Las personas y las máquinas deben colaborar para una gestión exitosa de la cadena de suministro

El año 2024 está pasando a toda velocidad, ya ha transcurrido más de la mitad del año. A medida que el verano ralentiza el ritmo de trabajo de muchos, es un buen momento para analizar las tendencias que impulsan la cadena de suministro ahora y en los meses venideros. La tecnología desempeñará un papel fundamental en el rumbo que tomaremos, pero lo más importante es que las organizaciones exitosas obtendrán una ventaja competitiva a través de la integración inteligente y cuidadosa de humanos y máquinas.

El auge de la tecnología

Según todos los indicadores, la sed de tecnología de la cadena de suministro es casi insaciable, y los analistas consideran que esta categoría es el segmento de software empresarial más sólido y en crecimiento. Según Research and Markets, el mercado global de software de gestión de la cadena de suministro (SCM) alcanzó un valor de casi 36.7 mil millones de dólares en 2023. Con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 18.1% entre 2023 y 2033, predice que el mercado alcanzará los 194.3 mil millones de dólares (Figura 1).¹

Figura 1: Se prevé que el mercado de software SCM alcance los 194.3 mil millones de dólares en 2033. (Fuente de la imagen: Research and Markets)

Surgen temas de la cadena de suministro

Leí con interés una lista de las principales tendencias en tecnología de la cadena de suministro para 2024 que publicó Gartner. Es una lista que ha evolucionado drásticamente incluso en los últimos cinco años. En aquel entonces, la atención se centraba en la cadena de bloques, el Internet de las cosas (IoT) y los gemelos digitales.² La inteligencia artificial (AI) estaba en la lista, pero pocos de nosotros teníamos algo más que una noción bastante vaga de cómo podría utilizarse más allá de la "automatización" por parte de las grandes empresas. Desde entonces, la AI se ha vuelto asequible y aplicable, incluso para las organizaciones más pequeñas.³

Para Gartner, la AI se ha transformado en una categoría más clara con varias subcategorías, incluidos los sistemas de visión habilitados por AI, la AI compuesta y los robots laborales humanoides de próxima generación. Mientras tanto, la IoT tiene una categoría recién acuñada llamada clientes de máquinas. Gartner también señaló varias tendencias en torno a la protección y el control de la cadena de suministro, incluidas la extorsión cibernética, la gobernanza de datos de la cadena de suministro y las cadenas de suministro sostenibles de extremo a extremo (Figura 2).

Figura 2: Gartner considera a la AI como una categoría más clara con varias subcategorías, incluidos los sistemas de visión habilitados por AI, la AI compuesta y los robots humanoides de próxima generación. (Fuente de la imagen: Gartner)

AI e IoT aún más inteligentes

En lo que respecta a la AI, estamos pasando de la automatización a la hiperautomatización que utiliza tecnología avanzada de IoT industrial (IIoT). Por ejemplo, los sistemas de visión artificial habilitados para AI combinan cámaras 3D, software de visión artificial (CV) y tecnologías de reconocimiento de patrones que utilizan AI avanzada. Como sucede con cualquier tecnología emergente, esto sigue siendo un reto incluso para operaciones de fabricación grandes y sofisticadas. Estas soluciones pueden captar, interpretar y hacer inferencias de forma autónoma en función de las imágenes no estructuradas en tiempo real que ven los sistemas de visión. Los usos más comunes de la visión artificial son la inspección visual y la detección de defectos, el posicionamiento y la medición de piezas, y la identificación, la clasificación y el seguimiento de productos.⁴

La combinación de tecnología de AI e IoT también puede tener el potencial de aliviar algunos problemas de los fabricantes, como las habilidades de la fuerza laboral y la escasez de mano de obra. Las iniciativas de fuerza de trabajo conectada aumentada (ACWF) permiten que los nuevos empleados se pongan al día más rápidamente en el uso de tecnología inteligente, análisis de la fuerza laboral y aumento de habilidades. Las capacidades humanas y la productividad aumentan a medida que el sistema proporciona a los trabajadores acceso en tiempo real a la información, permite una colaboración fluida y facilita experiencias de capacitación inmersivas.

Otra categoría emergente es la AI compuesta, que Gartner define como "la aplicación combinada de múltiples técnicas de AI" para resolver problemas comerciales que pueden mejorar el rendimiento de la cadena de suministro. Estas técnicas analíticas pueden incluir:

• Aprendizaje automático (ML)/aprendizaje profundo (DL)
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• CV
• Estadísticas descriptivas
• Gráficos de conocimiento

Sin embargo, queda por ver cuán ampliamente aplicable podría ser este tipo de tecnología. Las organizaciones deben definir claramente qué mejoras de rendimiento son esenciales para que sean efectivas. Por ahora, no existe una solución única para aplicar la AI compuesta.

Al menos una tendencia identificada ya se utiliza ampliamente en la actualidad: los clientes máquina. Estos actores no humanos pueden obtener bienes y servicios de forma autónoma a cambio de un pago. Según otro informe de Gartner, se han implementado alrededor de 13 mil millones de productos de IoT que pueden actuar como clientes.⁵ A menudo, esta tecnología es más útil para piezas económicas y de uso generalizado (como condensadores o resistencias) en lugar de aquellas diseñadas específicamente para un producto nuevo.

Seguridad y gobernanza

A medida que la cadena de suministro se vuelve más avanzada tecnológicamente, tiene sentido que la seguridad y la gobernanza de los datos aumenten en importancia. La misma tecnología de AI que ayudará al futuro de la cadena de suministro probablemente también esté en el arsenal de los ciberdelincuentes. La AI puede crear malware y ransomware sofisticados para atacar cadenas de suministro desprevenidas.

Durante los últimos cinco trimestres, el Índice de gestión de riesgos de la cadena de suministro empresarial de Lehigh colocó la ciberseguridad en lo más alto de su lista como el riesgo más importante en la mente de los gerentes de la cadena de suministro (Figura 3). Ha aumentado más de 5.5 puntos desde el trimestre pasado, lo que lo coloca 12 puntos por encima del promedio. El tercer trimestre de 2024 vio un ligero descenso, pero la preocupación siguió siendo alta. Los riesgos incluyen ciberataques, corrupción de datos, robo de datos, virus del sistema y controles de la plataforma de seguridad.⁶ Las organizaciones tendrán que trabajar en estrecha colaboración con su función de TI para mantenerse por delante de los ciberdelincuentes.

Figura 3: La ciberseguridad y el riesgo de los datos ocupan el primer puesto en el Índice de gestión de riesgos de la cadena de suministro empresarial de Lehigh por un amplio margen, lo que los sitúan 12 puntos por encima del promedio. (Fuente de la imagen: Índice de gestión de riesgos de la cadena de suministro empresarial de Lehigh)

Mientras tanto, la gobernanza y la sostenibilidad están respaldadas por la AI y el análisis. Las organizaciones pueden utilizar tecnología innovadora para aumentar la visibilidad interfuncional, el modelado de escenarios y la automatización de decisiones. La precisión de los datos es fundamental para ambas áreas, ya que los datos deficientes conducen a malos resultados.

La AI puede finalmente estar cobrando importancia en la cadena de suministro, y es probable que en 2024 se preste especial atención a la implementación de tecnologías respaldadas por AI en toda ella. A medida que avance la tecnología en la cadena de suministro, la precisión de los datos se volverá cada vez más crítica.

Referencias

1: https://www.researchandmarkets.com/reports/5232515/supply-chain-management-scm-software-global

2: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-8-supply-chain-technology-trends-for-2019

3: https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2024/01/24/how-blockchain-and-ai-are-set-to-transform-small-businesses-in-2024

4: https://www.intel.com/content/www/us/en/manufacturing/what-is-machine-vision.html

5: https://www.cnbc.com/2024/02/21/machine-customers-are-already-among-us-and-they-number-in-the-billions.html

6: https://business.lehigh.edu/sites/default/files/2024-06/LRMI_2024_3rd_Quarter_Report_final2.pdf