La inteligencia artificial en las cadenas de suministro: ¿qué datos son los adecuados para su empresa? Siete pasos para alcanzar su momento ideal

Los datos son el elemento vital de la IA en la cadena de suministro. Sin datos suficientes, los modelos de IA no pueden descubrir patrones significativos, hacer predicciones precisas ni brindar información valiosa para tomar decisiones informadas en entornos complejos y dinámicos.

Al mismo tiempo, alimentar a los modelos de IA con demasiados datos también puede ser un problema. Incluir datos excesivos o irrelevantes puede generar ruido y complejidad, lo que podría sobrecargar los algoritmos, producir predicciones sesgadas y consumir una potencia computacional innecesaria.

Para aprovechar la IA en su cadena de suministro es necesario identificar qué datos son “exactamente los adecuados” para su negocio.

No todos los datos son iguales

Así como una comida gourmet requiere la cantidad y calidad perfectas de ingredientes, su cadena de suministro impulsada por IA necesita la combinación adecuada de datos para hacer su magia.

Si bien en teoría podría ser posible monitorear los patrones climáticos en Marte, a menos que su empresa tenga operaciones o dependencias interplanetarias, esos datos no serán relevantes para administrar su cadena de suministro. En la Tierra, si bien el clima tiene un impacto indudable en los patrones de demanda, si no tiene los datos de ubicación para respaldarlo, no lo ayudará.

Y, al igual que cuando se añaden demasiados ingredientes a un plato, si se añaden demasiadas señales de datos se añade ruido, lo que dificulta que las señales importantes se destaquen y proporcionen su efecto predictivo. Así como es mejor no cargar un plato con demasiados ingredientes, para maximizar su impacto, elija las señales con prudencia.

Sin embargo, con la proliferación de datos disponibles dentro y fuera de su organización (desde ventas y promociones hasta indicadores económicos y patrones climáticos), saber qué incluir y qué dejar fuera no es sencillo. Entonces, ¿cómo lograr ese momento ideal?

Lograr el equilibrio perfecto

La identificación de los conjuntos de datos que más importan para su organización depende de muchos factores, incluida la complejidad de su cadena de suministro, las aplicaciones de IA específicas que se utilizan y la calidad de sus datos.

Si bien no existe una solución única para todos, los siguientes pasos proporcionan una regla general útil para ayudarlo a determinar qué datos son relevantes al usar IA para administrar su cadena de suministro.

Defina los objetivos comerciales: defina claramente los objetivos comerciales y los indicadores clave de rendimiento (KPI) que su sistema de gestión de la cadena de suministro impulsado por IA pretende optimizar. Comprender los objetivos y las prioridades específicos ayudará a identificar qué puntos de datos son más relevantes para lograr esos objetivos.

Colaboración entre departamentos: involucra a las partes interesadas de diferentes departamentos dentro de la organización, no solo de la gestión de la cadena de suministro, incluidas la logística y las adquisiciones, sino también de ventas, marketing y finanzas. Los debates colaborativos pueden ayudar a identificar fuentes de datos y métricas relevantes que capturen el proceso de la cadena de suministro de extremo a extremo y se alineen con los objetivos generales de la empresa.

Apóyese en los expertos: sus planificadores conocen bien su negocio porque se involucran en él día a día, así que aproveche ese conocimiento para ayudarlos a convertir los datos en historias que brinden contexto. Y, junto con sus expertos internos, colaborar con un proveedor de tecnología de cadena de suministro establecido ofrece una experiencia invaluable para identificar los conjuntos de datos precisos necesarios para liberar el potencial de la IA en su cadena de suministro. Aprovechar su conocimiento y experiencia en la industria agilizará el proceso de identificación y recopilación de los datos necesarios para impulsar la toma de decisiones y los conocimientos basados en la IA.

Mapee los procesos de la cadena de suministro: trace un mapa de los distintos procesos dentro de la cadena de suministro, desde el abastecimiento y la adquisición hasta la producción, la gestión de inventario, la distribución y la satisfacción del cliente. Identifique los puntos de contacto y los puntos de decisión clave donde la información basada en datos puede impulsar mejoras e informar la toma de decisiones.

Inventario y evaluación de datos: Realice un inventario completo de las fuentes de datos disponibles dentro de la organización, incluidos los sistemas internos (por ejemplo, ERP, CRM, SCM), fuentes externas (por ejemplo, datos de mercado, pronósticos meteorológicos, factores geopolíticos, eventos) y dispositivos de IoT (por ejemplo, sensores, etiquetas RFID). Evalúe la calidad, la granularidad, la puntualidad y la relevancia de cada fuente de datos para determinar su idoneidad para el análisis impulsado por IA.

Limpia tus datos: identificar los datos es una cosa, pero asegurar su precisión es igual de importante: como dice el refrán, basura entra, basura sale. Afortunadamente, existen herramientas basadas en IA que pueden identificar automáticamente los valores atípicos de los datos, lo que reduce la importante cantidad de trabajo que se requiere para hacerlo manualmente.

Priorizar las necesidades de datos: Priorizar las necesidades de datos en función de su relevancia para los objetivos empresariales definidos y su posible impacto en el rendimiento de la cadena de suministro. Concéntrese en recopilar e integrar datos que contribuyan directamente a mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa, reducir los costes y satisfacer las expectativas de los clientes.

Cómo perfeccionar su estrategia de datos

Ahora tienes todos los ingredientes para preparar ese plato de avena perfecto, ¡pero aún no has terminado!

Los entornos empresariales cambian constantemente y lo que funciona hoy puede no funcionar mañana. Adoptar un enfoque iterativo garantiza que sus estrategias de datos sigan siendo ágiles y respondan a las necesidades y desafíos cambiantes. Al refinar y actualizar continuamente sus fuentes y modelos de datos en función de los comentarios y las métricas de rendimiento, puede mantenerse a la vanguardia y mantener una ventaja competitiva.

Ahora también es el momento de incorporar análisis predictivos para anticiparse a los eventos y tendencias futuros de la cadena de suministro. La identificación de patrones y correlaciones de datos históricos puede informar los modelos predictivos y permitir la toma de decisiones proactiva en áreas como la previsión de la demanda, la optimización del inventario y la gestión de riesgos.

Y, para asegurarse de que su papilla sea realmente tan sabrosa como cree, querrá ponerla a prueba. Las personas pueden tener la firme creencia de que determinadas señales de datos son factores clave para el pronóstico, pero con pruebas de hipótesis sólidas puede determinar adecuadamente la correlación entre diferentes señales para comprender verdaderamente el impacto que cada una tiene en el resultado.

Encontrar el final de tu cuento de hadas

Cuando se trata de IA en su cadena de suministro, es fundamental lograr el equilibrio justo en la selección de datos: suficiente para informar a los algoritmos de IA de manera eficaz, pero con un enfoque claro en las señales que importan. Lograr este equilibrio requiere un enfoque estratégico, que tenga en cuenta los objetivos comerciales, la colaboración entre departamentos y la orientación experta de proveedores de tecnología experimentados. Y, a medida que perfecciona su estrategia de datos, la combinación de una mentalidad iterativa con análisis predictivos le permite adaptarse y anticiparse a la dinámica cambiante del mercado.

Armadas con estas estrategias, las empresas pueden liberar el potencial transformador de la IA en sus cadenas de suministro y disfrutar del dulce sabor del éxito.