Un artículo del New York Times de agosto de 2019 destaca lo mucho que la inteligencia artificial (IA) está en deuda con los humanos. Esto se debe a que se necesita mucha gente para ayudar a un sistema de inteligencia artificial a aprender y que eventualmente pueda actuar por sí solo.


Blue Yonder comprende la importancia de tener la información necesaria para ayudar a nuestros clientes a planificar y responder a la cadena de suministro no solo en tiempos de rutina, sino también en tiempos de crisis, como ahora con la propagación exponencial del Coronavirus (Covid-19).


Hasta el pasado 6 de marzo, según el panel de la Organización Mundial de la Salud, hubo 3,381 muertes registradas y 98,202 casos confirmados en todo el mundo. El coronavirus, que comenzó en China, se ha extendido a 88 países / áreas / territorios hasta la fecha y se encuentra en todos los continentes, excepto en la Antártida.


El brote tiene un triple impacto en la cadena de suministro global. El primero es una mayor demanda de artículos necesarios para combatir el virus, como equipos y suministros médicos. El segundo es la escasez de piezas y productos de proveedores ubicados en el corazón del brote, China, que las empresas necesitan para fabricar productos y mantener los estantes de las tiendas surtidos. El tercero son las exportaciones a China. Afortunadas son las empresas que pueden trasladar la producción a otros países como México o Vietnam. Pero estas medidas no son suficientes para reemplazar a China, la potencia manufacturera mundial o la economía con el poder adquisitivo más grande del mundo.


Aquí es donde la visibilidad en tiempo real, la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) entran en escena. Debido a que el virus es tan nuevo y hay pocos datos históricos, el equipo de Ciencia de datos de Blue Yonder está ocupado introduciendo información en la torre de control accionada por AI para ayudar a visualizar y predecir los impactos actuales y futuros del coronavirus.


El modelo realizado por el equipo de Ciencia de datos de Blue Yonder muestra cómo el coronavirus COVID-19 está perjudicando el suministro al cliente en los sitios afectados.

Algunos de estos datos incluyen información tomada en tiempo real de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) y el mapeo de sitios de fabricación y logística para modelar respuestas y obtener tiempos de llegada de suministros más precisos. Con capacidades de visibilidad en tiempo real, los clientes pueden ganar tiempo de resolución para identificar proactivamente problemas en la cadena de suministro, Ej. “¿Dónde está mi inventario?” y aprovechar las recomendaciones basadas en ML para encontrar fuentes alternativas de suministro y capacidades de ejecución integradas para convertir estas recomendaciones en envíos de suministros alternativos.


Actualmente, el equipo de Ciencia de datos de Blue Yonder está ayudando a las empresas a modelar una variedad de escenarios para obtener información sobre los siguientes tres factores:


• Visibilidad del inventario: conocer la cantidad y la ubicación del inventario en la cadena de suministro es fundamental para satisfacer un aumento en la demanda de ciertos dispositivos médicos y otros suministros necesitados con urgencia. Mediante el uso de AI y ML, las empresas pueden modelar y predecir mejor la demanda y ajustar su inventario desde la adquisición hasta el transporte, el almacén y el enrutamiento de suministros a ubicaciones anticipando la demanda.
• Predicción de suministros: el uso de AI y ML ayuda a los operadores de la cadena de suministro a predecir el tiempo de llegada de los suministros, lo que les permite tomar medidas preventivas para mitigar el impacto de la escasez. Donde las capacidades de ML e IA son de gran beneficio es en las asociaciones hombre-máquina: la automatización impulsada por ML puede hacerse cargo de tareas rutinarias como la reposición, mientras que los grupos de trabajo humanos pueden centrarse en el manejo de excepciones y las decisiones estratégicas a corto plazo.
• Adaptación: los sistemas autónomos de toma de decisiones y manejo de materiales permiten a las empresas adaptarse con flexibilidad a diferentes escenarios y prepararse mejor para los factores que podrían afectar su capacidad de enviar y recibir materiales. Los datos recopilados también son esenciales para ayudar a prepararse para la próxima crisis.


Las máquinas hacen predicciones basadas en patrones de conjuntos de datos inconmensurablemente grandes, lo que permite a las personas tomar decisiones estratégicas apoyadas en puntos de datos relevantes con la ayuda de recomendaciones basadas en máquinas. En el caso de una pandemia o un evento catastrófico similar, el enfoque debe estar en las máquinas que ejecutan de manera autónoma tareas cotidianas mundanas con personas que intervienen en función de la experiencia y complementan la máquina con acciones estratégicas.


La plataforma de cumplimiento digital impulsada por ML de Blue Yonder está diseñada para la toma de decisiones cuando las condiciones son inciertas. Las máquinas son simplemente mucho mejores que los humanos para manejar enormes cantidades de datos y tomar muchas decisiones a corto plazo basadas en datos. Nuestras capacidades de ML aprenden de los patrones cambiantes de demanda y oferta, de modo que después de dos o tres semanas el sistema de ML comienza a predecir la escasez de oferta, así como a recomendar sustituciones (dependiendo de la industria) o acciones de reposición.


Una vez que la interrupción disminuye, nuestras soluciones de ML / AI ayudan a satisfacer la demanda y el suministro sin problemas al hacer recomendaciones automatizadas basadas en los millones de puntos de datos que el sistema recibe todos los días. Al mismo tiempo, los datos recopilados nos ayudan a prepararnos para una crisis similar en el futuro.


Las soluciones y las capacidades de Ciencia de datos de Blue Yonder proporcionan una solución crítica para las empresas que requieren visibilidad de la cadena de suministro en tiempo real para planificar y adaptarse instantáneamente a las circunstancias cambiantes. Al final, son las máquinas y las personas que trabajan en conjunto las que nos ayudarán a superar esta crisis, y las que inevitablemente volverán a ocurrir.

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