machine learning cadena de suministro

¿Por qué es necesario incluir el Machine Learning a la cadena de suministros?

Muchas empresas corren riesgo de sufrir una ruptura en la cadena de suministros. El Machine Learning es una herramienta que servirá para enfrentar la realidad de incertidumbre que se vive

Indudablemente el 2020 es un año de grandes desafíos para las empresas, no importa su tamaño o su rubro, muchas de ellas se han visto afectadas en distintas etapas de la cadena de suministros. Algunas tuvieron que reinventarse para obtener su materia prima mientras que otras lo hicieron con su estrategia comercial.

El riesgo constante de ruptura en la cadena de suministros ha puesto en peligro el crecimiento de muchas empresas, especialmente de aquellas que no tienen una rápida capacidad de adaptación.

En consecuencia es importante incorporar medidas que permitan construir cadenas de suministros resilientes a los cambios constantes que estamos viviendo. Una forma de fortalecer este proceso es a través de la incorporación de tecnologías como el Machine Learning.

Machine Learning: una estrategia para optimizar la cadena de suministros

En simples palabras podemos definir al Machine Learning como un conjunto de sistemas que aprenden de manera automatizada, ¿cómo lo hacen? Identifican patrones complejos en millones de datos, predicen comportamientos mediante un algoritmo y como si fuera poco son capaces de mejorarse a sí mismos con el correr del tiempo.

En la actualidad existen 3 tipos de Machine Learning, el supervisado, el no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. El Aprendizaje Supervisado es aquel al que se le han incluido diversas etiquetas para que detecte patrones determinados y realice una acción concreta. 

Mientras que en el Aprendizaje Automático no supervisado se modifica solo y no contiene conocimiento a priori es decir ningún dato ha sido etiquetado por lo que tiene autonomía propia.

Por su parte, en el Aprendizaje por Refuerzo se parte desde la experiencia. Por ejemplo, si tenemos que analizar un robot a cargo del empaquetado de un producto, cuando el robot tome la decisión incorrecta durante el proceso se le “penaliza”, gracias a un sistema de registro de valores

Si bien cada tipo es efectivo según el objetivo que se persigue, el aprendizaje automático puede ser una estrategia muy efectiva para resolver aspectos tales como el tráfico web, fallas de seguridad o patrones de tráfico. 

Empresas como Netflix o Spotify han logrado implementar de forma exitosa el Machine Learning. Con millones de usuarios escuchando música o viendo series y películas las plataformas acumulan una gran cantidad de datos implícitos de clientes compuestos por preferencias de canciones o películas, principales palabras clave, datos de listas de reproducción, ubicación geográfica, dispositivos más utilizados, solo por nombrar algunos elementos..

Pero ¿tiene más ventajas la implementación del Machine Learning?

  • Predicción de futuras demandas: Este es uno de los elementos más interesantes ya que gracias al análisis de una gran cantidad de datos nos permite saber cúal será la demanda que tendremos a futuro.
  • Selección de clientes potenciales: En función del análisis del comportamiento de las personas en las redes sociales o lo que buscan en google, incluso sus interacciones podemos detectar posibles clientes potenciales.
  • La reducción de costos de entrega: Al reducir costos de inventario, mayor rapidez de respuesta a los clientes e incluso una reducción en el flete nos permite que todo el proceso de entrega sea más efectivo en tiempo y dinero.

Estas son sólo algunos de los beneficios, ¿Ya estás preparado para incursionar en el mundo del Machine Learning?

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