🤖 La inteligencia artificial (IA) tiene cada vez más relevancia en las distintas áreas de la dirección de operaciones, permitiendo la optimización de procesos, la toma de decisiones más informadas y la mejora de la eficiencia en general. 📣
Hay múltiples aplicaciones de la IA, pero las que considero las 12 más importantes en el área de las operaciones son las siguientes;
1.Gestión de la Cadena de Suministro: La IA puede ayudar a predecir la demanda, optimizar la planificación de inventario, identificar patrones de comportamiento en la cadena de suministro y realizar ajustes en tiempo real para garantizar una gestión más eficiente. En un momento como el actual en el que hay que adaptarse a un cliente y entorno cada vez más cambiante la IA puede aportar mucho valor.
2. Planificación de la producción: La IA puede analizar datos históricos de producción y factores externos (como cambios en la demanda o condiciones climáticas) para mejorar la planificación y programación de la producción, minimizando los tiempos de inactividad y maximizando la utilización de recursos. Nos ayudará a limpiar los históricos, también nos permitirá por ejemplo hacer análisis causales (cuando ocurre un determinado suceso o concatenación de sucesos se estima una determinada variable de previsión de demanda).
3. Mantenimiento predictivo: Utilizando técnicas de aprendizaje automático, la IA puede predecir fallos en maquinaria y equipos, lo que permite programar el mantenimiento de manera proactiva, reduciendo costos y evitando interrupciones no planificadas. Las metodologías lineales de análisis se pierden el análisis causal y la IA nos puede ayudar a ser más eficientes.
4. Optimización de la logística y los canales de distribución: La IA puede mejorar la eficiencia de las rutas de distribución, determinar el mejor momento para realizar entregas y reducir los costos asociados con el transporte y almacenamiento.
Gestión de calidad: La IA puede ayudar a identificar patrones en los datos de calidad del producto y predecir problemas potenciales en la producción, permitiendo una gestión de la calidad más proactiva. Si además formamos parte de una red colaborativa de transporte permite encontrar sinergias entre empresas.
5. Automatización de procesos: La IA puede llevar a cabo tareas repetitivas y monótonas, liberando a los empleados para enfocarse en tareas más estratégicas.
Análisis de datos en tiempo real: La IA puede procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, proporcionando información valiosa para tomar decisiones más rápidas y fundamentadas. Nos permitirá centrarnos en tareas que aporten valor y automatizar las repetitivas o que no aportan.
6. Previsión de la demanda: La IA nos permite realizar pronósticos más precisos sobre la demanda futura, que al cruzarlo con la política de stocks (que también puede ser gestionada por la IA para ser más dinámica y adaptable), nos ayuda a evitar excedentes o faltantes de inventario, y sobre todo a mejorar el nivel de servicio al cliente.
7. Análisis de comportamiento de clientes o predicción del abandono: La IA puede analizar la evolución de las ventas de un cliente en el tiempo, los clientes en la misma zona u otras similares y detectar si hay potencial para vender más o incluso poder captar con tiempo clientes para los que vamos perdiendo relevancia y, por tanto, nos permitirá actuar. Por ejemplo; La IA puede analizar datos de precios y comportamiento del cliente para ajustar dinámicamente los precios y maximizar los ingresos.
8. Gestión de dashboard de indicadores operacionales: Los dashboard convencionales son estáticos y normalmente a mes vencido, pero con la IA se pueden tener Dashboard predictivos y por tanto podremos adelantarnos en la toma de decisiones para asegurar el cumplimiento de objetivos clave. Esto puede afectar incluso al modelo de gobernanza de la empresa.
9. Asegurar la calidad de nuestros productos: Con IA se podrá analizar los parámetros clave de nuestros productos tanto en línea como los que nos lleguen de reclamaciones y otras fuentes de información para optimizar la calidad.
10. Colaboración humano-robot: En entornos de fabricación y logística, la IA puede facilitar la colaboración entre humanos y robots, optimizando la utilización de recursos y mejorando la seguridad. También nos permitirá mejorar la eficiencia de los trabajos o incluso adaptar trabajos a personas con discapacidades que actualmente tienen limitado el acceso a determinados puestos de trabajo en las áreas operativas.
11. Gestión de los recursos humanos; Las áreas operacionales normalmente son intensivas en recursos, por lo que la gestión de todo lo relativo a las personas es muy mejorable. Hoy en día es complejo cuadrar calendarios de vacaciones, capacitaciones, polivalencias, legislación laboral y otros similares con las necesidades de la cadena de suministro. Con la IA se puede hacer de forma dinámica y adaptable a la realidad de cada momento. Además, podremos detectar necesidades de formación y validación de competencia. También hay un campo de desarrollo con la IA en lo relacionado con prevención de riesgos laborales (PRL).
12. Sostenibilidad; la gestión de indicadores relacionados con la sostenibilidad requiere grandes desarrollos y es complejo. A través de la IA podremos mejorar esta captación e imputación, por lo que nos permitirá tomar decisiones más focacalizadas.
🤖 Estas aplicaciones de la IA en la dirección de operaciones son solo algunas de las muchas posibilidades que ofrece esta tecnología. A medida que la IA continúa avanzando, es probable que surjan nuevas oportunidades para mejorar y transformar la gestión de operaciones en diversos sectores industriales.
⚡En la medida que metamos más IA podremos ser más ágiles y por tanto; también debería cambiar la cultura de la empresa y maximizar el foco en el valor.
💻 Para ser coherente con el tema le pregunté a Chat GPT (https://chat.openai.com/) por los puntos en los que la IA puede ayudar a la dirección de operaciones y simplemente la complementé con algún punto que faltaba… 😊
