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Por: Angélica Barría Díaz, integrante del Directorio de la Asociación de Profesionales en Logística (APLOG) de Chile y del Foro Iberoamericano de Logística (FIALOG). |
La aplicación de las tecnologías de la Cuarta Revolución Industrial en los diferentes procesos de una cadena de suministro puede denominarse “Cadena de Suministro 4.0”.
Estas cadenas se caracterizan por un alto nivel de interconexión entre los ámbitos físicos y digitales, donde los sensores de IoT (Internet de las Cosas) permiten recolectar y transmitir información en tiempo real a lo largo de toda la cadena, y la analítica de big data, la inteligencia artificial y la computación en la nube hacen posible tomar decisiones de manera simultánea para diferentes procesos, a fin de optimizar el desempeño global de la cadena en tiempo real.
Por su parte, la automatización y robotización facilitan la implementación de decisiones sin que sea necesaria la intervención humana. La convergencia de las tecnologías de IoT, inteligencia artificial, automatización y computación en la nube, y su aplicación a las cadenas de suministro, se espera lograr ganancias enormes en tiempos, costos, agilidad y gestión de riesgos, entre otros elementos claves del desempeño de las cadenas de suministro.
Esta distorsión puede llevar a tomar decisiones muy costosas en materia de inventario, producción y distribución (por ejemplo, producir más de lo realmente demandado).
En este sentido, no sorprende que alrededor del 80% de las grandes empresas mencionen a la falta de información confiable como una de sus mayores preocupaciones (Calatayud, 2017). Nuevas tecnologías como IoT, big data e inteligencia artificial pueden ayudar a mitigar este riesgo, mediante la estimación más precisa de la demanda futura.
La inteligencia artificial permite analizar una gran cantidad de información de manera casi simultánea a cuando es producida y transmitida vía IoT, sobre las múltiples y complejas interacciones que determinan el nivel de demanda de un producto específico.
La mayor conectividad en la cadena de suministro permite que esta información, ahora más confiable, sea transmitida en tiempo real, reduciendo así las distorsiones también creadas por retrasos en la comunicación.
La inteligencia artificial puede contribuir en la predicción de las necesidades de mantenimiento de equipos, permitiendo mejorar la planificación de procesos como los de producción y transporte, y evitando las disrupciones que puedan generarse por la falla de equipos.
En general, la gestión de una cadena de suministro es un proceso y, frente a los modelos matemáticos tradicionales, los algoritmos de inteligencia artificial que replican modelos basados en la naturaleza como los algoritmos genéticos y las redes neuronales han demostrado tener mejor poder de explicación y predicción.
Con el avance exponencial y la convergencia de las tecnologías digitales, se espera que las cadenas de suministro ganen un mayor grado de autonomía, hasta llegar a convertirse en verdaderas self thinking supply chains o cadenas que piensan y actúan por sí mismas. Estas cadenas se caracterizarán por un alto grado de conectividad entre los sistemas digitales y físicos, facilitado por la difusión masiva de sensores de IoT. El big data producido por estos sensores será analizado en tiempo real por avanzados algoritmos de inteligencia artificial.
Ello permitirá el continuo monitoreo del desempeño de los diferentes procesos a lo largo de la cadena de suministro, independientemente de su localización, dado que todo se realizará mediante plataformas digitales.
Con este monitoreo continuo será posible la detección temprana y la gestión preventiva de cualquier riesgo, así como también la optimización constante y simultánea de todos los procesos ante cualquier desviación de los niveles de desempeño establecidos, llevando a mayores niveles de flexibilidad. La intervención humana es mínima, dado que la automatización se encontrará ampliamente extendida, incluyendo la producción, el transporte y la gestión administrativa.
En este contexto, las cadenas de suministro poseerán una flexibilidad sin precedente. De los modelos lineales y rígidos tradicionales, la transformación digital permitirá la conformación de cadenas más ágiles, radiales, multidireccionales e inteligentes.
Ello tendrá un gran impacto sobre la multiplicidad de empresas medianas y pequeñas que participan en las cadenas de suministro y que poseen una menor capacidad adaptación, con la consecuente exigencia de transformarse radicalmente en cuanto a sus habilidades tecnológicas o, de lo contrario, perder su participación en dichas cadenas.
En este contexto, es probable que las “torres de control” de las cadenas de suministro sean cada vez más comunes, centralizando los sistemas de monitoreo y gestión autónoma de estas cadenas. En la actualidad, existen ya diferentes ejemplos de servicios de torre de control provistos por líderes mundiales en logística, que hacen promisorio el escalamiento de estas plataformas para que en el futuro puedan operar de manera autónoma.
Finalmente, el desarrollo e implementación de políticas orientadas a la transformación digital de las cadenas de suministro debe estar basado en la disponibilidad de información actualizada sobre los niveles de digitalización de nodos, procesos y facilitadores de dichas cadenas.
Esto permitirá el despliegue de iniciativas enfocadas en las áreas más rezagadas, introduciendo mecanismos de priorización. La inclusión de indicadores de adopción de tecnología en las encuestas sectoriales y la realización de encuestas específicas sobre la transformación digital de las principales cadenas de suministro de un país, pueden ser importantes medios para disponer de esta información.
Ello puede estar asociado a la creación de un observatorio que monitoree la transformación digital de la cadena de suministro por sector industrial y la creación de una batería de indicadores para identificar avances y cuellos de botella. Este observatorio debe estar basado en un sistema estandarizado de métricas de desempeño y alimentado de insumos provistos por empresas, academia y gobierno.
Fuente: T21
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