Con capacidades en rápida evolución en la IA Generativa, análisis de datos, automatización, aprendizaje automático, Internet de las Cosas (IoT), blockchain y más, la cadena de suministro inteligente está en camino de convertirse en la nueva normalidad.
Con el perfeccionamiento de las nuevas herramientas, las organizaciones puedan responder más rápido a las solicitudes diarias, abordar proactivamente la resolución de problemas y reducir los errores e ineficiencias.
Esos avances pueden proporcionar una mayor visibilidad, transparencia y trazabilidad.
Lo más importante es que las organizaciones serán más resistentes a futuros choques en la cadena de suministro.
Así lo aseguró un reporte de la consultora KPMG, en el que afirmó que las organizaciones deben abrazar las tendencias que definirán 2024.
Eso incluye aprender sobre tecnologías emergentes de la IA, plataformas de código bajo y sin código y electrificación de flotas.
Esto tendrá que ir seguido de gestionar la migración a una nueva arquitectura digital y ejecutarla sin problemas, abundó el texto.
IA Generativa en operaciones
Es un subconjunto de la IA que tiene el potencial de revolucionar la gestión, logística y adquisición de la cadena de suministro.
Los motores de software alimentados por GenAI pueden procesar conjuntos de datos mucho más grandes que las formas anteriores de aprendizaje automático y pueden analizar un conjunto de variables casi infinitamente complejo.
Las capacidades de planificación existentes no han podido satisfacer las demandas de un mundo más complejo, de varios niveles, más matizado.
El resultado es que pocas empresas pueden realizar un análisis de escenarios eficaz para determinar las consecuencias financieras de decisiones importantes.
La IA permitió que las aplicaciones de planificación operativa (S&OP) y de planificación integrada de las empresas (IBP) ayudarán a eliminar la brecha entre la planificación y ejecución de la cadena de suministro.
El papel crítico de los datos
Los datos siguen siendo uno de los principales retos a los que se enfrenta la gestión de la cadena de suministro.
Cada día se generan millones y millones de registros de fechas a través de la cadena de suministro a partir de múltiples sistemas.
La proliferación de tecnologías digitales, dispositivos IoT y sistemas avanzados de rastreo han agravado el problema.
Esta riqueza de datos ha dado lugar a mayores silos dentro de las organizaciones, que a su vez ha llevado a desconectar conjuntos de datos.
En consecuencia, la disponibilidad de datos, la calidad, la cadencia y la coherencia son ahora consideraciones críticas.
Los profesionales de la supply chain deben gestionar las complejidades dentro de su panorama de datos de manera eficiente; para poder tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones.
Transparencia y visibilidad
La falta de visibilidad de la cadena de suministro tiene importantes consecuencias para las organizaciones de todas las industrias.
Romper la barrera de visibilidad más allá de Tier 1 permite a las organizaciones mirar a través de su supply chain extendida en socios y construir una visión más amplia y profunda.
Plataformas de código bajo
La mayoría de las tareas de la supply chain pueden automatizarse total o parcialmente a través de plataformas de código bajo, que utilizan una amplia gama de interfaces de programación de aplicaciones (APIs) e integraciones para vincular sistemas previamente separados.
ESG
Si bien muchas empresas han priorizado tradicionalmente la recopilación de sus datos de emisiones de Scope 1 (emisiones directas) y de Scope 2 (electricidad comprada), el foco se ha desplazado decididamente hacia las emisiones de Scope 3, es decir, las emisiones realizadas en toda la cadena de valor.
Aunque es voluntario hasta la fecha, la reunión y notificación de los datos sobre las emisiones de Scope 3 se está convirtiendo en un requisito jurídico en muchos países.
Vehículos eléctricos, transporte y logística
La logística inteligente y el transporte también se acelerarán con el continuo aumento de la IA, IoT, análisis de datos y nube.
Mejoran la optimización de rutas y aplican capacidades de aprendizaje automático, predictivo y de detección para hacer mejoras materiales en la eficiencia de la red, la experiencia del cliente, reducción de riesgos y objetivos de sostenibilidad.
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