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Uso de logística predictiva para mejorar y expandir la visibilidad de la cadena de suministro

La disponibilidad de sensores económicos y la conectividad de Internet de las cosas ha facilitado la visibilidad de la cadena de suministro para los fabricantes en los últimos años. De hecho, es posible saber exactamente dónde están sus productos en cualquier momento y, en muchos casos, en qué estado se encuentran.

Pero, ¿qué pasaría si pudieras llevar esta capacidad uno o incluso varios pasos más allá? Después de todo, es genial saber dónde están tus productos en este momento, pero ¿no sería mejor saber exactamente? Cuándo vas a conseguirlos? Eso es cada vez más probable a medida que el Internet de las cosas (IoT) y los datos de los sensores se combinan cada vez más con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otras herramientas de análisis de datos de próxima generación que brindan logística predictiva para ayudar a los fabricantes a ir mucho más allá de la visibilidad de las cadenas de suministro.

Una de las tendencias emergentes de logística predictiva en la gestión de la cadena de suministro es el concepto de ETA precisa, o la capacidad de una empresa para saber cuándo y dónde llegarán sus productos con gran precisión, según Bill McBeath, director de investigación de ChainLink Research. Aunque existen tecnologías como el sistema de identificación automática o AIS, que rastrea la ubicación de un barco en cualquier momento dentro de una ventana de unas pocas horas, esa información no es necesariamente útil, dijo McBeath.

«Hay muchas cosas que pueden afectar el momento en que realmente va a llegar: cuánto tiempo va a tardar en descargarse; cuánto va a tardar en pasar por la aduana; va a permanecer en el puerto por un tiempo antes de un acarreo viene el camión y lo recoge «, explicó. «En este momento, hay muchos puntos ciegos para las personas, confusión con lo que está sucediendo y lentitud para obtener información. Entonces, lo que sucede es que no se dan cuenta de que algo llega tarde hasta que no llega, y luego comienzan a hacer llamadas telefónicas.»

Como muchos problemas de IoT o IoT industrial, el problema con la visibilidad de la cadena de suministro no es la falta de datos; hay grandes cantidades de este fluyendo a través de la cadena de suministro. Más bien, se trata de encontrar formas de hacer que los datos sean útiles y valiosos. Varios proveedores ahora ofrecen servicios y dispositivos como sensores que toman datos y los combinan con tecnologías de próxima generación, como algoritmos de aprendizaje automático, para brindarles a los proveedores mucho más que solo visibilidad de la cadena de suministro.

Predicción precisa de las ETA de envío

Uno de esos proveedores, Savi Technology, comenzó a brindar servicios de logística en 1989 al Departamento de Defensa de los EE. UU. Rastreando los activos que enviaba alrededor del mundo a través de sensores que usaban identificación por radiofrecuencia para transmitir a distancias cortas o redes de teléfonos inalámbricos para transmitir a distancias más largas. En los últimos años, Savi ingresó al mercado comercial con sensores que capturan marcas de tiempo y ubicación, así como lecturas ambientales como temperatura, impactos y luz ambiental, según Jim Hayden, vicepresidente ejecutivo de productos de Savi.

En este momento, hay muchos puntos ciegos para las personas, confusión con lo que está sucediendo y lentitud para obtener información.

Bill McBeathdirector de investigación, Chain Link Research

Dijo que Savi toma la transmisión de big data en tiempo real y crea aplicaciones de análisis predictivo a su alrededor utilizando algoritmos de aprendizaje automático para predecir con precisión los resultados en tres escenarios principales de visibilidad de la cadena de suministro: suministros que llegan a una planta, suministros que van de una planta a un centro de distribución y suministros que van desde el centro de distribución hacia los clientes.

El resultado es una mayor eficiencia y una mayor visibilidad de dónde se originan las piezas, lo que reduce o incluso elimina el tiempo que los fabricantes pierden esperando piezas o llamando para verificar el estado. «Desde el proveedor hasta la planta, se ha configurado un ciclo de producción y es fundamental que los suministros necesarios para ese ciclo de producción lleguen allí en un momento determinado», explicó Hayden. «Con los sensores, puede saber exactamente dónde están las mercancías en tránsito y, además, tenemos algoritmos de aprendizaje automático que crean modelos de ETA. Por lo tanto, cada vez que obtenemos una ubicación actualizada de un sensor en los envíos entrantes, también llamamos un modelo predictivo que actualiza constantemente el ETA. Por lo tanto, la gente de la planta sabe con precisión cuándo llegará esa carga «.

Predecir las ETA de los envíos

Los sensores también pueden garantizar la seguridad de las mercancías en tránsito, lo que es particularmente relevante para productos de alto valor como productos farmacéuticos, químicos y petróleo y gas, dijo Hayden. Pueden generar alertas, por ejemplo, si las puertas que conducen a los envíos se abrieron sin autorización. «Esto es particularmente valioso en los puntos de transbordo donde un transportista pasa a otro», agregó (consulte «Biogen utiliza sensores para evitar el robo de la cadena de suministro»).

Predecir ETA y prescribir acciones

El fabricante de software de análisis logístico predictivo TransVoyant toma cantidades masivas de big data de dispositivos IoT ubicados en todo el mundo para aprender sobre las cadenas de suministro de la empresa y sus eventos relacionados, según Scott Byrnes, vicepresidente de marketing de TransVoyant. Combina estos datos con algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones y prescribir acciones que ayuden a las empresas a reducir la variabilidad y evitar interrupciones en la cadena de suministro. «Procesamos más de 1 billón de eventos en todo el mundo todos los días», dijo Byrnes. «Cosas como la altura de las olas, la velocidad del viento, el clima severo, la congestión del puerto, el resplandor del sol, la construcción de rutas e incluso el sentimiento del consumidor».

Analizar big data para predecir las ETA

TransVoyant ha recopilado años de datos sobre los programas de envío, señaló, y ha procesado los datos acumulados a través de sus motores de aprendizaje automático para conocer el comportamiento de los puertos de todo el mundo en diferentes condiciones, como retrasos climáticos, problemas de aduanas y ralentizaciones laborales. La compañía también conoce el comportamiento histórico de los transportistas, incluidas las paradas no programadas en determinadas épocas del año.

«Si puedes confiar en la hora exacta [a carrier’s] va a llegar al puerto «, dijo Byrnes,» si puede confiar en cuándo pasará la aduana, luego cinco días en el océano, puede hacer arreglos para que su carro de arrastre se presente en el [predicted] hora. [If you’re] capaz de coordinar la llegada a tiempo de todas estas piezas de todo el mundo para cumplir con un plan de fabricación, entonces puede programar ese plan de fabricación sabiendo que [the] los materiales estarán allí «.

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