{"id":2241,"date":"2024-01-18T18:59:54","date_gmt":"2024-01-18T18:59:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/?p=2241"},"modified":"2024-01-31T12:20:28","modified_gmt":"2024-01-31T12:20:28","slug":"ia-bigdata-cadena-suministros-ecologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/ia-bigdata-cadena-suministros-ecologica\/","title":{"rendered":"IA y big data, motores de crecimiento de la cadena de suministro ecol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<p>Junto con la inteligencia artificial (IA), el big data es una herramienta de trabajo esencial para impulsar a gran escala la cadena de suministro ecol\u00f3gica. El objetivo es, por supuesto, conseguir que la cadena de suministro genere cero emisiones de carbono, sin por ello renunciar al rendimiento.<\/p>\n<p>Seg\u00fan un estudio dirigido por Capgemini en agosto de 2020<a href=\"#_ftn1\" name=\"_ftnref1\">[1]<\/a>, el 85 % de las empresas considera que es viable unir la optimizaci\u00f3n de los costes con la protecci\u00f3n del medio ambiente. Esta constituye una prioridad estrat\u00e9gica 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.<\/p>\n<h2><span style=\"color: #005641;\">La IA y el big data articulan la cadena de suministro ecol\u00f3gica<\/span><\/h2>\n<p><strong>La transici\u00f3n ecol\u00f3gica y la digital avanzan de la mano. <\/strong>Se enmarcan en la misma hoja de ruta y responden a los mismos prop\u00f3sitos de rendimiento operativo y medioambiental, centr\u00e1ndose sobre todo en la optimizaci\u00f3n de costes.<\/p>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo afecta la tecnolog\u00eda al medio ambiente?<\/h3>\n<p>Las tecnolog\u00edas 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 energ\u00eda, la disminuci\u00f3n de residuos y el aumento del tiempo y la eficiencia son <strong>posibles gracias a los sistemas de recopilaci\u00f3n y procesamiento de datos en tiempo real<\/strong>.<\/p>\n<p>Seg\u00fan el estudio mencionado, cerca del 80 % de las empresas tiene previsto <strong>invertir en tecnolog\u00edas digitales para acelerar su transici\u00f3n ecol\u00f3gica<\/strong>, adoptando, por ejemplo, el sistema de almac\u00e9n automatizado 4.0. Estas empresas se plantean esta potencial inversi\u00f3n de la siguiente manera:<\/p>\n<ul>\n<li>Para el 59 %, los sistemas de recopilaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos son indicadores valiosos para gestionar y controlar las cuestiones medioambientales (consumo de energ\u00eda, combustible y agua, adem\u00e1s de las emisiones de CO2).<\/li>\n<li>El 50 % considera tambi\u00e9n que los avances tecnol\u00f3gicos mejoran la precisi\u00f3n de estos indicadores.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Inteligencia artificial para reducir el coste medioambiental del transporte por carretera<\/h3>\n<p>El transporte por carretera puede aplicar soluciones concretas gracias al big data y la inteligencia artificial: la recopilaci\u00f3n de datos en tiempo real facilita informaci\u00f3n exhaustiva <strong>sobre c\u00f3mo conducen los usuarios y, con ello, sobre el consumo de combustible<\/strong>. Gracias al an\u00e1lisis de datos, es posible <strong>educar a los conductores para circular de forma m\u00e1s eficiente desde el punto de vista energ\u00e9tico<\/strong> y, as\u00ed, 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:<\/p>\n<ul>\n<li>Reducci\u00f3n de los costes de transporte;<\/li>\n<li>Reducci\u00f3n de la huella medioambiental de la cadena de suministro;<\/li>\n<li>Los conductores circulan con m\u00e1s precauci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>El c\u00e1lculo del tr\u00e1fico en tiempo real<\/strong> permite escoger siempre la ruta m\u00e1s eficiente y reducir el n\u00famero de desplazamientos, por lo que el big data tambi\u00e9n <strong>reduce los plazos de entrega<\/strong> al optimizar las rutas y los repostajes. Se estima que estas herramientas reducen las distancias de viaje en un 16 % y <a href=\"https:\/\/www.orange-business.com\/en\/magazine\/climate-change-sustainability-has-become-business-imperative\">mejoran la puntualidad de las entregas hasta un 98 % de media<\/a>: un paso m\u00e1s hacia la RSE y la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n<h2><span style=\"color: #005641;\">Cuando la inteligencia artificial y la cadena de suministro son sin\u00f3nimo de previsi\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p>La otra gran ventaja del big data, cuando se combina con software de inteligencia artificial (IA) y se procesa a trav\u00e9s de algoritmos de aprendizaje (<em>Deep Learning<\/em>), es su <strong>capacidad de an\u00e1lisis<\/strong>. De este modo, las empresas est\u00e1n cambiando de un modelo de an\u00e1lisis basado en el rendimiento ya registrado a otro capaz de orientar sobre posibles eventos futuros. Aplicada a la log\u00edstica, esta capacidad predictiva <strong>permite dar soluciones eficaces a la cadena de suministro, tanto desde el punto de vista operativo como medioambiental<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>El puerto de Amberes<\/strong>, por ejemplo, ha adoptado esta medida a trav\u00e9s de la <strong>elaboraci\u00f3n de un modelo tridimensional del puerto <\/strong>denominado <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=kLLTNRPgLe8\">APICA<\/a> (<em>Antwerp Port Information and Control Assistant<\/em>, en espa\u00f1ol Asistente de Informaci\u00f3n 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:<\/p>\n<ul>\n<li>Movimiento de mercanc\u00edas;<\/li>\n<li>Condiciones meteorol\u00f3gicas;<\/li>\n<li>Calidad del aire;<\/li>\n<li>Mareas;<\/li>\n<li>Disponibilidad del personal;<\/li>\n<li>Apertura de puentes y compuertas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Toda esta informaci\u00f3n es enviada por sensores IoT (Internet de las Cosas), c\u00e1maras y drones, lo cual facilita a los responsables portuarios <strong>una visi\u00f3n completa en tiempo real de la actividad<\/strong>, 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.<\/p>\n<p>La previsi\u00f3n que aseguran los datos y la inteligencia artificial en la cadena de suministro representa tambi\u00e9n una soluci\u00f3n para <strong>reducir de manera radical los residuos<\/strong>, en especial en el transporte de productos frescos. Se calcula que la capacidad de regular con antelaci\u00f3n las existencias y los cargamentos dependiendo de las ventas puede reducir el n\u00famero de camiones en la carretera entre un 15 y un 20 %, y gracias a la IA la precisi\u00f3n de las previsiones aumenta entre un 10 y un 15 %.<\/p>\n<h2><span style=\"color: #005641;\">Big data e inteligencia artificial para transformar la cadena de suministro<\/span><\/h2>\n<p>Para poder reducir su impacto medioambiental, optimizar sus actividades y poder responder a los problemas en tiempo real, las empresas deben tener un <strong>control de todo el conjunto que forma la cadena de suministro<\/strong>.<\/p>\n<h3>\u00bfPor qu\u00e9 recabar datos durante todo el ciclo de vida del producto?<\/h3>\n<p>Es imprescindible que las empresas conozcan mejor los materiales, componentes e ingredientes utilizados, el envasado, el origen, los procesos de fabricaci\u00f3n y el consumo de energ\u00eda. Esta perspectiva completa de su negocio les permite disponer de los recursos necesarios para <strong>introducir cambios fundamentales en la cadena de suministro del sector<\/strong>.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, las empresas tambi\u00e9n deben tejer redes inteligentes que integren a todos los agentes que intervienen en el mercado, empezando por los clientes, lo que les permitir\u00e1 <strong>tener acceso a datos sobre la distribuci\u00f3n y el reciclaje<\/strong> de sus art\u00edculos. Los modelos de inteligencia artificial dise\u00f1ados a medida para la cadena de suministro y el ML (<em>Machine Learning<\/em>, aprendizaje autom\u00e1tico) son cruciales para que estos datos sean de utilidad.<\/p>\n<h3>Por una mayor transparencia de la cadena de suministro para afrontar con mayor eficiencia sus retos<\/h3>\n<p>Instaurar un <strong>sistema inform\u00e1tico eficaz de control y seguimiento<\/strong> exige establecer una red de empresas que compartan informaci\u00f3n. Para entender del todo los retos que plantea la reducci\u00f3n del impacto medioambiental derivado de la producci\u00f3n, una empresa necesita crear v\u00ednculos con sus proveedores directos e indirectos. Adem\u00e1s, esta red tambi\u00e9n puede incluir recursos como los sat\u00e9lites para controlar la deforestaci\u00f3n, la explotaci\u00f3n del agua, la agricultura y la miner\u00eda.<\/p>\n<p>Tecnolog\u00edas como <strong>Blockchain, 5G y los sensores en pal\u00e9s<\/strong> tambi\u00e9n favorecen una <strong>conectividad segura y en tiempo real<\/strong>, adem\u00e1s de garantizar la visibilidad de las cadenas de almacenamiento y las interacciones de la red. Recopilar y gestionar toda esta informaci\u00f3n requiere un banco de datos escalable y la integraci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes de datos.<\/p>\n<h3>Inteligencia artificial en la cadena de suministro y en los almacenes<\/h3>\n<p><strong>La tecnolog\u00eda ha llevado los almacenes a la era 4.0<\/strong>: la gesti\u00f3n de almacenes del futuro se perfeccionar\u00e1 gracias al uso combinado de la automatizaci\u00f3n, la inteligencia artificial y el big data. Estos avances tecnol\u00f3gicos permiten actuar en pos de la transici\u00f3n ecol\u00f3gica mejorando cada uno de los procesos del almac\u00e9n, y esta optimizaci\u00f3n se traduce tambi\u00e9n en modificaciones en la gesti\u00f3n de los equipos, lo que a su vez conlleva una nueva organizaci\u00f3n de los servicios y cambios en la direcci\u00f3n.<\/p>\n<p>Descarga nuestro libro blanco sobre &#8220;<a href=\"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/libro-blanco-transformacion-del-almacen-y-operaciones\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La transformaci\u00f3n de los almacenes y sus operaciones<\/a>&#8221; para conocer mejor los nuevos retos humanos de este sector.<\/p>\n<p><a href=\"#_ftnref1\" name=\"_ftn1\">[1]<\/a> <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/20-06_9880_Sustainability-in-CPR_Final_Web-1.pdf\">https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/20-06_9880_Sustainability-in-CPR_Final_Web-1.pdf<\/a><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":2244,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[14,10,5,7],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2241"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2241"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2241\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2243,"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2241\/revisions\/2243"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2244"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2241"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2241"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.manutan.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2241"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}