Ventas y Operaciones
IA en la Planificación de Negocio
Es bien conocido que un paso clave para la optimización es la automatización: eliminar pasos del proceso que impliquen dedicación por parte de las personas a tareas repetitivas. Esto libera energía humana para realizar tareas más estratégicas y desarrollar mejoras del sistema. La Inteligencia Artificial y la gestión basada en datos suponen un elemento diferencial, traduciéndose en una ventaja competitiva.
Relevancia
Todo movimiento de personas y carga a escala global genera una enorme cantidad de datos. Si algún área de negocio está en condiciones de aprovechar la inteligencia artificial, ésa es la cadena de suministro. Las innovaciones lideradas por el aprendizaje automático en estas áreas han hecho que los negocios sean más ágiles y dinámicos, permitiendo a Uber o a Amazon, entre muchos otros, ofrecer una excelente experiencia al cliente. Una mejor planificación de la capacidad, una trazado óptimo de las rutas, una carga dinámica, una asignación precisa y rápida de los recursos y vehículos para reducir los tiempos de espera de los clientes son sólo algunos ejemplos.
La optimización de la cadena de suministro afecta a todas las industrias. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial brindan oportunidades adicionales para ajustar la logística de la misma utilizando nuevas fuentes de datos y nuevas técnicas. Esto conlleva una mejora radical de las operaciones, permitiendo a los profesionales dedicar más tiempo a aplicar el pensamiento crítico en base a su conocimiento del negocio.
Soluciones
Aplicaciones
- Previsiones de demanda contemplando múltiples variables internas y externas
- Optimizaciones de ruta
- Planificación de stocks
- Predicción de tiempo de llegada del reparto
Detalle
Las nuevas exigencias de los clientes como, por ejemplo, las entregas en franjas horarias, la recogida personalizada de paquetes o los envíos en 24 horas o en el mismo día están complicando el transporte de última milla. Cada vez hay menos tiempo para organizar las rutas y más factores a tener en cuenta. El Machine Learning aporta diferentes ventajas en este ámbito. Por ejemplo, asiste en el cálculo de estimaciones sobre la hora de llegada mejorando la trazabilidad de los paquetes. También puede procesar un mayor número de flujos de datos de terceros para así hallar la ruta más rápida en tiempo real o prevenir retrasos e interrupciones.
Las aplicaciones de Previsión de la Demanda basadas en IA se incorporan al flujo de trabajo de los departamentos operacionales y comerciales a la perfección. La incorporación de algoritmos de Machine Learning proporciona un grado de flexibilidad, particularización y precisión que sobrepasa sin comparación a las herramientas clásicas de los ERP tradicionales.
