados inviertan gran parte del tiempo en la lectura de documentos en papel o correos electrónicos para extraer la información que necesitan para realizar tareas operativas, como generar ofertas comerciales.
Se trata claramente de una actividad repetitiva y de escaso valor añadido: si a un directivo de nivel C se le encarga tomar decisiones estratégicas sobre los recursos, debe orientarlos hacia tareas que consuman menos tiempo y sean más rentables.
Aquí es donde entra en juego la automatización.
La automatización de la cadena de suministro y la logística es una respuesta tecnológica a las perturbaciones y la imprevisibilidad del panorama industrial actual.
La digitalización y automatización de procesos y datos son un motor para ahorrar costes de personal y reducir el riesgo de errores e interrupciones.
Según un estudio realizado por IBM, más del 50% de los ejecutivos de nivel C utilizan la automatización de procesos y creen que los procesos operativos clave pueden mejorarse o automatizarse utilizando capacidades de IA1.
Veamos, pues, más concretamente qué se entiende por Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, y cómo pueden utilizarse en el contexto de la cadena de suministro.
De forma muy simplificada, la Inteligencia Artificial es la ciencia de hacer que las máquinas hagan cosas que requerirían inteligencia si las hicieran los humanos2. La tecnología actual sólo puede hacer aquello para lo que fue diseñada. Esto significa que para cada problema hay que diseñar un algoritmo específico que lo resuelva.
El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de técnicas de IA que utilizan métodos estadísticos y algoritmos para que las máquinas mejoren con la experiencia.
El aprendizaje automático desarrolla algoritmos que permiten a los ordenadores evolucionar en su comportamiento a partir de datos empíricos. De este modo, los algoritmos aprenden automáticamente a reconocer patrones complejos y a tomar decisiones inteligentes a partir de los datos: un algoritmo puede mejorarse a sí mismo con el tiempo, absorbiendo más ejemplos3.
Situando las definiciones en la realidad material de la cadena de suministro, se puede tomar el ejemplo de un algoritmo para identificar cuál de varios documentos recibidos por correo electrónico son packing list: Por tanto, hay que entrenar el algoritmo mostrándole muchos ejemplos de documentos marcados manualmente como packing list o non-packing list. El algoritmo aprende a identificar ciertos patrones, como la aparición de determinados datos o combinaciones de datos, que indican la posibilidad de que un documento sea una packing list.
En cualquier caso, hay muchos casos de uso para la digitalización y la automatización de procesos en la cadena de suministro y la logística. Estos casos de uso pueden abarcar desde el ámbito de los corredores logísticos y los centros de comercio, la facilitación del comercio, los puntos de contacto e interacción con los consumidores, los servicios circulares, las relaciones con los proveedores, las plataformas digitales y los mercados, la supervisión de la cadena de suministro, la gestión de riesgos, el aspecto financiero del comercio y la cadena de suministro hasta los procesos de toma de decisiones.
Veamos, pues, un caso concreto del funcionamiento de las automatizaciones de la cadena de suministro basadas en IA y Machine Learning.
Automaciones operativas en la vida real
El valor de la automatización reside principalmente en la eficiencia que genera. Una de las mayores empresas mundiales de bienes de consumo ha informado de que el uso de la automatización avanzada para resolver problemas de flujo de trabajo aumenta la eficiencia en un 30% y mejora la productividad de los empleados en un 50%4.
Pensemos en las solicitudes de ofertas comerciales que uno recibe por correo electrónico.
Si se aplican algoritmos basados en el aprendizaje automático entrenados con suficientes ejemplos, estos algoritmos podrán identificar patrones y, a continuación, resaltar y extraer información como el nombre del remitente, información de contacto, información del producto, etc., y comunicarla al sistema ERP de la empresa.
Todo esto ocurrirá automáticamente y en cuestión de segundos, sin ninguna interacción humana y con un considerable aumento de la eficacia y ahorro de tiempo.
"Los algoritmos inteligentes aprenden automáticamente a reconocer patrones complejos y a tomar decisiones inteligentes basadas en datos."
Por tanto, la automatización de la cadena de suministro puede ayudar a la industria del transporte a automatizar y estandarizar la extracción de la información necesaria para crear presupuestos con tecnología de Inteligencia Artificial. Esto permite aumentar considerablemente la eficacia operativa.
Mientras que la digitalización en el mundo del transporte marítimo responde a la necesidad de optimizar las actividades administrativas para la creación de borradores de conocimientos de embarque, cotizaciones de embarque y manifiestos, además de recortar costes, reducir el tiempo de funcionamiento y simplificar los procesos.
El paradigma de la automatización de la cadena de suministro también puede aplicarse de forma productiva a otros casos: por ejemplo, pueden establecerse algoritmos inteligentes para realizar operaciones automatizadas de introducción de datos en ERP o SGA a partir de documentos logísticos.
Por último, merece la pena señalar que las organizaciones que hayan implantado la automatización de los procesos de trabajo mediante soluciones digitales "inteligentes" podrán reducir sus costes operativos en un 30% de aquí a 20245.
Notas
1. Disrupting Logistics, Future of Business and Finance
2. Raphael, B. The thinking computer, San Francisco, CA: W.H. Freeman
3. Deloitte, Part 1: Artificial Intelligence Defined
4. IBM Institute for Business Value (2018): The Evolution of Process Automation
5. Véase la revista de prensa de Gartner de junio de 2021