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La cadena de suministros.
Hoy en día, el Aprendizaje Automático en Logística es una poderosa herramienta que ayuda a mejorar los procesos. En la economía global interconectada de hoy, las interrupciones en la cadena de suministro se han vuelto más frecuentes e impactantes que nunca. Son muchos los factores de perturbación. Desde desastres naturales hasta tensiones geopolíticas. Inclusive, estos efectos negativos se han exacerbado con la pandemia de COVID-19. Las empresas de todos los sectores enfrentan inmensos desafíos para mantener operaciones fluidas y satisfacer las demandas de los clientes.
En entornos tan volátiles, la capacidad de predecir y mitigar las perturbaciones mediante métodos innovadores se vuelve imperativa. Uno de esos enfoques implica aprovechar el poder del aprendizaje automático (ML). Predecir el reposicionamiento del inventario basándose en datos históricos. Esto permite a las empresas afrontar los desafíos de la cadena de suministro de manera más efectiva.
Peter Flach.
Interrupciones en la cadena de suministro Aprendizaje Automáticos en Logística
Las interrupciones en la cadena de suministro pueden deberse a varios factores, que incluyen, entre otros:
Desastres naturales.
En primer lugar, es bien conocido que los eventos naturales como terremotos, huracanes e inundaciones pueden alterar las rutas de transporte y por lo tanto, dañando la infraestructura. Estos eventos provocan retrasos en la producción y la entrega de mercancías.
Porotro lado, las tensiones geopolíticas: las guerras comerciales, las sanciones y la inestabilidad política en regiones clave pueden afectar el transporte. Esto relentiza el flujo de bienes y provoca escasez o retrasos en el suministro. Por ejemplo, el cambio climático ha afectado el Canal de Panamá y con ello la cadena de suministros. ver en nuestro blog https://www.trackingpremium.com/el-atasco-del-canal-de-panama/
Pandemias.
La pandemia de COVID-19 puso de relieve las vulnerabilidades en las cadenas de suministro mundiales. La economía mundial se vio afectada por los cierres, restricciones de viaje y escasez de mano de obra. Son factores que que provocaron perturbaciones generalizadas en las redes de producción y distribución. Ver en nuestro blog
Fluctuaciones de la demanda.
Los cambios rápidos en las preferencias de los consumidores, las tendencias del mercado o los picos inesperados de la demanda pueden afectar las cadenas de suministro. Esto puede provocar desequilibrios de inventario y desabastecimiento.
Algunas ventajas de los Aprendizajes automáticos en Logística.
Hoy en día, debemos abordar los desafíos con el aprendizaje automático. En este contexto, los algoritmos de aprendizaje automático ofrecen una herramienta poderosa. Ellos sirven para analizar grandes cantidades de datos históricos que nos permiten identificar patrones, tendencias y anomalías que pueden ayudar a predecir resultados futuros. Cuando se aplica a la gestión de la cadena de suministro, el aprendizaje automático puede desempeñar un papel crucial a la hora de abordar desafíos como:
Previsión de la demanda:
Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir con precisión la demanda futura de productos. ¿ Cómo pueden logarar esta difícil tarea? Al analizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado y factores externos, les permite a las empresas optimizar los niveles de inventario y reducir el riesgo de desabastecimiento o exceso de existencias. El aprendizaje automático está basado en el reconocimiento de patrones y en el análisis de datos para generar un nuevo conocimiento. Ver https://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje_autom%C3%A1tico
Optimización del inventario.
Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden analizar factores como los plazos de entrega, el desempeño de los proveedores y los cronogramas de producción. Con esto se logra optimizar los niveles de inventario y determinar las cantidades y los puntos de reorden más rentables.
Gestión de riesgos.
El aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a identificar los factores de riesgos y vulnerabilidad. En sus cadenas de suministros el análisis de datos de diversas fuentes, incluidos pronósticos meteorológicos, eventos geopolíticos y tendencias del mercado es fundamental. Esto permite implementar estrategias de mitigación de riesgos, como por ejemplo, diversificar proveedores o establecer planes de contingencia.
Optimización de rutas.
Finalmente, los algoritmos de aprendizaje automático pueden optimizar las rutas de transporte y las redes logísticas. De esta manera, se pueden minimizar los costos, reducir los tiempos de tránsito y mitigar el impacto de las interrupciones. Se pueden ajustar de manera dinámica los horarios en respuesta a las condiciones cambiantes.
Caso de Estudio .
Es interesante estudiar el uso del aprendizaje automático por parte de Amazon en la gestión de inventario
Actualmente, Amazon, líder mundial en comercio electrónico, aprovecha el aprendizaje automático para gestionar su vasta y compleja cadena de suministro. A través de algoritmos como modelos de pronóstico de la demanda, motores de recomendación y análisis predictivos, Amazon optimiza el reposicionamiento del inventario, la gestión de almacenes y las operaciones logísticas para garantizar la entrega oportuna y la satisfacción del cliente.
