¿Qué es el machine learning? ¿Y cómo podemos utilizarlo para la previsión de la demanda de productos?

Sam Phipps

Última actualización: August 7, 2023 | 4 min

¿Cómo puedes aprovechar el machine learning en la supply chain para tomar mejores decisiones?

Durante años, las empresas se han esforzado por implantar tecnologías inteligentes. El objetivo final es que las “máquinas” no solo tomen decisiones, sino que estas decisiones sean “buenas” y no necesiten ser validadas por un humano.

El desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), el machine learning –que en español podría traducirse como ‘aprendizaje automático’- y otras técnicas avanzadas es imparable. La pregunta es, ¿Cómo puedes utilizar estas tecnologías revolucionarias para aumentar la eficiencia en toda la cadena de suministro?

A lo largo de este artículo, profundizaremos en el papel crucial que el machine learning desempeña ya en nuestro día a día, así como en la forma en que las empresas pueden explotarlo para crear ventajas competitivas.

Desde la previsión de la demanda de productos hasta su uso para enriquecer el proceso de planificación del suministro, exploraremos algunas de las aplicaciones del machine learning en la gestión de la cadena de suministro que ya están ofreciendo resultados fantásticos.

 

que es el machine learning?

¿Pueden las máquinas tomar “buenas” decisiones?

Vivimos en un mundo en el que la tecnología es una parte fundamental de nuestra vida cotidiana, y las tecnologías de las que dependemos avanzan a un ritmo exponencial. Podemos ver ejemplos de algoritmos inteligentes basados en el machine learning en todos los ámbitos de la vida:

  • Cuando buscamos productos en Internet
  • Cuando realizamos transacciones bancarias
  • Cuando escribimos unas palabras en un correo electrónico y nuestro ordenador o smartphone nos propone el final de la frase
  • Y cada vez más, cómo herramientas como ChatGPT crean un diálogo conversacional similar al que podríamos mantener con un humano.

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Muchos de estos algoritmos utilizan cada dato que acumulan para aprender y mejorar. Un ejemplo famoso es el sistema de ajedrez Deep Blue (DBC) de IBM . En 1997, la máquina consiguió derrotar al Campeón del Mundo de Ajedrez, Garry Kasparov, utilizando algoritmos perfeccionados mediante machine learning.

Sin embargo, estos avances tienen sus consecuencias, y no todas positivas. Es casi como si nuestro mundo empezara a parecerse a un capítulo de Black Mirror. Puede parecer que todos nos hemos convertido en una persona de interés público a la que se vigila constantemente. Y, sin embargo, todos estamos convencidos de que estas tecnologías innovadoras nos hacen la vida mejor y más sencilla.

Si extrapolamos esto a la complejidad de la cadena de suministro, la aplicación de esta tecnología inteligente a la supply chain es algo que se viene haciendo desde hace mucho tiempo. Sin embargo, se ha centrado principalmente en la automatización de procesos en las fábricas. La guinda del pastel está en desarrollar algoritmos que aprendan a resolver problemas tomando las mejores decisiones de forma autónoma.

Conceptos fundamentales del machine learning e inteligencia artificial

En primer lugar, expliquemos algunos conceptos fundamentales.

Sin duda, te habrás topado con los conceptos de inteligencia artificial y machine learning, pero con el fin de aportar claridad a la ecuación, vamos a definirlos:

Inteligencia artificial o Artificial Intelligence (AI)

En esencia, se trata del concepto de intentar que las máquinas se ajusten al comportamiento humano. En los últimos tiempos, esto ha cobrado importancia debido, en parte, al enorme volumen y variedad de datos que las empresas son ahora capaces de recopilar y a la velocidad a la que pueden procesarlos.

¿Qué es el machine learning?

Se trata de una disciplina dentro de la IA que se dedica al estudio y diseño de algoritmos para realizar una tarea a partir de datos. Y lo que es más importante, la máquina utiliza estos datos para aprender y mejorar automáticamente sin intervención humana.

En esencia, el machine learning combina la estadística aplicada y la informática con la velocidad y la precisión para predecir comportamientos futuros. Para ello, esta tecnología necesita recopilar y almacenar una gran cantidad de datos (Big Data), lo que a menudo puede suponer un hándicap para muchas empresas.

Ciencia de datos y análisis avanzado

La ciencia de datos abarca la exploración e interpretación de datos para desvelar perspectivas significativas para las empresas. Combinando principios y prácticas de los campos de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y el machine learning, este enfoque de análisis avanzado permite a las empresas analizar grandes cantidades de datos.

Esto, a su vez, puede utilizarse para realizar un análisis descriptivo (que se basa en explicar lo que ha sucedido a través de estadísticas, gráficos y tablas). Sin embargo, donde las técnicas de machine learning realmente aportan valor es realizando dos tipos de análisis más sofisticados: el análisis predictivo (que realiza predicciones basadas en situaciones pasadas para su uso en el futuro); y el análisis prescriptivo (que simula diferentes escenarios y evalúa qué acciones obtendrán los mejores resultados en el futuro).

Ejemplo de machine learning: cómo aplicarlo

Como hemos mencionado, las aplicaciones del machine learning son muy amplias. Pero tomemos un ejemplo sencillo para mostrar cómo pueden utilizarse las técnicas de machine learning para obtener mejores resultados empresariales.

Imagina que trabajas en un gimnasio y quieres retener a los clientes que podrían estar pensando en darse de baja en las próximas semanas. Tu objetivo es identificar a esos socios y captarlos en el momento adecuado para convencerles de que se queden.

Veamos cómo se aplica esto en la práctica:

 

Arbol De Decisiones Machine Learning

 

¿Cómo puede el machine learning aportar valor a tu cadena de suministro?

La integración del machine learning en la gestión de la cadena de suministro ayuda a las empresas a automatizar tareas de aparente poco valor, lo que permite disponer de más tiempo para centrarse en actividades empresariales estratégicas y de mayor impacto. Sin embargo, el machine learning abre un universo de posibilidades más ambiciosas.

He aquí algunos ejemplos de cómo el machine learning ha beneficiado a los equipos de la cadena de suministro:

Gestión de la supply chain

  • Optimización de las rutas de reposición de entregas a través de diferentes puntos de la red logística en tiempo real.
  • Creación de un calendario de pedidos a proveedores teniendo en cuenta múltiples restricciones como los costes de almacenamiento , plazos de entrega , capacidad del almacén , etc.
  • Conocer en tiempo real la posición exacta de cada palé en la cadena de suministro y determinar la hora exacta de llegada al siguiente punto de la cadena.

Optimización de almacenes

  • Automatización de las inspecciones de calidad mediante el reconocimiento de imágenes para detectar daños en envases y embalajes.
  • Diseñar la disposición de los productos en el almacén, optimizar las rutas de preparación, minimizar los errores de preparación, etc.
  • Mejorar la gestión de los recursos teniendo en cuenta la información sobre el absentismo previsto y la rotación del personal para optimizar las pautas de los turnos.
  • Determinar el mejor momento para realizar el mantenimiento preventivo de la maquinaria y los equipos a fin de reducir el tiempo de inactividad.

Planificación de la producción

  • Recopilación de datos para conocer la productividad de las máquinas e identificar oportunidades de optimización (por ejemplo, redistribuyendo los tiempos de producción).
  • Automatización de acciones repetitivas para aumentar la velocidad y agilidad de la producción, lo que permite al personal centrarse en otro tipo de tareas que añaden más valor.
  • Permite la personalización, con la máxima precisión y rapidez de producción
  • Detectar posibles anomalías en la producción para que no afecten al proceso de producción.

¿Cómo puedes utilizar el machine learning para prever la demanda de productos?

Hasta ahora, hemos estado hablando de las aplicaciones del machine learning en la cadena de suministro en un sentido general. En la siguiente sección, nos centraremos en un área más específica, donde esta tecnología ya está ofreciendo resultados reales.

Al permitir a las empresas crear previsiones cada vez más precisas, el machine learning está desempeñando un papel importante a la hora de ayudar a las compañías a mejorar los procesos de toma de decisiones. Cuando se aplica a la previsión de la demanda de productos, los puntos fuertes del machine learning son evidentes.

Si se tiene en cuenta la naturaleza de este proceso crítico de la cadena de suministro, el machine learning se adapta de forma natural a la previsión de la demanda del producto:

  • Las técnicas de previsión suelen basarse en un amplio conjunto de datos.
  • Con múltiples fuentes de datos y capas de agregación, suele haber un alto grado de complejidad.
  • La información resultante puede utilizarse para apoyar la toma de decisiones en toda la organización e incluso para seleccionar a los socios de la cadena de suministro.

Dada la complejidad y la importancia de la previsión de la demanda de productos para respaldar un proceso eficaz de toma de decisiones en la cadena de suministro, muchas empresas adoptan modelos estadísticos para anticipar la demanda futura. Sin embargo, la incorporación del machine learning permite a las empresas crear una visibilidad que los modelos estadísticos por sí solos no pueden igualar.

Profundicemos en ello y exploremos 3 aplicaciones prácticas del machine learning en la previsión de la demanda de productos:

ejemplos machine learning: arbol de decisiones

 

1.) Previsión de la demanda de nuevos productos

Es muy difícil planificar la introducción de nuevos productos en el mercado. Sin embargo, aplicando algoritmos de machine learning con una configuración avanzada, es posible agrupar de forma autónoma el historial de demanda de varios artículos para identificar y anticipar tendencias en la demanda. Esto, a su vez, permite al sistema predecir el volumen potencial futuro de la demanda.

El resultado: los equipos de la cadena de suministro pueden elaborar previsiones sólidas para nuevos productos mucho más rápido, al tiempo que eliminan la incertidumbre y el riesgo de los lanzamientos de nuevos productos.

2.) Previsión y detección de anomalías

Utilizando técnicas similares a las empleadas en la detección de fraudes, las técnicas de machine learning permiten a los equipos de la cadena de suministro identificar valores atípicos en el historial de la demanda y excluirlos de cualquier análisis. Además, al utilizar técnicas avanzadas para agrupar referencias muy sensibles a las anomalías, estos productos pueden gestionarse de forma más proactiva.

Al detectar anomalías en las transacciones de los clientes, la disponibilidad del producto y el estado de las existencias, la solidez de otros algoritmos de apoyo no hace sino mejorar.

3.) Optimizar las promociones

No cabe duda de que las promociones suponen un quebradero de cabeza para las empresas. Sin embargo, a medida que avanzan los algoritmos de machine learning, las empresas sacan partido de la tecnología para optimizar el proceso de toma de decisiones en torno a las promociones. Utilizando una técnica llamada “deep reinforcement learning”, las empresas pueden desarrollar políticas de promoción más eficaces que impulsen las ventas y minimicen el riesgo de rebajas imprevistas.

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Requisitos previos para aplicar los principios del machine learning a tus operaciones

Dado el creciente número de fuentes de datos potenciales, unido al ritmo de evolución de la potencia informática, el machine learning puede ser una herramienta tremendamente poderosa tanto en la previsión de la demanda como en otros procesos clave de la cadena de suministro.

Sin embargo, en esencia sigue siendo una herramienta más a nuestro alcance. Y, por supuesto, el machine learning tiene sus inconvenientes. Por lo tanto, las empresas no deberían fijarse utilizar el machine learning como fin en sí mismo.

El machine learning no es El Santo Grial. Su punto fuerte son las situaciones en las que los datos son abundantes. Pero, ¿de cuántos datos estamos hablando exactamente?

Si tenemos una situación con 5 variables que pueden adoptar 10 valores diferentes, ya tenemos miles de combinaciones. En forecasting , por ejemplo, suele haber muchas más variables que pueden adoptar múltiples valores.

Si los datos están disponibles, el machine learning tiene un enorme poder. Sin embargo, en la práctica, ésta es la mayor debilidad del machine learning. Por ello, los gestores deben plantearse cómo recopilar los datos de forma estructurada, eficiente y “limpia”.

El machine learning también requiere mucha potencia de cálculo. Algunos algoritmos de machine learning se basan en un enorme número de cálculos numéricos, y esto a veces puede ser un problema en la gestión de stock.

Además, es importante tener en cuenta el hecho de que las soluciones en la gestión de inventarios no sólo se basan en resultados cuantitativos. En última instancia, son las personas las que deben entender las soluciones y trabajar con ellas. Por lo tanto, la dirección debe supervisar esto de cerca.

Aun así, para las empresas que esperan trabajar de forma más eficiente, el machine learning ofrece importantes ventajas competitivas. Desde vencer a los campeones del mundo de ajedrez hasta ayudarte a obtener información más fiable sobre la demanda futura, el machine learning ofrece a las empresas nuevas oportunidades que ya están revolucionando la cadena de suministro.

Preguntas frecuentes sobre machine learning en supply chain

¿Qué es el machine learning?

El “machine learning” o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a través de algoritmos y modelos estadísticos que utilizan los sistemas de computación con el fin de llevar a cabo tareas específicas sin ser programados explícitamente para ellas . Básicamente, se trata de enseñar a los ordenadores a aprender de forma autónoma a partir de los datos para poder mejorar y optimizar su funcionamiento. El machine learning es utilizado en una gran cantidad de campos , desde la medicina y la biotecnología hasta la industria financiera y el sector de la tecnología.

¿Cómo ayuda el machine learning a mejorar la precisión de la previsión de la demanda de productos?

Al aprovechar algoritmos avanzados y emplear técnicas estadísticas para analizar datos históricos con el fin de identificar patrones y tendencias y hacer predicciones sobre la demanda futura, el machine learning puede ayudar a mejorar la precisión de las previsiones de demanda de productos.

¿Pueden los algoritmos de machine learning gestionar la estacionalidad y otros patrones temporales en la previsión de la demanda de productos?

Los algoritmos de machine learning pueden captar e incorporar eficazmente la estacionalidad a los modelos de previsión de la demanda teniendo en cuenta patrones históricos y ajustando las predicciones en consecuencia. Por ejemplo, los algoritmos de machine learning incorporan una serie de técnicas como el análisis de series temporales, la media móvil autorregresiva integrada (ARIMA) y métodos de suavizado exponencial para predecir la demanda, teniendo en cuenta la estacionalidad y otros patrones temporales.

¿Cuáles son las posibles limitaciones o riesgos asociados al uso de machine learning para la previsión de la demanda de productos?

El machine learning puede aportar un gran valor al proceso de previsión de la demanda de productos. Sin embargo, debemos ser conscientes de sus limitaciones. He aquí algunos ejemplos de cosas que inevitablemente afectarán a su precisión y eficacia:

  • Calidad y disponibilidad de los datos
  • Complejidad e interpretabilidad
  • Sesgos sistemáticos
  • Incertidumbre e imprevistos

¿Se necesitan conocimientos específicos para aplicar el machine learning a la previsión de la demanda de productos?

Para sacar el máximo partido del machine learning en la previsión de la demanda de productos, se requiere una combinación de competencias técnicas y conocimientos del sector. Por ejemplo, para interpretar eficazmente los resultados, podrían ser ventajosas las siguientes competencias:

  • Dominio del análisis de datos
  • Una sólida comprensión de los conceptos de machine learning
  • Familiaridad y buen conocimiento de las técnicas de análisis estadístico.
  • Buen conocimiento de los matices tanto de la dinámica del sector como del ámbito de los productos.

¿Cómo pueden combinarse los modelos de machine learning con el juicio humano y/o las opiniones de expertos para mejorar la precisión de las previsiones de la demanda?

La combinación de los modelos de machine learning con el juicio humano y/o las opiniones de expertos puede mejorar la precisión de las previsiones de la demanda al aprovechar los puntos fuertes de ambos enfoques. Mientras que los algoritmos de machine learning ofrecen una sólida base estadística para la previsión de la demanda de productos, la inteligencia humana puede permitir a las empresas enriquecer la previsión con perspectivas cualitativas.

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