A inicios de la pandemia, “cadena de suministro” no era un término muy popular…

Sin embargo, ha tenido un fuerte impacto en un mundo enganchado a las redes sociales en la ventas de productos; desde el aumento de la demanda inesperada, hasta los rumores de escasez que significaron estrés excesivo en la planificación de la producción y la logística.

Suponiendo que todo funcionara de manera perfecta, los datos darían a las organizaciones una clara visibilidad en toda su cadena de suministro. Pero, evidentemente vivimos en un mundo con tiempos inciertos y el Big Data de la cadena de suministro simplemente se ha vuelto demasiado difícil de manejar. Para solucionar el problema, las empresas tradicionalmente han recurrido a proyectos de limpieza de datos.

Si hay un lado positivo de la pandemia, es que la evolución y la adopción de la tecnología han acelerado significativamente. Un área que está teniendo un gran impacto positivo en la cadena de suministro es aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para superar el engorroso proceso de limpieza de datos tradicional.

La necesidad de mejores resultados comerciales: sin la limpieza de datos tradicional

A lo largo del tiempo se ha tenido la necesidad de usar los datos eficientemente en la cadena de suminstro en la fabricación, pero en esta industria la adopción de nuevas tecnologías suele ser un proceso tardado. La pandemia, ha dejado claro que las empresas necesitan más resiliencia y agilidad en su cadena de suministro, y  que, si esta se enfoca en volverse más ágil, será más resistente para reaccionar a los cambios en tiempo real.

Uno de los principales problemas que se ha demostrado durante este tiempo es que los datos están en un estado de confusión. Las organizaciones de la cadena de suministro no pudieron pasar la mayor parte del tiempo limpiando datos para garantizar que la producción y la entrega del producto cumplieran con las necesidades actuales. De esta manera,  sin tener control sobre los datos, la fabricación no pudo cambiar rápidamente para reconocer cuáles eran las necesidades inmediatas en las tiendas, y los almacenes no pudieron ajustar sus procesos de alojamiento y entrega.

Estos problemas en la cadena de suministro siguen ocurriendo y están sucediendo en tres niveles:

  • En el primer nivel , está el problema de los datos; son repetitivos y no tienen calidad.
  • En el segundo nivel, el proceso tradicional de limpieza de datos es manual y no puede mantenerse al día con los cambios en tiempo real, por lo tanto, existe una desconexión sobre qué datos se necesitan para un proceso de cadena de suministro optimizado.
  • Lo que nos lleva al tercer nivel:  El mal control de la cadena de suministro puede costar millones al año en capital de trabajo desperdiciado.

La pandemia destacó la importancia de que el proceso de una cadena de suminstro debe estar optimizado, y sobre todo, mostró que es momento de aprovechar lo que ofrece la IA: velocidad y escala.

Gartner ha pronosticado que “para fines de 2024, el 75% de las empresas pasarán de realizar pruebas piloto a poner en funcionamiento la IA, lo que generará un aumento de cinco veces en las infraestructuras de análisis y datos de transmisión”.

Si las organizaciones quieren prosperar, no deben esperar hasta 2024 para realizar el cambio a la inteligencia artificial y obtener; un mejor análisis de datos, eliminar el ruido de Big Data y obtener información en tiempo real.

Es momento de tomar la decisión de adoptar IA y los beneficios comprobados que ofrece.

 

Fuente: https://www.forbes.com/sites/paulnoble/2021/03/16/supply-chain-in-the-spotlight-ais-dear-john-letter-to-the-traditional-data-cleanse/?ss=ai&sh=66f311c81cca