Impacto de la Inteligencia Artificial en la Cadena de Suministro
  A medida que la nueva revolución industrial 4.0 ha evolucionado, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una tecnología con alta demanda dentro de diferentes industrias; gracias a su capacidad de analizar, pensar y aprender tareas asignadas por el humano que requieren de razonar, planificar y solucionar problemas a través de sistemas computacionales. El implementar la AI dentro de las operaciones hoy en día puede repercutir en la cadena de suministro de principio a fin, siempre y cuando esta se implemente de la manera correcta, auxiliando en partes claves del proceso para aumentar su productividad. Las áreas impactadas dependen del tipo de sistema IA que se integre al proceso y los datos que se recolectan de cada uno de ellos; con base a esto se pueden obtener grandes resultados como la mejora de flujos tanto de materiales y productos como el de la información M2M, en donde se genera una visión más amplia del proceso y sus agentes. Existen distintas maneras en que la IA  puede beneficiar en ciertas áreas de los procesos:  Recolección de datos Al recolectar datos se genera un análisis y detección de tareas no eficientes para realizar acciones contra estas, generando una optimización dentro de diferentes sectores del proceso. Simulación de escenarios Gracias a los datos que se recolectan, estos también pueden ser utilizados para crear escenarios en donde se generen recomendaciones a base de información precisa, tomada directamente de los datos duros de las actividades.   Vinculación de información La Inteligencia Artificial permite que exista una conexión entre todas las tareas de la cadena de suministro, esto resultará en una mayor visualización del proceso donde se podrán predecir incidentes y paros críticos de la operación. Hoy en día, el mantener una cadena de suministro que se adapte a cualquier situación inoportuna recae en las herramientas que se utilicen para mantenerla dentro de los parámetros de calidad, es así como la inteligencia artificial puede convertirse en la pieza clave de predicción y rendimiento. ¿Te interesa implementar estas soluciones en tus procesos? Contáctanos.
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