Análisis de Datos, Inteligencia Artificial y la Cadena de Suministros
La Cadena de Suministros esta sumergida en un mundo de datos sobre todas las transacciones que se generan en una empresa. Todos estos datos requieren tener una tratamiento lógico y ordenado para que puedan ser utilizados para que de manera inteligente nos puedan aportar información con la finalidad de obtener predicciones a través de mecanismos y metodologías que aporten tendencias razonables sobre el futuro, tanto en el corto como largo plazo. La vinculación de diversas variables, son fundamentales para realizar el análisis de datos, como los son los suministros, el movimiento de inventario, los consumos (ventas), la rotación, los costos, las rutas de distribución, los tiempos de ejecución en el abasto y el surtido, que permiten observar tendencias, en base a las funciones que generan cada una ellos y de manera simultánea su interrelación entre todas.
Entre mayor sea la cantidad de datos que se aporten en cada una de las variables, la expectativa de la función será con mayor probabilidad más precisa con la finalidad de alcanzar un asertividad de nuestra planeación aunada a la información de las tendencias de mercados, los pronósticos de la venta, la capacidad instalada y el análisis de la competencia.
La composición de datos que se otorgue para cada una de los variables, su certeza y su ordenamiento serán claves para determinar la correlación que tengan sobre la misma variable y su dependencia o no sobre otras. Las regresiones que se obtengan en cada una de las variables se podrán utilizar para establecer una matriz que pueda establecer su codependencia entre ellas, que finalmente puedan establecer una tendencia conjunta y que se el argumento directo del algoritmo de planeación.
La complejidad será determinada por los grados de libertad que se presenten entre ellas y la consistencia de los datos generados por el historial. La comparativa del análisis de la historia puede ser confrontada con los pronósticos, las tendencias y le competencia y con esto también manejar los costos de cada una de las partes que influya directamente al manejo del capital de trabajo, optimizando en su el flujo de efectivo, con las necesidades de compra y venta, y el mantenimiento correcto del inventario, que maximizará la productividad del almacén y a la vez de la planeación de las rutas de distribución.
Las funciones determinadas por el historial podrán establecer en su extrapolación, el futuro en el corto y mediano plazo, considerando que la regresión de las variables es viable y objetiva, y analizarla junto con los pronósticos. Estas funciones podrán determinar sus máximos y mínimos en conjunto, que serán promotores de puntos de reorden y los contenidos de inventarios a través de la primera y segunda derivada en función del tiempo. Los coeficientes de correlación serán moduladores de la tendencia y permitirán ser hitos de excedentes o faltantes en el abasto y en el inventario y funcionan para la determinación del impacto que puedan tener en el nivel de servicio al cliente.
Con esta metodología, se pueda argumentar métodos ágiles que permitan desarrolla algoritmos de inteligencia artificial que puedan predecir el funcionamiento asertivo de la cadena de suministro, optimizar la planeación del abasto, la demanda y los consumos.
