IA en la cadena de suministro: una oportunidad de un billón de dólares

Las industrias de cadena de suministro y logística en todo el mundo pierden más de $ 1 billón al año debido a artículos agotados o con exceso de existencias1. Las demandas cambiantes y las dificultades de envío empeoran la situación.

Los desafíos en la gestión de inventario, la previsión de la demanda, la optimización de precios y más pueden provocar la pérdida de oportunidades y la pérdida de ingresos.

El mercado minorista se ha vuelto cada vez más complejo y competitivo. Seguir el ritmo del consumidor conectado, adoptar las tendencias emergentes en las compras o mantenerse por delante de la competencia: estos desafíos pesan más que nunca sobre los minoristas y los fabricantes.

IA en la gestión de la cadena de suministro

Según McKinsey & Company, las organizaciones que implementan IA mejoran los costos de logística en un 15 %, los niveles de inventario en un 35 % y los niveles de servicio en un 65 %2. La IA puede reducir los costos y minimizar los desafíos de la cadena de suministro al impulsar elecciones más informadas en todos los aspectos de la gestión de la cadena de suministro.

Los minoristas y fabricantes que incorporan IA en la gestión de la cadena de suministro mejoran en gran medida su capacidad para pronosticar la demanda, administrar el inventario y optimizar el precio. Aquellos que se vuelvan impulsados ​​por la IA se convertirán en líderes del mercado y estarán mejor posicionados para capturar nuevos mercados y maximizar las ganancias.

Habilitar la IA en la cadena de suministro permite a las organizaciones tomar decisiones con confianza, ajustar las prácticas comerciales rápidamente y superar a la competencia.

Beneficios de la IA en la cadena de suministro

AI permite a los fabricantes y minoristas innovar en sus operaciones y maximizar el impacto comercial. La gestión de la cadena de suministro habilitada por IA empodera a las organizaciones para que se vuelvan multifacéticas, conectadas, ágiles, competitivas y, sobre todo, receptivas a las demandas en constante cambio del consumidor empoderado.

Las organizaciones de fabricación y venta al por menor que emplean IA en su cadena de suministro ofrecen beneficios que incluyen:

  • Mejore los pronósticos de demanda para una mayor precisión y granularidad
  • Aplique el pronóstico inmediato para cerrar la brecha en los datos rezagados
  • Refinar los márgenes de error de pronóstico para reducir las ineficiencias de las existencias de reserva
  • Optimice los precios y marque anomalías en los costos a lo largo de la cadena de suministro
  • Detectar productos defectuosos que salen de una línea de fabricación
  • Identifique cuellos de botella para mejorar el rendimiento del almacén
  • Mejore la coordinación de la logística de envío y reduzca las ineficiencias en la programación
  • Identificar y mitigar riesgos de accidentes que incorporen responsabilidad financiera
  • Reducir la rotación de conductores de la empresa
  • Comprender los impactos de las condiciones macroeconómicas en la demanda de productos
  • Y más

Los beneficios de la IA en la cadena de suministro brindan información basada en datos que ayudan a las organizaciones de cadena de suministro y logística a resolver sus problemas más difíciles, impulsar el éxito y generar un ROI real.

Aplicación de IA en la Cadena de Suministro

Las ganancias de implementar IA en su cadena de suministro pueden ser espectaculares. Un minorista global logró un ahorro anual de $400 millones y una mejora del 9,5 % en la precisión de los pronósticos3.

A pesar de estos beneficios potenciales, al 96 % de los minoristas les resulta difícil crear modelos de IA efectivos, y el 90 % reporta problemas para poner los modelos en producción4. Las organizaciones necesitan un centro de excelencia para implementar modelos AI/ML. La colaboración entre los equipos de ciencia de datos, negocios y TI a lo largo del ciclo de vida de la IA también tiene un gran impacto en el éxito de la IA.

El aumento de la volatilidad de la cadena de suministro exacerba la urgencia de que las organizaciones habiliten la IA dentro de su cadena de suministro e impulsen el impacto comercial.

La IA ha sido llamada la Cuarta Revolución Industrial por una buena razón. Muchos fabricantes y minoristas aplican IA a su cadena de suministro, abordando tres desafíos principales: demanda del mercado, gestión de productos y suministros, y eficiencias operativas.

Ejemplos del mundo real: casos de uso de IA en la cadena de suministro

OYAK Cement aumenta el uso de combustible alternativo del 4 % al 30 %, con ahorros de alrededor de $39 millones

OYAK Cement, un fabricante de cemento líder en Turquía, necesitaba reducir costos aumentando la eficiencia operativa. La organización también necesitaba reducir las emisiones de CO2 y disminuir el riesgo de multas costosas por exceder los límites de emisiones del gobierno.

OYAK recurrió a la IA para optimizar y automatizar sus procesos además de reducir su consumo de energía.

El resultado: OYAK Cement optimizó los procesos de molienda, utilizó los materiales de manera más eficiente, predijo las necesidades de mantenimiento y mejoró la calidad del material. OYAK Cement también mejoró el uso de combustibles alternativos del 4 % al 30 %.

El fabricante experimentó eficiencias operativas y ahorros de costos al implementar IA:

  • Costos reducidos en aproximadamente $39 millones
  • Reducción del tiempo para predecir fallas mecánicas en un 75%
  • Aumento del uso de combustibles alternativos siete veces

Con DataRobot, ahora podemos ver sobre una base de costo, una base de eficiencia y, lo que es más importante, una base ambiental, donde veremos una ventaja y realizaremos cambios de manera proactiva.

Berkan fidan

Director de Desempeño y Procesos, Cemento OYAK

Leer ahora: Historia de éxito del cliente de OYAK

Descubra cómo la gestión de la cadena de suministro habilitada por IA potenció a OYAK Cement

CVS Health salva vidas con lanzamiento de vacuna impulsado por IA

Cuando la vacuna COVID-19 llegó al mercado por primera vez, miles de personas morían todos los días. La urgencia de distribuir vacunas fue inmediata. CVS Health necesitaba optimizar la distribución de la vacuna COVID-19 dado el suministro muy limitado y la demanda extremadamente alta.

CVS Health recurrió a DataRobot para entregar pruebas y vacunas de la manera más eficiente y eficaz posible.

El resultado: CVS Health administró más de 60 millones de vacunas en todo el país. La organización salvó vidas con el lanzamiento de una vacuna impulsada por IA:

  • Se administraron 60 millones de vacunas a nivel nacional
  • CVS Health administró el 20% de las vacunas a nivel nacional
  • El 90% de las personas vacunadas regresaron para la segunda dosis

Uno de los beneficios de DataRobot es que es transparente. Verificar y asegurarse de que uno de sus colegas haya creado un modelo que pueda compartir con confianza con el liderazgo y confiar por completo es todo un esfuerzo.

François Fressin

Director sénior, ciencia de datos y aprendizaje automático, CVS Health

Lenovo computa la cadena de suministro y el éxito minorista con DataRobot

Lenovo Brasil necesitaba igualar la oferta y la demanda de laptops y computadoras entre los minoristas brasileños que recibían miles de productos Lenovo cada semana. También tenían recursos limitados. Necesitaban invertir en más científicos de datos o encontrar una plataforma que pudiera automatizar los pasos de modelado y pronóstico.

Lenovo Brasil recurrió a DataRobot para crear modelos de aprendizaje automático a un ritmo más rápido, al tiempo que mejoraba la precisión de la predicción.

El resultado: Lenovo Brasil predijo con mayor precisión el volumen de ventas, lo que lo impulsó a convertirse en el líder en participación de volumen en las ventas de portátiles para el segmento B2C en Brasil. Paralelamente, buscó expandir los casos de uso, incluida la puntuación de clientes potenciales de ventas, la predicción de retrasos en los pagos y la predicción de riesgos de incumplimiento.

Lenovo Brasil vio ganancias de eficiencia y mejoras dramáticas en la precisión:

  • Se redujo el tiempo de creación de modelos de cuatro semanas a tres días.
  • Se redujo el tiempo de implementación del modelo de dos días a cinco minutos.
  • Precisión de predicción mejorada de menos del 80 % a más del 90 %

El mayor impacto que ha tenido DataRobot en Lenovo es que ahora las decisiones se toman de una manera más proactiva y precisa. Tenemos discusiones sobre qué acciones tomar en función de las variables, y podemos comparar las predicciones con lo que realmente sucedió para seguir refinando nuestro proceso de aprendizaje automático y el conocimiento general del negocio.

Rodrigo Bertín
Rodrigo Bertín

Gerente Senior de Desarrollo de Negocios, América Latina, Lenovo Brasil

Leer ahora: Historia de éxito de un cliente de Lenovo

Vea cómo Lenovo confió en la IA para lograr la cadena de suministro y la eficiencia minorista

Mejora de la gestión de la cadena de suministro con DataRobot

Los fabricantes y minoristas enfrentan enormes desafíos y requieren las mejores soluciones de su clase. A través de la gestión de la cadena de suministro habilitada por IA, los fabricantes y minoristas obtienen un medio automatizado para pronosticar la demanda, administrar el inventario y optimizar los precios.

Vea cómo se puede usar AI Cloud for Retail para resolver desafíos como el pronóstico de la demanda y problemas de falta de existencias. Acelere la entrega de IA para impulsar resultados comerciales estratégicos.

Sobre el Autor

Wei Shiang Kao
Wei Shiang Kao

Gerente de Marketing de Crecimiento en DataRobot

Wei Shiang Kao trabaja en estrecha colaboración con los equipos de marketing y ciencia de datos para impulsar la adopción en la plataforma DataRobot AI Cloud. Wei tiene más de 10 años de experiencia en análisis de datos en los espacios de automatización de redes, seguridad y colaboración de contenido, abordando desafíos de atribución y dirigiendo el presupuesto. En su puesto anterior, transformó el análisis de marketing para generar confianza en toda la organización a través de la transparencia y la claridad.

Wei tiene una licenciatura en matemáticas aplicadas de la Universidad Estatal de San José y una maestría en administración de empresas de la Universidad de Purdue.

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