El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que pueden aprender y tomar decisiones basadas en datos. El machine learning en la cadena de suministros se ha convertido en una poderosa herramienta para abordar los desafíos de la gestión de la cadena de suministro.

¿Qué es la cadena de suministros?

es una parte importante de las operaciones de cualquier empresa. Incluye varias actividades, desde la compra de materias primas hasta la entrega de productos terminados a los clientes. La optimización de la cadena de suministro tiene como objetivo mejorar la eficiencia, reducir costos y garantizar la entrega a tiempo, y aquí es donde el machine learning  juega un papel cada vez más importante.

Al ser una rama relativamente nueva, sigue en constante avance y evolución. Lo que permite que cada vez se mejoren y optimicen más procesos de la cadena de suministro en las empresas. Y que muchas más empresas puedan acceder a esta herramienta.

Cómo el machine learning transforma la cadena de suministro

La gestión de la cadena de suministro es un elemento crítico para el éxito de cualquier empresa, independientemente de su tamaño o industria. Tradicionalmente, la gestión de la cadena de suministro involucraba una planificación basada en datos históricos y métodos estadísticos.

Sin embargo, la llegada del Machine Learning en la cadena de suministros ha revolucionado este campo. Permitiendo una gestión más eficiente, precisa y adaptable.

Pronósticos precisos

Uno de los mayores desafíos en la cadena de suministro es predecir con precisión la demanda futura. Aquí es donde el Machine Learning brilla. Los algoritmos de Machine Learning pueden analizar grandes conjuntos de datos, incluidos datos históricos de ventas, tendencias del mercado, eventos estacionales e incluso datos climáticos para crear pronósticos más precisos.

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Optimización de inventario

El Machine Learning también se utiliza para optimizar los niveles de inventario. Los algoritmos pueden ajustar automáticamente los niveles de inventario según la demanda en tiempo real. Esto garantiza que las empresas mantengan inventarios suficientes para satisfacer la demanda sin acumular exceso de inventario, lo que puede ser costoso.

Gestion de rutas

En la distribución y entrega de productos, el Machine Learning puede encontrar la ruta más eficiente. Teniendo en cuenta factores como el tráfico, la disponibilidad de transporte y los tiempos de entrega. Los algoritmos pueden determinar la mejor manera de enviar productos a los clientes, reduciendo los costos de envío y mejora la puntualidad de las entregas.

El futuro del machine learning

Si bien un 50% de las empresas en el mundo utilizan machine learning en la cadena de suministros gracias a su efectividad y ayuda en esta área todavía existen desafíos por superar. como la necesidad de datos precisos y la comprensión de los algoritmos por parte del personal.

Sin embargo, a medida que la tecnología avanza, es probable que veamos más empresas adoptando soluciones de Machine Learning en su cadena de suministro. Así como una mejora o desaparición de estos problemas.