¿Cómo transformar tu proceso S&OP a través del machine learning? [Entrevista]

En primer lugar, creo que en un proceso S&OP no existe lo tradicional.

Dicho esto, el primer paso en todo es la recopilación de datos. Y para mí, el machine learning desempeña un papel fundamental en la preparación, recopilación y el análisis de los datos.

En última instancia, la IA y el machine learning pueden revolucionar todo lo relacionado con los datos en el proceso S&OP.

S&OP consiste esencialmente en cerrar gaps, y eso es en gran medida es un proceso que depende de las personas.

Pero lo que no creo que ocurra es que la IA sustituya a las personas. La tecnología debe apoyar los procesos y proporcionar la información necesaria para que los equipos puedan identificar los gaps en la empresa.

¿Cómo pueden las empresas adoptar el machine learning y la IA para reducir el despilfarro y conseguir resultados empresariales más sostenibles?

Con la IA y el machine learning, las decisiones se basan más en hechos y menos en percepciones.

El machine learning puede ayudar a obtener previsiones más precisas de la demanda futura. Pero lo más importante es que la adopción de la tecnología también debería ayudar a las empresas a identificar dónde van mal las cosas. Hay que tener en cuenta que la realidad difiere de la planificación, y el proceso S&OP puede proporcionar consejos prácticos para mejorar el rendimiento empresarial.

Y, evidentemente, a medida que estas tecnologías se aprovechan para mejorar la eficiencia empresarial, también se reducirá el despilfarro. Por ejemplo, la tecnología ayuda a optimizar la planificación y consolidar los pedidos para reducir el número de envíos. Mejoras aparentemente pequeñas como esta pueden tener un impacto positivo significativo.

Personalmente, espero que las personas sigan siendo el núcleo de la operación en las empresas. El objetivo final del S&OP es siempre ayudar a los trabajadores a colaborar de forma más fluida. Al unir a los equipos y facilitar una mejor comunicación, el machine learning puede ayudar a impulsar resultados empresariales sostenibles.

¿Cómo puede el machine learning impulsar el beneficio de las empresas?

Cuanto mejores sean los datos de una empresa, mejor será su capacidad para hacer coincidir la planificación de las ventas con la planificación la cadena de suministro y, consecuentemente, mayor será la rentabilidad.

El objetivo de cualquier empresa es maximizar los beneficios y, para ello, reducir los costes de la cadena de suministro es fundamental. S&OP pone de relieve las áreas que se pueden mejorar. Al impulsar la eficiencia operativa en toda la cadena de suministro, se puede reducir el despilfarro y optimizar la inversión en capital circulante y reducir los costes operativos.

¿Cómo ves el papel del machine learning en la mejora de la precisión de las previsiones?

Hay muchos datos ahí fuera, y procesarlos es increíblemente difícil. Hay que encontrar y aplicar patrones para mejorar las capacidades de previsión y planificación de la cadena de suministro. Esto puede ser una tarea demasiado ardua para los humanos, pero no para las máquinas.

A través del machine learning se pueden integrar fácilmente fuentes de datos e identificar tendencias que, de otro modo, sería imposible comprender e interpretar. En este caso, los beneficios son evidentes, ya que el machine learning puede ayudar a las empresas a mejorar las previsiones, planificar sus promociones e introducir productos en el mercado, entre otros.

A través del machine learning también se pueden examinar las percepciones proporcionadas por los equipos de Ventas y Cadena de Suministro y determinar dónde hay diferencias críticas. Compararlas puede facilitar una visión más clara, garantizando que los argumentos se basen en hechos y datos.

Si lo miramos desde la perspectiva del director general, el machine learning puede ayudarle a mejorar la resiliencia de la cadena de suministro. Fíjate en las perturbaciones que hemos tenido en los dos últimos años. El machine learning puede ayudar a identificar ese tipo de perturbaciones con antelación y ayudar a la empresa a prepararse y actuar antes que los demás.

Pregunta final: ¿Cómo garantizan las empresas que sus decisiones en la cadena de suministro sigan siendo éticas con la entrada en juego de la IA?

Desde el punto de vista ético, el machine learning es un concepto relativamente nuevo, por lo que los retos siguen evolucionando. ¿A quién pertenecen los datos y qué se debe hacer con ellos?

Quizás sea un poco pronto para ver los posibles retos éticos que presentará el machine learning, y mucho menos para superarlos. Pero se deben explorar proactivamente los posibles peligros.

El papel de las personas en la cadena de suministro sigue siendo vital. Y espero que eso no cambie. De hecho, en Slimstock, nuestros clientes son la principal brújula de la hoja de ruta del producto.

Me encanta conectar e interactuar con los clientes, así que estoy encantado de formar parte de este fantástico evento de la comunidad S&OP.

Un enorme agradecimiento a Daan Majoor por regalarnos su tiempo y darnos tantos detalles sobre Machine Learning en S&OP y lo que el futuro puede deparar a las empresas en la cadena de suministro.