5 formas en que IA impulsará la gestión de riesgos en cadena de suministro

El objetivo de la gestión de riesgos en la cadena de suministro (SCRM, por sus siglas en inglés), es proteger las redes de interrupciones a través de la predicción de posibles disruptores como la actual pandemia por Covid-19, evento que ha generado desafíos tanto de seguridad como de suministro.

Según explica Dirk Friebel, Director de Miebach Consulting Alemania, las estrategias de SCRM a menudo dependen de una toma de decisiones rápida que se basa en el análisis de grandes fuentes de datos multidimensionales. 

En ese sentido, la inteligencia artificial se destaca como una herramienta clave para el análisis completo de enormes cantidades de datos.

• Identificación/Monitorización.
  La inteligencia artificial puede destinarse a analizar big data con automatización de alto nivel a fin de lograr recopilar, analizar y gestionar la información del proveedor.
• Identificación/Monitorización.
  Al integrar altos volúmenes de datos e información de desempeño, la IA puede identificar posibles problemas financieros, además de reconocer patrones de comportamiento que pueden apuntar a escenarios de fraude.
• Evaluación/Monitorización.
  En la gestión de riesgo de la cadena de suministro, la IA utiliza tecnología que permite automatizar la detección temprana de posibles problemas gracias a un análisis estadístico robusto y confiable.
• Integración.
  Estas herramientas también permiten la integración de las plataformas de SCRM con sistemas de software de gestión de compras y cadena de suministro (SCM).
• Monitorización/ Reacción.
  Los sistemas de SCRM ofrecen posibles acciones de mitigación, en caso de riesgo, respaldadas por IA. Esta sugerencia estará basada en la experiencia pasada y los factores actuales.

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A fin de obtener el valor óptimo en la gestión de riesgos de la cadena de suministros, Dirk Friebel apunta que las soluciones de IA deberán cubrir una serie de requisitos previos. Estos son:

• Acceso a datos en tiempo real dentro y fuera de la empresa.
• Tomar en cuenta los KPI’s del consumidor final (niveles de servicio, costos de extremo a extremo, etc.).

• Calcular los costos de oportunidad de realizar cambios contra quedarse igual y los cambios de costos incrementales para todas las opciones.
• El sistema de IA debe ser observado y ajustado permanentemente (y no sólo periódicamente), y estar vinculado efectivamente a la ejecución de las decisiones.

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