馃 La inteligencia artificial (IA) tiene cada vez m谩s relevancia en las distintas 谩reas de la direcci贸n de operaciones, permitiendo la optimizaci贸n de procesos, la toma de decisiones m谩s informadas y la mejora de la eficiencia en general. 馃摚
Hay m煤ltiples aplicaciones de la IA, pero las que considero las 12 m谩s importantes en el 谩rea de las operaciones son las siguientes;
1.Gesti贸n de la Cadena de Suministro: La IA puede ayudar a predecir la demanda, optimizar la planificaci贸n de inventario, identificar patrones de comportamiento en la cadena de suministro y realizar ajustes en tiempo real para garantizar una gesti贸n m谩s eficiente. En un momento como el actual en el que hay que adaptarse a un cliente y entorno cada vez m谩s cambiante la IA puede aportar mucho valor.
2. Planificaci贸n de la producci贸n: La IA puede analizar datos hist贸ricos de producci贸n y factores externos (como cambios en la demanda o condiciones clim谩ticas) para mejorar la planificaci贸n y programaci贸n de la producci贸n, minimizando los tiempos de inactividad y maximizando la utilizaci贸n de recursos. Nos ayudar谩 a limpiar los hist贸ricos, tambi茅n nos permitir谩 por ejemplo hacer an谩lisis causales (cuando ocurre un determinado suceso o concatenaci贸n de sucesos se estima una determinada variable de previsi贸n de demanda).
3. Mantenimiento predictivo: Utilizando t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico, 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 metodolog铆as lineales de an谩lisis se pierden el an谩lisis causal y la IA nos puede ayudar a ser m谩s eficientes.
4. Optimizaci贸n de la log铆stica y los canales de distribuci贸n: La IA puede mejorar la eficiencia de las rutas de distribuci贸n, determinar el mejor momento para realizar entregas y reducir los costos asociados con el transporte y almacenamiento.
Gesti贸n de calidad: La IA puede ayudar a identificar patrones en los datos de calidad del producto y predecir problemas potenciales en la producci贸n, permitiendo una gesti贸n de la calidad m谩s proactiva. Si adem谩s formamos parte de una red colaborativa de transporte permite encontrar sinergias entre empresas.
5. Automatizaci贸n de procesos: La IA puede llevar a cabo tareas repetitivas y mon贸tonas, liberando a los empleados para enfocarse en tareas m谩s estrat茅gicas.
An谩lisis de datos en tiempo real: La IA puede procesar grandes vol煤menes de datos en tiempo real, proporcionando informaci贸n valiosa para tomar decisiones m谩s r谩pidas y fundamentadas. Nos permitir谩 centrarnos en tareas que aporten valor y automatizar las repetitivas o que no aportan.
6. Previsi贸n de la demanda: La IA nos permite realizar pron贸sticos m谩s precisos sobre la demanda futura, que al cruzarlo con la pol铆tica de stocks (que tambi茅n puede ser gestionada por la IA para ser m谩s din谩mica y adaptable), nos ayuda a evitar excedentes o faltantes de inventario, y sobre todo a mejorar el nivel de servicio al cliente.
7. An谩lisis de comportamiento de clientes o predicci贸n del abandono: La IA puede analizar la evoluci贸n 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 m谩s o incluso poder captar con tiempo clientes para los que vamos perdiendo relevancia y, por tanto, nos permitir谩 actuar. Por ejemplo; La IA puede analizar datos de precios y comportamiento del cliente para ajustar din谩micamente los precios y maximizar los ingresos.
8. Gesti贸n de dashboard de indicadores operacionales: Los dashboard convencionales son est谩ticos 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 podr谩 analizar los par谩metros clave de nuestros productos tanto en l铆nea como los que nos lleguen de reclamaciones y otras fuentes de informaci贸n para optimizar la calidad.
10. Colaboraci贸n humano-robot: En entornos de fabricaci贸n y log铆stica, la IA puede facilitar la colaboraci贸n entre humanos y robots, optimizando la utilizaci贸n de recursos y mejorando la seguridad. Tambi茅n nos permitir谩 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 谩reas operativas.
11. Gesti贸n de los recursos humanos; Las 谩reas operacionales normalmente son intensivas en recursos, por lo que la gesti贸n de todo lo relativo a las personas es muy mejorable. Hoy en d铆a es complejo cuadrar calendarios de vacaciones, capacitaciones, polivalencias, legislaci贸n laboral y otros similares con las necesidades de la cadena de suministro. Con la IA se puede hacer de forma din谩mica y adaptable a la realidad de cada momento. Adem谩s, podremos detectar necesidades de formaci贸n y validaci贸n de competencia. Tambi茅n hay un campo de desarrollo con la IA en lo relacionado con prevenci贸n de riesgos laborales (PRL).
12. Sostenibilidad; la gesti贸n de indicadores relacionados con la sostenibilidad requiere grandes desarrollos y es complejo. A trav茅s de la IA podremos mejorar esta captaci贸n e imputaci贸n, por lo que nos permitir谩 tomar decisiones m谩s focacalizadas.
馃 Estas aplicaciones de la IA en la direcci贸n de operaciones son solo algunas de las muchas posibilidades que ofrece esta tecnolog铆a. A medida que la IA contin煤a avanzando, es probable que surjan nuevas oportunidades para mejorar y transformar la gesti贸n de operaciones en diversos sectores industriales.
⚡En la medida que metamos m谩s IA podremos ser m谩s 谩giles y por tanto; tambi茅n deber铆a cambiar la cultura de la empresa y maximizar el foco en el valor.
馃捇 Para ser coherente con el tema le pregunt茅 a Chat GPT (https://chat.openai.com/) por los puntos en los que la IA puede ayudar a la direcci贸n de operaciones y simplemente la complement茅 con alg煤n punto que faltaba… 馃槉
