EY: Los beneficios de la IA generativa para la cadena de suministro

A medida que las empresas aumentan su dependencia de la IA para la planificación de la demanda y las adquisiciones, la industria de la cadena de suministro está ampliando la exploración de su uso en otras áreas clave, como la estandarización de procesos y la optimización de la entrega de última milla.

Si bien el COVID-19 provocó un aumento en la adopción de la IA en la cadena de suministro, la evolución de la IA generativa, impulsada por la población de ChatGPT, ha trastocado las creencias sobre lo que es posible.

A partir de datos, la IA generativa se entrena para crear contenido nuevo, como imágenes, texto, audio o vídeo. Si bien esta no es una tecnología nueva, los avances recientes realizados en el campo han hecho que su uso sea mucho más sencillo y que obtengan valor. Como tales, las organizaciones están trabajando para comprender las implicaciones, los casos de uso empresarial y las formas de explotar los beneficios.

"Para aquellos que buscan diligentemente la innovación guiados por la estrategia y la comprensión de las limitaciones, no por el impulso de perseguir el último objeto brillante, la IA generativa puede resultar un coasesor y multiplicador ágil en el fortalecimiento de las cadenas de suministro", dice EY .

Habilidades de la IA generativa:

A continuación se detallan algunas de las formas en que se utiliza actualmente la IA generativa en las cadenas de suministro.

Cuando se trata de planificación de la cadena de suministro, muchas organizaciones utilizan la IA para analizar grandes conjuntos de datos históricos, tendencias del mercado y otras variables para crear modelos de demanda en tiempo real. Tomandoprevisión de la demandaUn paso más allá, la IA generativa puede optimizar los niveles de inventario, los programas de producción y los planes de distribución para ser más eficientes a la hora de satisfacer las demandas de los clientes.

Otras formas en que se utiliza la IA generativa en la fase de planificación incluyenplaneación de producción, programar secuencias y asignar recursos para minimizar los cuellos de botella, así comogestión de riesgos, simulación de escenarios y estrategias de mitigación.

Para aquellos que operan en la función de abastecimiento, aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) puede proporcionar mayores conocimientos de las comunicaciones de los proveedores y puntos de datos paraadministración de suministros . También puede respaldar, monitorear y analizar las interacciones con los proveedores; identificar problemas potenciales; y mejorar las relaciones con los proveedores.

Más allá de la gestión de proveedores,abastecimientoTambién puede beneficiarse de la IA generativa para respaldar el proceso de selección mediante el análisis de datos y la generación de conocimientos para proporcionar recomendaciones o clasificaciones para tomar decisiones informadas.

Análisis de contratos También puede beneficiarse al automatizar la información clave de los contratos y generar resúmenes o conocimientos. Así como revisar y comparar términos, identificar riesgos y asegurar el cumplimiento.

Cuando se trata de fabricar productos, la IA generativa puede producir y evaluar rápidamente cientos de alternativas.diseños de productos basado en criterios predefinidos para acelerar significativamente el proceso de innovación. Al aprender de los datos de las máquinas en la fábrica, la IA generativa puede crear nuevosmantenimiento predictivoplanea correlacionarse con el momento en que es probable que falle el equipo.

Para aquellos que trabajan enCiencia e Ingeniería de los Materiales, la IA generativa puede ayudar a descubrir nuevos materiales y optimizar los existentes.

Finalmente, cuando se trata de la distribución de productos, la IA generativa puede ayudar de varias maneras, desdeoptimización del comercio global, para optimizardiseños de redes logísticas,yoptimización dinámica de rutas de última milla.

Si bien la IA generativa es una herramienta útil y poderosa, EY enfatiza que tiene limitaciones y no es una estrategia. Las empresas que deseen adoptar la IA generativa en sus negocios deben guiarse por tres pasos clave:

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Otras revistas que pueden ser de su interés: Procurement Magazine, Manufacturing Digital

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Cuando se trata de aplicaciones futuras de la IA generativa en las cadenas de suministro, EY ve la gestión de riesgos como una de las áreas más prometedoras para las herramientas, particularmente en la preparación para riesgos que los planificadores de la cadena de suministro no han considerado.

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