Tendencias en digitalización de la cadena de suministro en el 2024

digitalización de la cadena de suministro

La digitalización continúa siendo el motor de la transformación en la gestión de la cadena de suministro, y a medida que avanzamos hacia el 2024, se vislumbran tendencias emocionantes que redefinirán por completo la forma en que las empresas abordan sus operaciones logísticas. Desde la adopción generalizada de tecnologías emergentes hasta la evolución de estrategias impulsadas por datos, este año promete ser testigo de innovaciones disruptivas que optimizarán la eficiencia, la visibilidad y la agilidad en toda la cadena de suministro. Descubramos juntos las tendencias más destacadas que marcarán el panorama digital de la cadena de suministro en el 2024.

En los últimos años se ha producido una afluencia masiva de tecnologías de digitalización en la cadena de suministro. Impulsadas por los drásticos cambios en las exigencias de los clientes y la persistente escasez de mano de obra, estas tecnologías han permitido aumentar la productividad, la resistencia y la visibilidad.

Sin embargo, la digitalización de la cadena de suministro dista mucho de haber concluido. De cara a 2024 y más allá, hay numerosos avances que tienen el potencial de impulsar nuevas mejoras en todos los aspectos de la gestión de la cadena de suministro. Aquí hay cinco desarrollos para mantener un ojo en los próximos años.

1. La analítica ocupa un lugar central

La analítica de datos ya se ha afianzado en la gestión de la cadena de suministro gracias, en gran medida, a los 3PL, que han integrado sistemas en toda la cadena de suministro a la vez que emplean potentes herramientas de inteligencia empresarial y visualización en sus soluciones para la cadena de suministro.

Empresas punteras, por ejemplo, están mejorando la gestión de los picos de demanda utilizando el aprendizaje automático para analizar los patrones históricos de pedidos, lo que incluye la detección de factores externos que influyen en el comportamiento de los clientes, como el clima y la economía. El resultado son previsiones más precisas por flujo de trabajo que permiten a la empresa prepararse mejor para la fluctuación de la demanda y gestionar eficazmente los picos extremos sin comprometer los niveles de servicio.

Sin embargo, éste sigue siendo un ejemplo aislado, ya que los datos permanecen aislados en muchas cadenas de suministro e incluso cuando se agregan y analizan existen oportunidades para ampliar el alcance de estos programas. Aprovechar estas oportunidades permitirá la transformación de una gestión de la cadena de suministro reactiva a una proactiva y predictiva.

2. La nube crea oportunidades

Los principales proveedores de SGA ya han introducido, o anunciado sus planes para introducir, modelos de software como servicio (SaaS) basados en la nube para sus sistemas.

Este cambio a la nube tiene el potencial de eliminar las barreras a la modernización tecnológica para las organizaciones que operan con sistemas heredados obsoletos que no pueden ofrecer la visibilidad o la productividad requeridas hoy en día. En lugar de realizar grandes inversiones de capital para actualizar sus plataformas de gestión, estas organizaciones tendrán ahora la oportunidad de convertir los costes del sistema de gastos de capital a gastos de explotación, al tiempo que se aseguran de estar siempre operando con la última generación de los sistemas elegidos.

Igualmente importante, el modelo SaaS permitirá una integración más sencilla de las aplicaciones intensivas en datos y procesamiento en los sistemas de la cadena de suministro, como la IA generativa.

3. La IA amplía su papel

Mientras que el aprendizaje automático y el análisis predictivo ya están aportando valor en las operaciones de la cadena de suministro, otras formas de IA tienen un potencial similar. Según una encuesta de IBM de 2023, el 46% de los ejecutivos de la cadena de suministro anticipan que la IA / computación cognitiva y las aplicaciones en la nube serán sus mayores áreas de inversión en operaciones digitales en los próximos tres años.

La computación cognitiva -el uso de modelos informáticos para simular el proceso de pensamiento humano en situaciones ambiguas en las que la respuesta correcta no puede programarse en el sistema- tiene el potencial de automatizar procesos intrínsecamente dinámicos, como la previsión, la gestión de inventarios y la optimización de rutas.

En la cadena de suministro, la computación cognitiva se traduce en una toma de decisiones más rápida y precisa. Los sistemas cognitivos pueden anticipar la demanda, optimizar rutas logísticas y prever posibles problemas antes de que ocurran. Además, al aprender continuamente de las interacciones y los cambios en el entorno, estos sistemas se vuelven más eficientes con el tiempo, mejorando la adaptabilidad y la resiliencia de la cadena de suministro.

La capacidad de procesar información no estructurada, como documentos y comentarios en redes sociales, permite una comprensión más completa de los factores que afectan la cadena de suministro. La computación cognitiva también facilita la identificación de oportunidades de mejora en los procesos, la detección de tendencias del mercado y la optimización de la gestión de inventarios.

Además, la interacción con interfaces basadas en lenguaje natural simplifica la comunicación entre los usuarios y los sistemas, agilizando procesos como la planificación de la demanda y la coordinación logística. La computación cognitiva se posiciona como una herramienta clave para afrontar la complejidad y la velocidad de los entornos actuales de la cadena de suministro, proporcionando una ventaja estratégica a las empresas que la adoptan.

La IA generativa, que ha avanzado rápidamente este año y ha acaparado la atención masiva de los medios con el lanzamiento de herramientas como ChatGPT, tiene un potencial similar. Debido a la preocupación por la seguridad de los datos con herramientas de acceso público, es más probable que las organizaciones creen sus propias herramientas para ayudar a informar sobre la planificación, la previsión y la gestión de riesgos.

Además, esta misma IA generativa está redefiniendo la gestión de la cadena de suministro, al introducir capacidades innovadoras que van más allá del análisis predictivo convencional. Esta forma avanzada de IA tiene la capacidad única de crear y generar datos, simulando escenarios y proponiendo soluciones en tiempo real.

En la cadena de suministro, la IA generativa se destaca al anticipar situaciones complejas y proponer estrategias para optimizar la eficiencia. A través de modelos generativos, puede simular múltiples escenarios posibles, ayudando a las empresas a evaluar riesgos, planificar la capacidad y desarrollar estrategias de contingencia. Esto resulta invaluable en un entorno logístico donde la variabilidad es la norma.

Un aspecto clave de la IA generativa es su capacidad para diseñar soluciones innovadoras. En la gestión de la cadena de suministro, esto se traduce en la optimización de rutas, la planificación de la distribución y la mejora continua de los procesos. Al utilizar datos históricos y en tiempo real, la IA generativa crea modelos que aprenden y evolucionan, proporcionando a las empresas un enfoque dinámico y adaptable para enfrentar desafíos logísticos en constante cambio.

La anticipación de la demanda y la identificación proactiva de áreas de mejora son otras áreas donde la IA generativa brilla con intensidad. Al prever las necesidades del mercado y sugerir ajustes a medida que evolucionan las condiciones, esta forma de IA permite una toma de decisiones más ágil y precisa, aumentando la agilidad y la capacidad de respuesta de la cadena de suministro.

4. Los robots toman forma humana

La transformación en los almacenes con la próxima generación de robots promete un avance hacia la similitud con los humanos, tanto en apariencia como en funcionalidad. Aunque hemos sido testigos de asombrosos vídeos de robots humanoides ejecutando complejas acrobacias y movimientos, es fundamental recordar que estas habilidades son el resultado de una programación meticulosa en entornos altamente controlados.

La transición exitosa de estas habilidades a un entorno de almacén convencional, conocido por su dinamismo e imprevisibilidad, presenta un desafío significativo. No subestimemos la complejidad de lograr que estos robots operen de manera eficiente en un entorno menos controlado. Sin embargo, a medida que la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías robóticas continúan su evolución y convergencia, surge la posibilidad de que la próxima generación de robots humanoides desarrolle la inteligencia necesaria para enfrentar las complejidades del almacén.

Este avance revolucionario podría convertirse en la clave para abordar algunos de los procesos más intrincados de la automatización en almacenes, como la recogida móvil de cajas de cartón. Imagina un futuro donde estos robots, dotados de una inteligencia evolucionada, no solo realizan tareas complejas con eficiencia, sino que también se adaptan y aprenden en tiempo real, mejorando la eficacia y la precisión con cada iteración.

En este escenario, los robots no serían solo herramientas automatizadas, sino colaboradores inteligentes capaces de comprender y adaptarse al entorno dinámico del almacén. Esto no solo representa una revolución en la automatización logística, sino que también plantea interrogantes emocionantes sobre la interacción futura entre humanos y robots en el ámbito laboral.

5. Planificación de la cadena de suministro

En los próximos años oiremos hablar más de orquestación en la cadena de suministro, ya que representa la última frontera en la digitalización de la cadena de suministro.

Una cadena de suministro totalmente orquestada se basaría en una serie de tecnologías de digitalización para crear previsiones de entrada con una precisión cercana al 100% y, a continuación, desarrollar y ejecutar un plan para garantizar que todos los recursos de la cadena de suministro -personas, sistemas y automatización- estén equilibrados y se utilicen de forma óptima para ejecutar ese plan.

Es un reto de enormes proporciones pero, al igual que la digitalización en general, la orquestación avanzará por etapas, cada una de las cuales aportará valor hasta alcanzar el objetivo final. 

Los esfuerzos iniciales se están centrando en orquestar las actividades de múltiples sistemas de automatización dentro de un entorno determinado para garantizar que los sistemas trabajan juntos para lograr sus objetivos comunes de la forma más eficiente. Las etapas siguientes integrarán otros recursos en el modelo de orquestación.

A medida que avancemos hacia la siguiente fase de la digitalización de la cadena de suministro, las mejoras continuas del rendimiento se verán impulsadas tanto por la maduración de tecnologías que ya han demostrado su valor a escala limitada como por la aparición de nuevas tecnologías que se apoyen en los cimientos ya establecidos.

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