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DF Lab Opinión / Logística e inteligencia artificial

"Los retos son enormes para la humanidad, sobre todo en lo que respecta a frenar la expansión y luego derrotar al coronavirus".

Por: Por Rodrigo Córdova, Senior Solutions Avdisor de Blue Yonder | Publicado: Lunes 26 de julio de 2021 a las 09:55 hrs.
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Desde el mundo de la logística y las cadenas de suministro vemos con preocupación el colapso que se está produciendo en los puertos chinos con un agravamiento del abastecimiento de insumos y dispositivos médicos.

En medio de las amenazas que se ciernen en Chile, Latinoamérica y el mundo con los nuevos casos de la variante Delta del Covid-19, los proveedores de los sistemas de salud público y privado chilenos enfrentan nuevos aplazamientos en los tiempos de importaciones que ya se han duplicado en pocos meses.

Pero evidentemente, problemas logísticos y de distribución estamos viendo en todas las áreas de la economía a nivel global.

En el último año y medio, casos como éstos se ha repetido en áreas tan relevantes para la humanidad como las vacunas y alimentos, mientras que en el mundo automotor, la escasez de chips -que son claves para la digitalización del automóvil moderno- está frenando las líneas de producción de vehículos en todo el mundo mostrando cuán susceptible es la cadena de suministro a las interrupciones.

Los retos son enormes para la humanidad, sobre todo en lo que respecta a frenar la expansión y luego derrotar al coronavirus. Y en este período revuelto que se augura largo, considero clave dos importantes acciones: contar con un trabajo orquestado a nivel global de la logística y cadenas de suministro, donde todos los actores de la cadena, puertos, transporte marítimo y terrestre, centros de acopio, abastecimiento o distribución, los dark store y todos los participantes de la última milla trabajen unidos y coordinados.

Para lograr este trabajo orquestado junto a otras empresas, se requiere un segundo nivel de confianza: en la Inteligencia Artificial que ya nos provee soluciones reales a las dificultades que enfrentamos. Por ejemplo, hoy, más y más compañías manufactureras están adoptando soluciones que combinan en una sola plataforma la planificación y la ejecución, de manera que las disrupciones puedan ser anticipadas de mejor forma y puedan tomarse a tiempo las medidas que contrarresten sus efectos.

Sin pudores, debemos adoptar las soluciones de aprendizaje automático que ayudan a identificar, por ejemplo, dónde pueden ocurrir retrasos o fallas, incluso pueden hacer el análisis a nivel de cada despacho u orden, y predecir qué entrega tiene un alto riesgo de falla o retraso. Si se produce un problema, las entregas se pueden desviar automáticamente a rutas u orígenes distintos, gracias a los algoritmos, y por lo tanto, se puede automatizar todo el proceso, desde la planificación hasta la correspondiente ejecución.

Los algoritmos también pueden priorizar dónde y cuándo se necesitan con mayor urgencia los bienes o productos, de modo que se pueda cumplir los compromisos de producción y entrega. Los responsables necesitan generalmente de varios días para tomar tales decisiones o preparar una visión general de la situación que sirva de base para dicha decisión.

Obtener visibilidad y trazabilidad completas de la cadena de suministro no es un lujo que nos otorga la Inteligencia Artificial. Es una necesidad que nos puede proveer de nuevos automóviles, de alimentos para una familia o los insumos médicos y vacunas que pueden salvar millones de vidas.

 

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