La gestión de la cadena de suministro desempeña un papel fundamental en el panorama empresarial moderno. Actua como la columna vertebral que conecta a fabricantes, proveedores, distribuidores y ventas al por menor. Es un sistema complejo y multifacético responsable de garantizar que los productos y servicios fluyan sin problemas desde la producción hasta el consumo. Así satisfaciendo las demandas de los clientes y optimizando los costos y recursos. En medio de los desafíos y las complejidades de la gestión de la cadena de suministro, el machine learning (ML) ha surgido como una tecnología innovadora.
Como subcampo de la inteligencia artificial (IA), el ML permite a las empresas aprovechar el poder de los conocimientos impulsados por datos y el análisis predictivo para mejorar las operaciones de la cadena de suministro. Este artículo explora la intersección entre la gestión de la cadena de suministro y el ML, arrojando luz sobre cómo esta tecnología puede mejorar diversos aspectos de las operaciones, con un enfoque en la predicción de la demanda y la optimización.
I. Fundamentos del Machine Learning
El ML tiene algunos fundamentos que deben entenderse para comprender cómo funcionan los algoritmos de ML, cómo procesan los datos y cómo hacen predicciones y clasificaciones.
El aprendizaje supervisado es un paradigma fundamental del machine learning en el que un algoritmo aprende a hacer predicciones o clasificaciones en función de un conjunto de datos etiquetados. En este contexto, «etiquetado» significa que cada punto de datos en el conjunto de entrenamiento está asociado a un resultado u objetivo conocido. Los modelos de aprendizaje supervisado se entrenan para encontrar patrones y relaciones en los datos para que puedan generalizar y hacer predicciones precisas en datos no vistos. Ejemplos comunes incluyen la regresión (predicción de un valor continuo) y la clasificación (categorización de datos).
El aprendizaje no supervisado, por otro lado, implica trabajar con datos no etiquetados. El objetivo aquí es descubrir patrones, estructuras o relaciones ocultas en los datos sin objetivos predefinidos. La agrupación y la reducción de la dimensionalidad son tareas comunes en el aprendizaje no supervisado. La agrupación tiene como objetivo agrupar puntos de datos similares, mientras que la reducción de la dimensionalidad ayuda a reducir la complejidad de los datos identificando sus características esenciales.
La ingeniería de características es un paso crucial en el proceso de machine learning. Involucra la selección, transformación o creación de nuevas características (variables) a partir de datos brutos para mejorar el rendimiento de un modelo. Una ingeniería de características efectiva puede mejorar la capacidad del modelo para capturar información relevante y aumentar la precisión predictiva.
El entrenamiento del modelo es el proceso de enseñar a un modelo de machine learning a hacer predicciones o clasificaciones basadas en los datos de entrenamiento. Esto implica ajustar los parámetros del modelo para minimizar la diferencia entre sus predicciones y los resultados reales. La evaluación es igualmente importante, ya que mide el rendimiento del modelo en datos no vistos.
II. Uso del Machine Learning en la Predicción de la Demanda
Los métodos tradicionales de predicción de la demanda han sido durante mucho tiempo la piedra angular de la planificación de la cadena de suministro, basándose en técnicas estadísticas, datos históricos y juicio de expertos. Si bien estos métodos tienen sus méritos, a menudo tienen dificultades para adaptarse a las complejidades de los entornos empresariales modernos. La predicción de la demanda basada en ML representa un cambio de paradigma, ofreciendo varias ventajas, incluyendo:
A. Manejo de Patrones de Datos Complejos
El ML destaca en la identificación de relaciones intrincadas dentro de los datos. Puede identificar y aprovechar patrones complejos que los métodos tradicionales pueden pasar por alto. Por ejemplo, puede capturar tendencias no lineales, estacionalidad y el impacto de varios factores externos en la demanda, proporcionando una imagen más detallada y precisa del comportamiento del consumidor.
B. Predicción en Tiempo Real
Los modelos de ML pueden analizar datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones reaccionar rápidamente a las dinámicas del mercado en constante cambio. Esto es crucial en industrias donde las fluctuaciones de la demanda ocurren rápidamente, como en el comercio electrónico y la moda. La predicción en tiempo real ayuda a optimizar los niveles de inventario y minimizar las situaciones de falta o exceso de inventario.
C. Escalabilidad
La predicción de la demanda basada en ML puede escalar fácilmente para manejar conjuntos de datos vastos y espacios de características de alta dimensión. Esta escalabilidad es particularmente beneficiosa en industrias con un amplio portafolio de productos o aquellas que experimentan un crecimiento rápido.
III. Casos de Uso de Predicciones de Demanda Generadas por Machine Learning en la Optimización de la Cadena de Suministro
A. Algoritmos de Optimización de Inventario
Las predicciones de demanda generadas por ML desempeñan un papel crítico en la optimización de los niveles de inventario. La gestión de inventario tradicional a menudo depende de puntos de reposición fijos o modelos de Cantidad Económica de Pedido (EOQ), que pueden no adaptarse bien a patrones de demanda fluctuantes. Los algoritmos basados en ML actualizan continuamente los puntos de reposición en función de las predicciones de demanda en tiempo real. Este enfoque dinámico asegura que las empresas mantengan inventarios suficientes para satisfacer la demanda, al tiempo que minimizan los costos de mantenimiento del exceso de inventario.
B. Programación de Producción Adaptativa
Las predicciones de demanda basadas en ML permiten la programación de producción adaptativa. Los fabricantes pueden ajustar los volúmenes de producción en tiempo real en función de las últimas predicciones de demanda. Esta flexibilidad permite a las empresas responder rápidamente a las preferencias de los clientes, las condiciones del mercado o las interrupciones inesperadas. En consecuencia, se minimiza el riesgo de sobreproducción y exceso de inventario.
C. Reducción de Desperdicio a Través de Predicciones Precisas
Las predicciones precisas de la demanda generadas por ML reducen la probabilidad de inventario en exceso u obsoleto. Esta reducción de desperdicio no solo disminuye los costos de eliminación, sino que también contribuye a los esfuerzos de sostenibilidad. Al alinear la producción y la adquisición con la demanda real, las empresas reducen el impacto ambiental asociado con la sobreproducción y la eliminación de residuos.
IV. Conclusión
En esencia, la colaboración entre estrategias impulsadas por ML y la experiencia humana es una asociación que maximiza el potencial de optimización de la cadena de suministro. Al aprovechar las soluciones que el machine learning proporciona junto con el conocimiento de profesionales calificados, las empresas pueden superar los desafíos y complejidades de la gestión de la cadena de suministro en un mundo que cambia rápidamente.