Advertencia 1: este artículo no trata sobre inteligencia artificial, y en absoluto de inteligencia artificial generativa, o LLM. Si le gustan las cosas brillantes que contribuyen al agotamiento de los recursos del planeta desperdiciando la mayor cantidad de energía posible, ¡será mejor que siga adelante!
Advertencia 2: si cree que la gestión de la cadena de suministro es un arte, o un oficio que requiere intervención humana para cada decisión -ya sea en el ERP o en Excel-, será mejor que se retire, porque es probable que sus convicciones se tambaleen.
Advertencia 3: si cree que un sistema APS puede tener en cuenta todas las limitaciones, todos los peligros, y en tiempo real decidir lo que hay que hacer de forma automática -lo siento, muchos han creído en ello, lo han intentado y han fracasado-, no se moleste.
¿Sigue usted aquí?, probablemente significa que es un pragmático y cree que muchas decisiones rutinarias pueden automatizarse en gran medida, manteniendo el control humano sobre las excepciones. Explorémoslo juntos.
Hemos identificado varias áreas donde la automatización -o semiautomatización- es relevante:
- Dimensionamiento del stock
- Aprobación de pedidos
- Programación
- Previsiones de ventas
Dimensionamiento de inventario
Una vez que se ha decidido en qué punto de la cadena de valor hay que mantener los inventarios, el dimensionamiento de los mismos y las señales de reaprovisionamiento puede automatizarse en gran medida. Sin embargo, hay que tener cuidado con las fórmulas de stock de seguridad que existen desde hace mucho tiempo y que dan recomendaciones demasiado elevadas que requieren una corrección humana. Además, estas fórmulas sólo cubren una parte del tema, e ignoran, por ejemplo, las frecuencias de pedido y los pedidos mínimos.
En el SW Intuiflow, llevamos años usando un módulo que permite la actualización automática de las señales de reposición, en función de los plazos de entrega, la variabilidad y el tamaño de los lotes. Esta lógica se ha complementado ahora con el asistente «autopilot», que utiliza la inteligencia artificial para permitir un ajuste más preciso de los Buffers.
Esta lógica, junto con los buffers dinámicos y los ajustes inteligentes, permite automatizar casi por completo el dimensionamiento del stock y las reposiciones: los planificadores se centran en las pocas excepciones y en supervisar el modelo.
Aprobación de los pedidos
Una vez que las señales de reaprovisionamiento se ajustan de forma continua, es posible aprobar automáticamente la generación de pedidos, aplicando reglas de negocio.
Nuestros clientes han alcanzado tasas de automatización de hasta el 100% en la distribución y el aprovisionamiento, y de hasta el 70% en la planificación de la producción. A los planificadores les queda centrarse realmente en las situaciones en las que aportan valor.
Planificación
Al identificar las principales limitaciones de capacidad, reglas de agrupación, reglas de prioridad y márgenes de seguridad que deben incorporarse al plan, podemos generar automáticamente la planificación adecuada y unas fechas prometidas realistas. Pero ¡cuidado! No existe el plan perfecto. Se pueden planificar unos plazos realistas, pero la ejecución será indudablemente distinta.
Esto permite al planificador intervenir sólo en casos específicos que requieran inteligencia adicional de negocio o compromisos comerciales.
Previsiones de ventas
Nuestro enfoque en el módulo de previsión de ventas consiste en dejar que los algoritmos seleccionen las mejores estrategias de previsión. Los responsables sólo actúan para enriquecer el modelo en función de los eventos previstos. Integramos la medición del valor añadido de estos procesos (FVA) para ayudar a limitar estos ajustes manuales a las situaciones en las que aportan una mejora de la señal.
¡Atrévase a automatizar!
La automatización en la gestión de la cadena de suministro no sólo es posible, es necesaria. Por un lado, permite aumentar la productividad, pero sobre todo centrar la atención de los gestores en los puntos que requieren el arbitraje humano.
Sin embargo, hay algunos requisitos previos:
- Gestión disciplinada de los datos técnicos y transaccionales
- Modelización del modelo de gestión y definición de las reglas de negocio: a menudo se trata de conocimientos difusos y triviales que hay que transcribir en un modelo formal y permanente.
