La importancia de implementar el análisis predictivo para una cadena de suministro eficiente

Con el aprendizaje automático es posible descubrir patrones, generando un conocimiento previo para responder velozmente con la ventaja de controlar cada etapa de los procesos.

La inteligencia artificial (IA) integrada a una cadena de suministro brinda información que se puede utilizar para optimizarla gracias al aprendizaje automático. Todo este volúmen de datos que se produce no se está aprovechando en la mayoría de las empresas de manera efectiva y de hacerlo podrían obtener una ventaja competitiva importante. 

Con el aprendizaje automático es posible descubrir patrones, detectar referencias sustanciales para la cadena, generando un conocimiento previo para responder velozmente. Este análisis predictivo es crucial para atender las demandas del mercado, optimizar los procesos, mejorar la gestión de inventarios, de almacenes y rutas de envío, entre otros. 

Este tipo de herramientas están impulsando a las empresas a nivel global, redefiniendo los modelos tradicionales de cadena de suministro debido al análisis intuitivo de la información que se traduce en una visión a lo que pasará en el futuro. De hecho, es tal su relevancia que para el 2020 se espera que el valor total de la industria ascienda a 9 mil millones de dólares. 

La ventaja es que se tiene es que se tiene control en cada etapa de los procesos, aún si se trata de contingencias. Algunos de los usos prácticos del análisis predictivo en una cadena de suministro son:

• Optimización en los inventarios 

• Mejoras en la producción para reducir costos

• Identificar y resolver problemas 

• Analizar el rendimiento del servicio a cliente

• Elaborar pronósticos más precisos

“Las empresas que prosperarán en este mundo hiperconectado son aquellas que introducen análisis predictivo a sus operaciones. El objetivo es tener datos relevantes que generen decisiones, y  que la máquina propone de forma automática y simultánea, recordando que toda esta información solo será aplicada bajo la supervisión y aprobación de expertos. Las computadoras no toman las decisiones, nos ayudan a sintetizar millones de datos para que seamos mucho más eficientes”, comentó Óscar Valero, Director de Ventar Sr. para Latinoamérica de Manhattan Associates.

Como resultado este tipo de predicciones evalúan el comportamiento de los consumidores, si necesitan o no determinado producto, se pueden conocer aspectos de proveedores para asegurar recursos, por ejemplo. Es de suma importancia que, para garantizar un trabajo efectivo, se realicen continuamente actualizaciones pues la industria es fluctuante, los procesos, las transacciones, etc.