Los modelos predictivos en la cadena de suministro ayudan a optimizar el flujo de trabajo en el que grandes cantidades de datos, proporcionando previsiones, identificando ineficiencias e impulsando la innovación.
El uso avanzado de la analítica de la cadena de suministro puede permitir automáticamente a las empresas perseguir ideas innovadoras y proporcionar mejores necesidades y demandas de los clientes.
El principal objetivo del uso de los modelos predictivos en la cadena de suministro es lograr que los algoritmos y máquinas inteligentes, pueden realizar tareas de resolución de problemas, aumentando la eficiencia y la productividad. Estos modelos dirigidos por la inteligencia de localización, puede impulsar toda la cadena de suministro sin ninguna participación manual.
Las empresas que implementan estos modelos dentro de las cadenas de suministro tienen como objetivo hacer que el negocio de la logística sea más: instrumentado, inteligente e interconectada.
La nueva competencia en el negocio de la cadena de suministro incluye la planificación de la demanda , la gestión de inventarios en tiempo real y la optimización dinámica de los márgenes de extremo a extremo dentro de la industria de la logística. Por lo tanto, para gestionar la complejidad de la cadena de suministro moderna, su empresa necesita adoptar estas soluciones de diseño inteligente alineadas con sus necesidades diarias.
¿Por qué es necesario invertir en soluciones basadas en IA y análisis?
Se obtiene mayor visibilidad y capacidad de respuesta de 360 grados evaluando el rendimiento en una escala más amplia, prediciendo y minimizando los riesgos e impactos negativos en los canales de distribución.
Mejora de la experiencia del cliente creando productos personalizados basados en las demandas actuales de los usuarios. Un ejemplo muy utilizado puede ser el transporte y la logística modernos que utilizan medios activados por voz para el seguimiento de los envíos y los pedidos.
Aumenta la eficiencia de la flota permitiendo una mejor navegación y optimización de la ruta para el flete y el transporte. Estas herramientas acceden a la ruta más efectiva para la entrega de productos procesando los datos del conductor, del vehículo y del cliente a través del aprendizaje automático. Simultáneamente, le ayudan a ahorrar tanto tiempo como dinero para futuros envíos.
Genera ventajas competitivas aprovechando los datos en tiempo real de recursos externos como la producción industrial, el clima y el historial de empleo, ayudando a calibrar mejor las condiciones del mercado y evaluar las próximas demandas para un crecimiento estable.
Permite el acceso a conocimientos futuros determinando las necesidades de los cliente antes de que las requieran.
Incrementa la previsión de la demanda en la gestión de la oferta y la demanda del almacén, impulsando la optimización de su inventario, donde los gestores del almacén y de las existencias están informados sobre el control en tiempo real de las piezas, los componentes y los productos acabados.
Aumenta la longevidad del transporte y la logística a partir de datos generado por los vehículos que ofrecen información en tiempo real sobre la longevidad de los vehículos de transporte, haceiendo recomendaciones de mantenimiento y predicciones de fallos basadas en datos anteriores
Mejora la adición de portabilidad al proceso de carga de la cadena de suministro al obtener una visibilidad práctica en tiempo real del proceso de carga. Los datos recopilados también pueden utilizarse para diseñar protocolos de procesos menos arriesgados y rápidos para gestionar los paquetes.
Ahorra costes y aumenta los ingresos al señalar los cambios en el proceso de beneficios de la cadena de suministro y gestionar los contratos de mensajería para negociar mejores tarifas de envío y aprovisionamiento
Mejora el abastecimiento estratégico basado en el análisis de datos en la cadena de suministro, ayudando a estandarizar las alternativas de menor coste y a predecir los indicadores de rendimiento del suministro para su cumplimiento.
Los beneficios de la inteligencia artificial en la gestión de la cadena de suministro son indispensables. La IA es una tecnología habitual para la cadena de suministro ahora que las empresas de cualquier escala y tamaño han adoptado sus amplias aplicaciones. Dado el escenario actual, todo modelo de negocio de la cadena de suministro debe integrarse de forma crítica con soluciones de IA y análisis para su optimización y mejora continua.
En PREDIK Data-Driven ayudamos a los líderes logísticos mejorar la visibilidad de su cadena de suministro e identificando elementos ocultos, desglosando todos los niveles de la cadena mediante técnicas de Big Data y IA.
Con nuestra newsletter semanal estará al tanto de las últimas tendencias de inteligencia de mercado, casos de estudios y soluciones de ciencia de datos para su industria.
