Article

  • Machine Learning
  • Artificial intelligence
  • AI
  • Digital Assistant

Adopción de la IA en Cadenas de Suministros y la Industria

24/06/2020 56

En un Estudio Reciente de Mckinsey sobre la adopción de Inteligencia Artificial en todo el mundo, los resultados muestran un incremento del 25% en el uso de la IA en comparación al año anterior, y un incremento significativo en el uso de la IA en nuevas áreas. En particular, destacan las áreas del Marketing y Ventas, Desarrollo de Productos y Servicios, la Cadena de Suministro y la Manufactura.

En la gestión de la Cadena de Suministro, el impacto de la IA destaca en el incremento de ventas por su uso en procesos de previsión de demanda y ventas, y una reducción de costes en los procesos de analítica de gastos y optimización de la red logística. Las áreas de Manufactura también destacan con una significativa reducción de costes por la aplicación de la IA en mantenimiento predictivo, control de energía y optimización del ciclo de producción.

Estudios muestran que la adopción de la Inteligencia Artificial en todo el mundo se ha incrementado un 25%

Este estudio clasifica las capacidades de la Inteligencia Artificial en las organizaciones en nueve categorías diferentes:

1- Automatización de procesos a través de robots (RPA)

2- Visión artificial

3- Machine Learning

4- Comprensión de lenguaje natural

5- Agentes virtuales o interfaces conversacionales

6- Robótica industrial

7- Comprensión de lenguaje natural

8- Generación de lenguaje natural

9- Vehículos autónomos

Es muy interesante observar en este estudio que el uso de las capacidades varía entre sectores. Por ejemplo, las empresas en el sector bienes de consumo envasados reportan un uso muy superior en robótica industrial comparado a los otros tipos de capacidades. Es decir, la prioridad en este sector está dirigida a sus procesos de ensamblaje.

Sectores farmacéuticos, productos médicos y automoción siguen esta misma prioridad, confirmando la importancia de la Inteligencia Artificial en sus procesos de manufactura. En transporte y logística destaca el uso de agentes virtuales y RPA. En el sector retail se observa un uso muy equilibrado de todas las capacidades de la IA, excepto vehículos autónomos.

Tabla: Adopción de las capacidades de la IA por Industria

Conectando los resultados de este estudio con la experiencia de las empresas, podemos identificar varios casos de éxito en cada uno de estos sectores.

Automoción:

El sector de automoción es la industria con el mayor número de robots, responsable de más del 30% de las instalaciones de robots a nivel mundial. La reducción de costes es el principal motivador de la inversión en robots, mientras que en el sector de la electrónica, en segundo lugar, es la mejora de la calidad lo que se busca.

En el sector farmacéutico, la exactitud es la principal razón para adquirir esta capacidad. Los tipos de robots industriales varían desde robots articulados, pasando por robots colaborativos, vehículos guiados autónomos (AGV) y hasta exoskeletons (brazos o articulaciones mecánicas conectadas al cuerpo humano).

En este sector podemos también mencionar el uso de asistentes virtuales inteligentes dentro de los vehículos. Sherpa es un muy buen ejemplo gracias a su acuerdo con fabricantes de coche tales como Porsche.

El sector de la automoción es la industria con mayor número de robots, responsable de más del 30% de las instalaciones a nivel mundial

Retail:

Hace unos pocos años, Amazon nos sorprendió con el modelo de AmazonGO. Utilizan capacidades de Inteligencia Artificial (Computer Vision, Sensor Fusion, Virtual Agents) para eliminar los cajeros de pago en las tiendas de conveniencia. Este modelo vino a reforzar la aportación de valor por parte de IA, para eliminar la fricción entre el cliente y el proveedor del servicio.

Logística y Transporte:

En el 2018, DHL introdujo la posibilidad de hacer seguimiento de los envíos a través de Amazon Alexa y Google Assistant, en una clara apuesta por el desarrollo de las interfaces conversacionales en la logística. El uso de vehículos autónomos es otro de las capacidades de la IA aplicadas en transporte y logística.

En primer lugar, podemos mencionar los camiones eléctricos, autónomos y con capacidad para crear un tren de carretera (platooning). Es decir, una agrupación de vehículos automatizados que incrementa la capacidad de transporte de las autovías, reduce las emisiones, y mejora la seguridad. Recientemente, Tesla ha prometido una primera entrega de estos vehículos para el 2021.

En segundo lugar, está el concepto e-palette de Toyota para producir masivamente vehículos eléctricos y autónomos multiusos como por ejemplo, vehículos repartidores de mercancías para las ciudades o vehículos de transporte de personas, para que mientras estas realizan cualquier otra actividad (como una videoconferencia, por ejemplo) el vehículo autónomo les lleve a donde deseen.

En conclusión, somos testigos de un avance acelerado de la adopción de la Inteligencia Artificial en todos los sectores de la economía, con especial interés en procesos de la cadena de suministro y la manufactura, y con un uso progresivo de las diferentes capacidades de la Inteligencia Artificial.