Papel de la IA en la Cadena de Suministro: resumen de metodologías clave S&OP, S&OE, IBP, DDMRP en combinación con la IA para la optimización de la cadena de suministro

Los procesos de la cadena de suministro en el negocio son similares al flujo de datos en una gran infraestructura de TI: si la información se transmite sin fallos, el sistema funciona con eficacia, garantizando la estabilidad y la productividad. Sin embargo, si falla un nodo, comienzan los retrasos, se acumulan los errores y se baja la productividad de todo el sistema. Veremos cómo las distintas metodologías, en particular S&OP, S&OE, IBP y DDMRP, combinadas con potentes algoritmos de previsión de la IA, ayudan no sólo a pronosticar los cambios futuros, sino también a adaptar el negocio a las nuevas realidades, optimizar la cadena de suministro y brindar la flexibilidad necesaria para competir con éxito en condiciones cambiantes de mercado.

Cómo la IA para la Gestión de la Cadena de Suministro ayuda a las empresas a reaccionar con rapidez a los cambios en el mercado y tomar decisiones estratégicas

En la realidad actual, el mercado genera cada vez más datos no estructurados – desde los cambios repentinos en la demanda hasta las limitaciones logísticas, lo que plantea numerosos retos en la cadena de suministro.

¿Cuáles son los retos actuales identificados por los expertos en la cadena de suministro?:

1. La volatilidad del mercado en forma de las crisis económicas, pandemias o guerras – todo ello genera importantes fluctuaciones de la demanda. Por lo tanto, la Cadena de Suministro necesita ayuda para hacer frente a esto, porque cuando la demanda cambia de forma instantánea e imprevisible, las empresas requieren sistemas flexibles y adaptables. La IA para la Gestión de la Cadena de Suministro se está convirtiendo en una herramienta clave para ajustar oportunamente los planes de suministro, producción y logística, ayudando a minimizar las pérdidas y optimizar los recursos.
2. Problemas de la previsión. Son los métodos manuales tradicionales de previsión de la demanda, basados en datos históricos y modelos lineales que no ofrecen resultados precisos en condiciones dinámicas. La demanda de productos y servicios va cambiándose más rápido que antes, y estos cambios a menudo son imprevisibles. Por lo tanto, es importante no sólo observar la situación y reaccionar a posteriori, sino aplicar un enfoque proactivo que incluya la construcción de escenarios para distintas situaciones. Así, las empresas deben aprender a actuar partiendo de las previsiones de la demanda, y no solamente reaccionar a las consecuencias de los cambios imprevisibles.
3. Flexibilidad de la logística. La congestión en los puntos de cruce de fronteras, retrasos, falta de contenedores para el transporte de mercancías, problemas de personal (escasez de conductores y trabajadores de almacén), así como el aumento de los precios de los servicios logísticos – todo ello crea serias barreras para el suministro eficiente de mercancías. Estas dificultades no sólo aumentan los plazos de entrega, sino también aumentan los costes, lo que afecta a la rentabilidad de la empresa. La IA en la logística y en la Cadena de Suministro ayuda también a superar estos retos.
4. Problemas con la transparencia. Uno de los retos clave de la Cadena de Suministro actual es la falta de transparencia en los sistemas que se utilizan para gestionar el suministro. Cuanto más complejos y ramificados son estos sistemas, más difícil resulta obtener una visión clara de toda la cadena de suministro. La dificultad de controlar cada etapa de la cadena de suministro conlleva riesgos de retrasos, errores e incluso pérdidas. Por lo tanto, para que una Cadena de Suministro funcione con éxito, es necesario implementar sistemas más transparentes e integrados que proporcionen seguimiento y control en tiempo real en todas las etapas del proceso de suministro.

Una solución eficaz para superar los retos mencionados es la digitalización y la implementación de tecnologías modernas que utilizan algoritmos de inteligencia artificial y abren nuevas oportunidades de negocio, como por ejemplo la solución SMART Demand Forecast.

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Cuáles son las ventajas que obtienen las empresas de la digitalización

• Automatización de procesos clave. La previsión de la demanda implica una enorme cantidad de trabajo con Big Data. En el contexto de la previsión, es importante la metodología de Sales execution – el proceso de realización de una estrategia de ventas. Se basa en la toma de decisiones operativas diarias, basadas en datos actuales. Pero para que la metodología funcione de forma eficiente, se necesitan sistemas modernos con granes capacidades informáticas, ya que sin ellos es imposible procesar y analizar una enorme cantidad de datos en tiempo real.
• Agregación de la información. La digitalización también ofrece grandes oportunidades en este ámbito. Por ejemplo, la IA y el IoT en la Cadena de Suministro abren nuevos horizontes para la gestión de la logística. Las tecnologías IoT (Internet of Things, Internet de las cosas) permiten recopilar los datos sobre la ubicación de las mercancías en tiempo real, y la IA ayuda a analizar estos datos, pronosticar retrasos y optimizar las rutas. Esto permite hacer un seguimiento de las mercancías, identificar las causas de los retrasos, por ejemplo, en la fase de despacho aduanero, y reaccionar rápidamente a los problemas o cambios en la ruta de entrega. La agregación de la información le permite controlar mejor la cadena de suministro, mejorar la planificación y tomar decisiones más argumentadas.
• Análisis de Big Data y previsión de la demanda en las cadenas de suministro. Aquí la digitalización abre enormes oportunidades para la predicción, previsión y aplicación de datos. Y no se trata solo de Big Data recopilados y utilizados por su empresa, sino también de la capacidad de recopilar los datos de otras fuentes externas: redes sociales, clics en sitios web, etc. Todo esto también puede ser recopilado y procesado rápidamente por los sistemas modernos.
• Soluciones en la nube. Proporcionan acceso a cualquier información sincronizada desde cualquier lugar del mundo. En el contexto de la Cadena de Suministro, las soluciones en la nube permiten a las empresas que operan a nivel internacional gestionar con eficacia los procesos logísticos y de la cadena de suministro mediante la sincronización de datos, supervisión y gestión desde cualquier lugar con acceso a Internet. Así, los equipos multifuncionales y los socios pueden trabajar conjuntamente para gestionar datos, negociar, ajustar pedidos o planificar rutas de entrega, independientemente de dónde se encuentren: en diferentes ciudades o países.

Cuáles son los beneficios del uso de la IA en la Cadena de Suministro

Hoy en día, la IA en la Cadena de Suministro es capaz de potenciar significativamente la gestión de la cadena de suministro integrándose en las metodologías clave de la empresa y optimizando numerosos procesos empresariales.

Echemos un vistazo a los beneficios principales del uso de la IA en la Cadena de Suministro en comparación con los enfoques tradicionales:

Como podemos ver, un enfoque optimizado por la IA en la cadena de suministro aumenta la eficiencia y la flexibilidad de los procesos empresariales, donde la automatización de la previsión de la demanda es un componente importante. Por ejemplo, SMART Demand Forecast, que utiliza algoritmos de la IA, ayuda a analizar los datos históricos y las tendencias del mercado, proporcionando previsiones precisas de la demanda. La solución permite reducir el riesgo de interrupciones del suministro y es una herramienta eficaz para optimizar los procesos en todas las fases de la cadena de suministro. El sistema permite a las empresas no sólo reaccionar a los retos actuales, sino también ser proactivas. Además, SMART Demand Forecast puede integrarse de forma flexible en las metodologías estratégicas elegidas por la empresa, permitiéndole combinar sin obstáculos la previsión de la demanda con otros procesos empresariales, como la gestión de stock y la planificación de la producción y de la logística.

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Comparación de metodologías para la optimización de la Cadena de Suministro: S&OP, S&OE, IBP, DDMRP y otras. Cuándo y cuál de ellas debe utilizarse para maximizar la eficiencia de la Cadena de Suministro

Las metodologías desempeñan un papel importante en el uso de la IA en la Cadena de Suministro, es decir, los enfoques, reglas y estrategias claramente definidos que ayudan a organizar y optimizar los procesos empresariales. Al fin y al cabo, si se automatizan procesos caóticos con ayuda de una solución de la IA, pero sin disponer de unas reglas claras y un enfoque bien pensado, existe alto riesgo de acabar en un caos automatizado. Para evitarlo, proponemos analizar las metodologías clave que ayudarán no sólo a automatizar los procesos empresariales, sino también a organizarlos de la forma más útil.

Resumen de la metodología Sales & Operations Planning

Sales & Operations Planning (S&OP) es una metodología cíclica que ayuda a las empresas a garantizar la alineación entre la demanda, recursos, planificación financiera y la gestión de producto. El proceso S&OP está destinado a crear un equilibrio entre lo que la empresa puede proporcionar (producir) y lo que el mercado requiere. Incluye varias etapas, a saber: revisión del producto, revisión de la demanda, revisión de la oferta, revisión financiera y revisión administrativa. Cada etapa es fundamental para garantizar la adaptación continua de la empresa a los cambios en el mercado:

• La revisión del producto implica el análisis de la cartera, planes de nuevos productos y competidores.
• La revisión de la demanda incluye la elaboración de una estrategia de precios, planificación de actividades promocionales y previsión de la demanda.
• La revisión de la oferta incluye el análisis de los recursos, elaboración de escenarios de suministro y optimización del stock.
• La revisión financiera es una etapa importante en la que se concilian los planes de oferta y demanda y se elaboran previsiones financieras.
• La revisión administrativa completa el proceso, que incluye la revisión de los indicadores clave de rendimiento y la adaptación de las estrategias.

La integración de la IA en el S&OP aumenta significativamente la eficiencia de la metodología, ya que permite automatizar la previsión de la demanda, el análisis financiero y la gestión de riesgos, así como optimizar los procesos en todas las etapas. En el contexto de la optimización de la Cadena de Suministro, la IA ayuda a pronosticar la demanda con mayor precisión mediante algoritmos de aprendizaje automático, analizar la estacionalidad y las tendencias, así como ajustar las previsiones en tiempo real. La IA también ofrece una gestión automatizada de los riesgos y una optimización de los costes, mejorando la rapidez y la precisión de las decisiones en la planificación de suministro y producción. Gracias a la IA, la metodología S&OP se vuelve más flexible, permitiendo a la empresa adaptarse a las condiciones dinámicas y mantener unas ventajas competitivas.

Resumen de la metodología Sales & Operations Execution

A continuación, es lógico pasar de la planificación estratégica (S&OP) a la metodología Sales & Operations Execution (S&OE), es decir, a la ejecución directa y la adaptación de los planes en tiempo real. Esta metodología se enfoca en la gestión operativa y las reacciones a las restricciones, retos, riesgos y anomalías actuales que surgen en los procesos empresariales. Las principales etapas de la S&OE incluyen una revisión operativa cíclica, en la que se analizan a diario o semanalmente los datos reales de la demanda y de suministro, se identifican las desviaciones del plan y se realizan ajustes en tiempo real. Es importante la actualización de los planes operativos, en la que se introducen cambios en los calendarios de producción, se optimizan las existencias conforme a las nuevas previsiones y la coordinación con otros equipos clave (logística, producción, ventas).

La implementación de la IA en la S&OE puede ampliar considerablemente las capacidades de esta metodología mediante la automatización de los procesos y la toma de decisiones. La IA puede ayudar con el ajuste dinámico de los planes operativos, analizar los datos y actualizar automáticamente los calendarios de producción, adaptando la cadena de suministro y los recursos. En el contexto de la Cadena de Suministro, la IA también optimiza la logística y la gestión del stock automatizando el equilibrio de recursos entre los almacenes y centros de producción. Además, la IA puede supervisar la eficacia de ejecución, identificando puntos críticos y retrasos operativos, así como ofrecer recomendaciones para mejorar la productividad y reducir los costes. La IA puede recopilar y analizar los datos en tiempo real, identificar desviaciones del plan y avisar de posibles riesgos, ayudándole a reaccionar con rapidez a los cambios en las condiciones del mercado.

Resumen de la metodología IBP

La metodología IBP (Integrated Business Planning) es una potente herramienta para combinar la planificación estratégica y la ejecución operativa, lo que garantiza un equilibrio entre la estrategia empresarial y los procesos reales de la empresa. La metodología integra las fases de planificación estratégica, presupuestación, contabilidad, auditoría e informes con los procesos Sales & Operations Planning (S&OP), brindando transparencia a la gestión de los procesos empresariales. IBP permite ver las conexiones entre los distintos departamentos. Por ejemplo, el aumento de la demanda de productos puede causar la necesidad de aumentar la producción, lo que a su vez requiere ajustes en la cadena de suministro y en los recursos humanos.

El uso de la IA dentro de la IBP proporciona importantes ventajas, como la previsión de las condiciones del mercado, control automatizado de las operaciones financieras, optimización de los presupuestos y gestión de los datos en tiempo real, lo que aumenta significativamente la eficiencia y la rapidez de la toma de decisiones empresariales.

Resumen de la metodología DRP

DRP (Distribution Requirements Planning) es una metodología que ayuda a optimizar la cadena de suministro y a distribuir los recursos entre almacenes, distribuidores y puntos de venta finales. Incluye varias etapas clave: revisión de la demanda para identificar la estacionalidad y las tendencias, análisis financiero de los costes de entrega, mantenimiento de almacenes y gestión del stock, así como la coordinación de los procesos de producción para evitar excesos o escasez de existencias. También incluye la identificación de restricciones, como rutas de transporte o plazos de entrega, lo que es importante para reducir los riesgos y garantizar la puntualidad. La metodología también implica la planificación de la distribución, que incluye la priorización de regiones, clientes y seguimiento continuo de la ejecución del plan.

En el contexto de la optimización de la Cadena de Suministro, la integración de la IA permite pronosticar la demanda a partir del análisis de datos históricos, automatizar los procesos de producción y logísticos, optimizar las rutas de entrega en tiempo real y reducir los costes de distribución. La IA también puede utilizarse para la gestión eficaz de los riesgos, pronosticar posibles retrasos y garantizar el cumplimiento de las condiciones contractuales.

Resumen de la metodología MRP

MRP (Material Requirements Planning) es una metodología que coordina con eficacia la demanda de materiales, materias primas y capacidades de producción para garantizar un proceso de producción continuo. Incluye varios pasos principales: revisión de la demanda a partir de las previsiones de ventas y pedidos, evaluación del stock actual e identificación de la escasez de materiales, así como la optimización de los calendarios de producción para adaptarlos a los recursos disponibles. También es importante planificar el suministro de materiales, teniendo en cuenta los costes logísticos y las restricciones de transporte, almacenes y capacidades de producción.

La integración de la IA en los procesos MRP permite pronosticar la demanda de materiales, automatizar la distribución de las tareas de producción, optimizar la selección de proveedores y rutas de suministro, así como monitorizar el nivel del stock en tiempo real. En el contexto de la optimización de la Cadena de Suministro, la IA también ayuda a identificar y gestionar los riesgos pronosticando posibles retrasos en las entregas y dando recomendaciones para minimizarlos.

Resumen de la metodología DDMRP

DDMRP (Demand Driven Material Requirements Planning)  es una metodología que se enfoca en la identificación y gestión de los buffers en la cadena de suministro para prevenir escasez y retrasos en el proceso de producción. Su peculiaridad principal es la identificación de los puntos críticos de riesgo, como determinados productos, componentes o proveedores, en los que es probable que se produzcan fluctuaciones de la demanda o retrasos. Para cada uno de estos elementos se establecen niveles de stock mínimo, objetivo y máximo, que se revisan y se ajustan periódicamente en función de los cambios en la demanda, estacionalidad o comportamiento de los clientes.

La IA en la DDMRP refuerza la gestión de la cadena de suministro mediante el análisis de datos y la automatización de procesos. Ayuda a pronosticar la demanda, identificar los puntos críticos de riesgo, optimizar los buffers de stock y reaccionar con rapidez a los cambios. La IA puede modelar las dependencias entre los proveedores y los clientes, ajustar las rutas de entrega, pronosticar retrasos y automatizar los planes de reposición. La IA en la Cadena de Suministro hace que la gestión del stock sea más dinámica, flexible y precisa, lo que minimiza las escaseces y optimiza los costes de almacenamiento.

Lo ideal es cuando una empresa utiliza las metodologías mencionadas de forma integrada, ya que este enfoque garantiza una coherencia de los procesos, reduce los riesgos y contribuye a una planificación eficaz a todos los niveles. A nivel estratégico, la IBP define los objetivos empresariales, indicadores financieros y decisiones a largo plazo. A continuación, S&OP equilibra las previsiones a medio plazo, estrategias de marketing y restricciones empresariales, mientras que la S&OE se centra en su ejecución. La DDMRP ayuda a determinar los buffers, agrupación y segmentación, mientras que la MRP y la DRP se encargan de la ejecución operativa, pedidos y distribución de recursos. ¡Y todos estos procesos están unidos por la previsión de la demanda, que es un elemento clave de la toma de decisiones en cada nivel!

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Estacionalidad, anomalías y acontecimientos imprevisibles: cómo el uso de la IA para la Gestión de la Cadena de Suministro ayuda a las empresas a adaptarse: consejos prácticos sobre la gestión de situaciones no estándar.

En la Cadena de Suministro, la previsibilidad es un lujo, y los cambios son una realidad con la que hay que trabajar cada día. Los cambios repentinos en la demanda, acontecimientos imprevisibles, anomalías y fluctuaciones estacionales obligan a las empresas a buscar formas de adaptación rápida. La IA en la previsión de la demanda es una oportunidad para ver el futuro con mayor precisión. Las rebajas navideñas, el Black Friday y los descuentos de verano e invierno son picos tradicionales de demanda en el comercio minorista. Las soluciones que utilizan algoritmos de la IA, como SMART Demand Forecast, ayudan a analizar los datos históricos de ventas, realizar un seguimiento de los patrones estacionales, considerar las actividades de marketing e incluso las condiciones meteorológicas para ofrecer una previsión lo más precisa posible. Como resultado, utilizando el ejemplo de la solución Smart Demand Forecast, la previsión mediante la IA proporciona a los minoristas:

• Aumento de la precisión de la previsión de la demanda en un 20-30%.
• Reducción de los stocks después de los periodos punta en un 15-25%
• Optimización del stock y liberación de capital circulante de las existencias congeladas.

Ejemplo de uso de la IA en la Cadena de Suministro de alimentos para la cadena de restaurantes de comida rápida McDonald’s Georgia

Así, la cadena de restaurantes de comida rápida McDonald’s Georgia acudió a SMART business con la petición de superar los siguientes retos:

1. Previsiones imprecisas a nivel de cada restaurante, lo que provocaba escasez o excesos.
2. Aumento de los costes operativos debido a la necesidad de reaccionar rápidamente a la demanda.
3. Sobrecarga de trabajo del personal debido al análisis manual de la demanda.

Con la implementación de la solución SMART Demand Forecast, el cliente ha conseguido:

1. Aumento de la precisión de la previsión de ventas hasta un 83,1% (basándose en datos de 4 semanas);
2. Tasa de desviación de las previsiones de hasta un 5%, que es la norma para la comunidad empresarial mundial;
3. Posibilidad de gestionar el stock de forma más eficiente, evitando pérdidas.

Papel de la IA en la Cadena de Suministro y en la logística para reaccionar a tiempo a las tendencias anómalas relacionadas con acontecimientos no estándar y ajustar las estrategias.

Existen fluctuaciones difíciles de prever con los métodos tradicionales, ya que a menudo son no estándar y dependen de muchos factores externos: pandemias, guerras, interrupciones logísticas, cierres durante alertas aéreas, anomalías, etc.

Las anomalías son desviaciones de los patrones habituales de la demanda que pueden ser causadas tanto por los factores positivos como negativos. Por ejemplo:

• crecimiento repentino de la demanda debido a una tendencia viral en las redes sociales (efecto de TikTok),
• caída de las ventas debido a riesgos geopolíticos, crisis económicas, etc.

La IA puede considerar las anomalías en tiempo real analizando grandes volúmenes de datos. Por tanto, el uso de la IA en la Cadena de Suministro ayuda a las empresas a adaptar sus compras, ajustar las estrategias de marketing y los procesos logísticos.

Las soluciones que utilizan algoritmos de la IA, como SMART Demand Forecast, no sólo ayudan a analizar los datos internos, sino que también permiten utilizar fuentes externas: tendencias de comportamiento de los consumidores, indicadores económicos y redes sociales. Esto permite a las empresas no sólo reaccionar oportunamente a los cambios, sino también pronosticarlos con antelación, ajustando con flexibilidad sus estrategias. Como resultado, la IA en la previsión de la Cadena de Suministro y en la previsión de la demanda proporcionan:

• Consideración de las tendencias anormales relacionadas con acontecimientos no estándar.
• Empleo de las fuentes externas para pronosticar cambios en la demanda y adaptar el surtido.
• Minimización de la escasez de mercancías mediante una planificación más precisa de los suministros.
• Reducción de las pérdidas debidas a descuentos excesivos en las mercancías y reducción de las amortizaciones.
• Aumento de nivel medio de las ventas en un 15-20% gracias a una fijación óptima de precios y una gestión eficaz del stock.

Ejemplo de uso de la IA para pronosticar la demanda en la Cadena de Suministro de la industria farmacéutica

Por ejemplo, la industria farmacéutica es especialmente sensible a varios factores externos: nuevas cepas de gripe, alergias estacionales y aumento de la demanda de vitaminas en épocas de frío. Sin una previsión precisa, las empresas se enfrentan a un déficit o a un exceso de productos. La solución SMART Demand Forecast, que utiliza análisis de la IA, permite pronosticar la demanda de medicamentos basándose en datos históricos, factores estacionales e incluso indicadores de noticias. Gracias a ello:

• los distribuidores pueden gestionar el stock con flexibilidad;
• se reduce el riesgo de déficit y caducidad de las mercancías;
• se reducen los costes de almacenamiento.

El uso de la IA en la previsión de la demanda permite ser proactivo, minimizando los riesgos, equilibrando la oferta y la demanda, y haciendo que la gestión de la cadena de suministro sea más resistente incluso en periodos inestables.

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Conclusiones clave que serán útiles para las empresas y les ayudarán a comprender el papel de la IA en la Cadena de Suministro

• No existe un enfoque universal perfecto. Una estrategia de previsión de la demanda debe adaptarse a una empresa concreta, a la escala de las operaciones y al nivel de incertidumbre.
• La IA no sustituye a las personas, sino que les ayuda a tomar decisiones más precisas. Los analistas pueden centrarse en tareas estratégicas y no en los cálculos rutinarios.
• El foco principal está en la precisión de la previsión de la demanda, ya que afecta a la eficiencia de la logística, compras y flujos financieros de la empresa.
• Sea proactivo en vez de reactivo – utilice la IA no sólo para reaccionar a los cambios, sino también para pronosticarlos y elaborar estrategias flexibles.
• Integre la IA en su Cadena de Suministro y otros procesos clave con SMART Demand Forecast, una herramienta integral que permite a las empresas ir un paso por delante, adaptando sus cadenas de suministro a los retos reales del mercado.

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