Por Geoff Whiting, Red Stag Fulfillment
Aplicar automatización e inteligencia artificial (IA) a la administración de cadenas de suministro es para los fabricantes una forma excelente de aumentar la precisión, velocidad y eficiencia de las operaciones. Los fabricantes pueden empezar identificando qué procesos de cadena de suministro pueden mejorarse con automatización, investigando herramientas de IA y software para encontrar lo que mejor se adapte a sus casos prácticos y desarrollando un plan de transformación digital que los prepare para el futuro de la fabricación.
Hasta las empresas que ya han añadido automatización a sus cadenas de suministro pueden beneficiarse de una reevaluación regular para determinar si usar las mejores herramientas disponibles y encontrar casos prácticos de IA adicionales.
Estas son las mejores formas de mejorar las cadenas de suministro en la fabricación mediante automatización e inteligencia.
Aspectos esenciales de la automatización de cadenas de suministro
Las herramientas como el Internet de las cosas (IoT), la automatización de procesos robóticos (RPA), robótica, inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) tienen muchas aplicaciones administración de cadenas de suministro en la fabricación de hoy en día.
1. El Internet de las cosas
El IoT está transformando la forma de funcionar de las cadenas de suministro del sector de fabricación, para realizar un seguimiento del movimiento de las piezas y los productos finales en tiempo real. Algunas fábricas utilizan IoT para hacer un seguimiento del rendimiento de los equipos y alertar a los gerentes de necesidades de mantenimiento antes de que una pieza vital de la maquinaria se estropee interrumpiendo la producción. En algunos entornos, los dispositivos de IoT pueden detectar defectos y notificar al personal de problemas de control de calidad.
2. Automatización de procesos robóticos
La RPA es un software que permite a los fabricantes automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas. El uso de software RPA para introducir y transferir datos da a los empleados humanos libertar para concentrarse en tareas de mayor valor que mejoren la administración de cadenas de suministro. RPA es una herramienta excelente para automatizar procesos laboriosos que actualmente se realizan a mano.
3. Robótica
RPA es todo código, pero los robots físicos también tienen un papel crucial en la automatización de cadenas de suministro en la fabricación. Los robots pueden manejar de forma segura múltiples tareas, como transportar cajas y palés, un montaje sencillo, recuentos de inventario, mantenimiento de equipos y pruebas de productos. Algunos almacenes de gestión de envíos incluso usan robots para recoger y empaquetar pedidos de clientes.
4. Inteligencia artificial y aprendizaje automático
La IA y el aprendizaje automático ofrecen a los fabricantes análisis de predicción potentes que transforman la administración de cadenas de suministro del sector de fabricación, al mejorar la precisión y velocidad de las previsiones, apoyar una mejor toma de decisiones y reducir los costes operativos. Se puede aplicar la IA y el aprendizaje automático a la administración de inventario, previsión de demanda, planificación de rutas de transporte y mucho más.
Automatización e IA para cadenas de suministro en la fabricación
La automatización y la IA tienen tantas aplicaciones para las cadenas de suministro como permutaciones de cadenas de suministro hay (es decir, casi infinitas). Pero estos son algunos casos prácticos comunes para la automatización en la fabricación de cadenas de suministro.
Administración de inventario inteligente
La identificación de radiofrecuencia, una tecnología IoT que utiliza etiquetas bluetooth de radiofrecuencia para señalar la ubicación de los artículos, aporta un nivel de precisión y visibilidad a la administración de inventario que no es posible sin esta tecnología. Las etiquetas bluetooth de identificación de radiofrecuencia pueden fijarse a productos, contenedores o palés para permitir un seguimiento y supervisión en tiempo real a lo largo de la cadena de suministro.
Los fabricantes pueden adjuntar etiquetas bluetooth de identificación de radiofrecuencia, palés o cajas individuales y usar a los lectores para recopilar datos, como referencias, números de lotes y fechas de caducidad de productos a medida que se desplazan por la cadena de suministro.
La identificación de radiofrecuencia es ideal para el seguimiento de artículos en distancias relativamente cortas, así que sus mejores usos son dentro de una fábrica, un almacén o un centro de distribución. Dentro de estos espacios confinados, la identificación de radiofrecuencia permite a los fabricantes señalar la ubicación de productos finales con un alto grado de precisión.
El uso compartido de datos, que integra las fuentes de datos que forman parte en un proceso de la cadena de suministro, es otra herramienta de automatización que puede ayudar a administrar el inventario. Por ejemplo, los sistemas de software que comparten datos sobre niveles de inventario, datos de proveedores y un historial de pedidos de compra puede generar automáticamente un pedido de compra cuando el material llegue el punto de nuevo pedido.
La automatización de software también puede hacer un seguimiento del estado de los pedidos de compra, dando a los fabricantes acceso a fechas de entrega prevista al alcance de la mano, así como a la capacidad de mejorar la eficiencia de los pedidos de compra.
Supervise el movimiento de los artículos
Otra forma de IoT que puede rastrear el transporte internacional de artículos dentro de cadenas de suministro en la fabricación es el GPS. Adjuntar un dispositivo GPS a un contenedor o palé de artículos permite a los administradores de cadenas de suministro seguir el movimiento de envíos del puerto al centro ferroviario pasando por la ruta de transporte en tiempo real. Al integrarse en otros sistemas de cadenas de suministro, se puede automatizar la supervisión y la generación de informes, aliviando la carga de la administración de la cadena de suministro y aumentando la capacidad de los fabricantes de optimizar las rutas de envío.
Los algoritmos de aprendizaje automático son otra herramienta vital para analizar las condiciones de envío y recomendar cambios para optimizar rutas de suministro y evitar interrupciones. Aunque ningún algoritmo puede predecir circunstancias inusuales (como un carguero atrapado en el Canal de Suez), el aprendizaje automático puede analizar factores como patrones climáticos, el tráfico del envío, la capacidad de envío y los precios de fletes para elegir las rutas según la velocidad y la economía.
Automatice las tareas repetitivas
Liberar al personal de las tareas repetitivas puede aumentar la eficiencia y precisión, además de subir la moral de los empleados y permitirles pasar tiempo mejorando las operaciones de la cadena de suministro. La automatización de procesos robóticos (RPA) es un sistema de “bots” de software que puede automatizar las tareas basadas en reglas del procesamiento de pedidos de clientes, las tareas de nuevos pedidos de inventario, la creación de calendarios de producción, las confirmaciones de envío y la generación de etiquetas de envío.
Los robots de almacenes, centros de distribución, puertos y fábricas pueden aliviar a los humanos de las tareas físicas peligrosas o repetitivas. Para aplicar robótica a una cadena de suministro de fabricación, empiece por identificar las tareas que más se beneficiarían de la automatización: en especial los procesos que conllevan elevados índices de lesiones entre los empleados, que requieren levantar cargas pesadas, trabajar alrededor de artículos de materiales peligrosos y movimientos recurrentes que pueden provocar lesiones por tensión repetitiva.
Las soluciones de robótica pueden abarcar desde robots móviles autónomos hasta brazos robóticos pasando por cobots: robots colaboradores que ayuden a los trabajadores humanos. Integrar la robótica en el flujo de trabajo de un almacén o distribución puede requerir modificaciones de los sistemas de software o de la disposición, pero merece la pena por las ventajas de eficiencia y seguridad.
Mejora de la administración de almacenes
Tanto si es para integrar robots como para mejorar la eficiencia de recogida y empaquetado, es esencial pulir y mejorar continuamente el diseño y la disposición del almacén para unas operaciones de gestión de envíos y distribución eficientes. La IA (con datos capturados por los lectores de IoT) puede analizar el movimiento de artículos y crear planos de almacenes que reduzcan las distancias de viaje y maximicen la eficiencia.
La IA da a los fabricantes la capacidad de realizar simulaciones para ver cómo funcionan las distintas estrategias de administración de almacenes antes de implementarlas. La automatización también facilita la captura y análisis de datos, para que los gerentes de la cadena de suministro pueden adaptarse rápidamente a las necesidades de circunstancias cambiantes.
El IoT y la robótica integrada con IA de almacén crean un entorno dinámico donde los gerentes tienen los datos y análisis que necesitan para identificar y poner en marcha las mejores prácticas de administración de almacenes.
Incorporación del “Big Data” en las decisiones empresariales
Con el poder de la IA y el aprendizaje automático, los fabricantes pueden usar análisis predictivos para tomar decisiones empresariales más inteligentes. Eso mantiene las cadenas de suministro en marcha sin interrupciones y lleva los artículos y materiales adonde deben estar con el tiempo correcto para satisfacer la demanda.
Uno de los usos más importantes de la automatización en las cadenas de suministro de fabricación es la planificación de demanda. Predecir la demanda futura es una ciencia imperfecta, pero el poder de la IA y el aprendizaje automático para digerir y analizar los conjuntos de “Big Data” aporta un nivel de precisión que es imposible sin la automatización.
En las complicadas cadenas de suministro de hoy en día, los fabricantes deben planificar interrupciones de transporte y suministro por clima extremo, agitación social y guerra, eventos sorpresivos negativos como una pandemia mundial y mucho más. Los análisis predictivos pueden analizar riesgos y recomendar estrategias de mitigación para evitar interrupciones del suministro. Además, la IA y las herramientas de aprendizaje automático pueden analizar las condiciones económicas y del mercado para predecir necesidades futuras y ofrecer cálculos bien fundados de la cantidad y el tiempo de traslado de artículos a través de la cadena de valores y su entrega a los consumidores con el tiempo justo.
Conclusión
Las cadenas de suministro en la fabricación necesitan usar toda la gama de herramientas de automatización e IA para que las empresas sigan siendo competitivas. Puede que las empresas nunca vuelvan por completo a las cadenas de suministro justo a tiempo (JIT) del pasado, pero la automatización permite a los fabricantes acercarse a la agilidad y eficiencia de JIT.
Las empresas deben determinar qué herramientas se ajustan a los casos prácticos de su cadena de suministro y emplear los recursos para ello, como formación de empleados, inversión en nuevos sistemas de TI y cambios de la disposición del almacén. Las ventajas de ahorro y velocidad de operaciones de la cadena de suministro justifican de sobra el gasto inicial que supone incorporar automatización.
Geoff Whiting es escritor jefe de Red Stag Fulfillment, una logística de terceros para comercios electrónicos centrada en apoyar productos pesados, voluminosos y de valor elevado. Cuenta con más de una década de experiencia tratando el comercio electrónico, la tecnología y el desarrollo empresarial. En su tiempo libre, Geoff disfruta explorando nuevas gastronomías y música, además de tratar de no perderse demasiado escuchando podcasts mientras pasea por la naturaleza.
