IA y big data, motores de crecimiento de la cadena de suministro ecológica

Junto con la inteligencia artificial (IA), el big data es una herramienta de trabajo esencial para impulsar a gran escala la cadena de suministro ecológica. El objetivo es, por supuesto, conseguir que la cadena de suministro genere cero emisiones de carbono, sin por ello renunciar al rendimiento.

Según un estudio dirigido por Capgemini en agosto de 2020[1], el 85 % de las empresas considera que es viable unir la optimización de los costes con la protección del medio ambiente. Esta constituye una prioridad estratégica en respuesta a una demanda real de los clientes: de acuerdo con este mismo estudio, el 79 % de los consumidores tiene ahora muy en cuenta el impacto medioambiental de sus compras.

La IA y el big data articulan la cadena de suministro ecológica

La transición ecológica y la digital avanzan de la mano. Se enmarcan en la misma hoja de ruta y responden a los mismos propósitos de rendimiento operativo y medioambiental, centrándose sobre todo en la optimización de costes.

¿Cómo afecta la tecnología al medio ambiente?

Las tecnologías digitales pueden potenciar la resiliencia y el rendimiento de la cadena de suministro, al mismo tiempo que permiten reducir su huella de carbono. El ahorro de combustible y energía, la disminución de residuos y el aumento del tiempo y la eficiencia son posibles gracias a los sistemas de recopilación y procesamiento de datos en tiempo real.

Según el estudio mencionado, cerca del 80 % de las empresas tiene previsto invertir en tecnologías digitales para acelerar su transición ecológica, adoptando, por ejemplo, el sistema de almacén automatizado 4.0. Estas empresas se plantean esta potencial inversión de la siguiente manera:

• Para el 59 %, los sistemas de recopilación y análisis de datos son indicadores valiosos para gestionar y controlar las cuestiones medioambientales (consumo de energía, combustible y agua, además de las emisiones de CO2).
• El 50 % considera también que los avances tecnológicos mejoran la precisión de estos indicadores.

Inteligencia artificial para reducir el coste medioambiental del transporte por carretera

El transporte por carretera puede aplicar soluciones concretas gracias al big data y la inteligencia artificial: la recopilación de datos en tiempo real facilita información exhaustiva sobre cómo conducen los usuarios y, con ello, sobre el consumo de combustible. Gracias al análisis de datos, es posible educar a los conductores para circular de forma más eficiente desde el punto de vista energético y, así, reducir las emisiones de CO2. Las principales ventajas de utilizar el big data y la inteligencia artificial en el sector del transporte por carretera son las siguientes:

• Reducción de los costes de transporte;
• Reducción de la huella medioambiental de la cadena de suministro;
• Los conductores circulan con más precaución.

El cálculo del tráfico en tiempo real permite escoger siempre la ruta más eficiente y reducir el número de desplazamientos, por lo que el big data también reduce los plazos de entrega al optimizar las rutas y los repostajes. Se estima que estas herramientas reducen las distancias de viaje en un 16 % y mejoran la puntualidad de las entregas hasta un 98 % de media: un paso más hacia la RSE y la satisfacción del cliente.

Cuando la inteligencia artificial y la cadena de suministro son sinónimo de previsión

La otra gran ventaja del big data, cuando se combina con software de inteligencia artificial (IA) y se procesa a través de algoritmos de aprendizaje (Deep Learning), es su capacidad de análisis. De este modo, las empresas están cambiando de un modelo de análisis basado en el rendimiento ya registrado a otro capaz de orientar sobre posibles eventos futuros. Aplicada a la logística, esta capacidad predictiva permite dar soluciones eficaces a la cadena de suministro, tanto desde el punto de vista operativo como medioambiental.

El puerto de Amberes, por ejemplo, ha adoptado esta medida a través de la elaboración de un modelo tridimensional del puerto denominado APICA (Antwerp Port Information and Control Assistant, en español Asistente de Información y Control del Puerto de Amberes). Este modelo es posible gracias al tratamiento de datos en tiempo real que sintetiza el conjunto de las actividades del puerto, que tiene en cuenta los siguientes datos:

• Movimiento de mercancías;
• Condiciones meteorológicas;
• Calidad del aire;
• Mareas;
• Disponibilidad del personal;
• Apertura de puentes y compuertas.

Toda esta información es enviada por sensores IoT (Internet de las Cosas), cámaras y drones, lo cual facilita a los responsables portuarios una visión completa en tiempo real de la actividad, lo que les permite anticiparse a posibles situaciones inusuales como, por ejemplo, detectar la toxicidad de las emisiones de los buques en distintas circunstancias y tomar las medidas oportunas.

La previsión que aseguran los datos y la inteligencia artificial en la cadena de suministro representa también una solución para reducir de manera radical los residuos, en especial en el transporte de productos frescos. Se calcula que la capacidad de regular con antelación las existencias y los cargamentos dependiendo de las ventas puede reducir el número de camiones en la carretera entre un 15 y un 20 %, y gracias a la IA la precisión de las previsiones aumenta entre un 10 y un 15 %.

Big data e inteligencia artificial para transformar la cadena de suministro

Para poder reducir su impacto medioambiental, optimizar sus actividades y poder responder a los problemas en tiempo real, las empresas deben tener un control de todo el conjunto que forma la cadena de suministro.

¿Por qué recabar datos durante todo el ciclo de vida del producto?

Es imprescindible que las empresas conozcan mejor los materiales, componentes e ingredientes utilizados, el envasado, el origen, los procesos de fabricación y el consumo de energía. Esta perspectiva completa de su negocio les permite disponer de los recursos necesarios para introducir cambios fundamentales en la cadena de suministro del sector.

Además, las empresas también deben tejer redes inteligentes que integren a todos los agentes que intervienen en el mercado, empezando por los clientes, lo que les permitirá tener acceso a datos sobre la distribución y el reciclaje de sus artículos. Los modelos de inteligencia artificial diseñados a medida para la cadena de suministro y el ML (Machine Learning, aprendizaje automático) son cruciales para que estos datos sean de utilidad.

Por una mayor transparencia de la cadena de suministro para afrontar con mayor eficiencia sus retos

Instaurar un sistema informático eficaz de control y seguimiento exige establecer una red de empresas que compartan información. Para entender del todo los retos que plantea la reducción del impacto medioambiental derivado de la producción, una empresa necesita crear vínculos con sus proveedores directos e indirectos. Además, esta red también puede incluir recursos como los satélites para controlar la deforestación, la explotación del agua, la agricultura y la minería.

Tecnologías como Blockchain, 5G y los sensores en palés también favorecen una conectividad segura y en tiempo real, además de garantizar la visibilidad de las cadenas de almacenamiento y las interacciones de la red. Recopilar y gestionar toda esta información requiere un banco de datos escalable y la integración de múltiples fuentes de datos.

Inteligencia artificial en la cadena de suministro y en los almacenes

La tecnología ha llevado los almacenes a la era 4.0: la gestión de almacenes del futuro se perfeccionará gracias al uso combinado de la automatización, la inteligencia artificial y el big data. Estos avances tecnológicos permiten actuar en pos de la transición ecológica mejorando cada uno de los procesos del almacén, y esta optimización se traduce también en modificaciones en la gestión de los equipos, lo que a su vez conlleva una nueva organización de los servicios y cambios en la dirección.

Descarga nuestro libro blanco sobre “La transformación de los almacenes y sus operaciones” para conocer mejor los nuevos retos humanos de este sector.

[1] https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2020/07/20-06_9880_Sustainability-in-CPR_Final_Web-1.pdf