Si los fabricantes quieren generar mayores niveles de rentabilidad, la optimización de inventario con IA
Los fabricantes a menudo administran docenas de líneas de productos importantes con variaciones que requieren decenas de miles de piezas de cientos de fabricantes proveedores repartidos por todo el mundo. Mantener el stock asociado para adaptarse a cada configuración de producto se convierte rápidamente en una de las inversiones continuas más caras de una empresa y puede comprometer hasta la mitad de su capital disponible.
El mandato de optimizar se magnifica aún más durante tiempos de interrupción cuando los pronósticos históricos tienden a producir grandes errores tanto en el lado de la demanda como en el de la oferta. Los niveles de inventario deficientes o excesivos se correlacionan directamente con el costo y el riesgo y, sin embargo, pocas empresas han implementado con éxito las tecnologías de IA empresarial necesarias para optimizar su inventario a escala.
El campo de investigación de fabricación está inundado de teorías de doctorado que detallan políticas de optimización de inventario basadas en reglas. Paralelamente, hemos visto la proliferación de tecnologías de inteligencia artificial, machine learning y computación en la nube elástica que han permitido a los fabricantes obtener una visión casi en tiempo real de su cadena de suministro.
Las empresas que han adoptado estas nuevas capacidades están dedicando equipos completos a comprender cómo usar AI y ML para reducir el inventario y mantener los niveles de servicio. Los resultados de los métodos basados en IA superan con creces las predicciones estáticas generadas por un enfoque rígido basado en reglas, lo que establece un nuevo estándar más alto para la industria.
Los fabricantes que han implementado programas de optimización estocástica atribuyen hasta millones de dólares en ahorros anuales a la disminución de los costos de manejo de inventario y la eficiencia operativa. Estas empresas han podido agregar sus datos dispares de la cadena de suministro en una vista unificada, aplicar el machine learning para comprender los factores de variabilidad en su inventario, generar puntajes de riesgo que informan las decisiones comerciales y tomar medidas preventivas basadas en datos para garantizar que se satisfagan las necesidades de los clientes.
Antes de que una organización de fabricación pueda comenzar a optimizar sus procesos de gestión de inventario con IA, es fundamental que su equipo de liderazgo tenga claros los siguientes tres elementos:
- Los beneficios tangibles y financieros que la optimización de inventario con IA traerá a la gestión de la cadena de suministro
- Los beneficios organizacionales que proporcionarán los conocimientos de inventario, así como las cargas de conciliación que aliviarán.
- Los pasos concretos necesarios para implementar y escalar con éxito la nueva tecnología dentro de la organización
A medida que evoluciona la industria manufacturera, vemos que los principales fabricantes adoptan el mandato interno (y externo) de transformar digitalmente su cadena de suministro, comenzando con la gestión de optimización de inventario. Las organizaciones notables de Fortune 100 y otros titulares capaces se están preparando para el futuro al obtener información completa sobre su inventario y aprovechar las soluciones avanzadas de inteligencia artificial para optimizarlo.
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