{"id":9091,"date":"2021-12-06T08:26:55","date_gmt":"2021-12-06T11:26:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/?p=9091"},"modified":"2021-12-06T08:26:55","modified_gmt":"2021-12-06T11:26:55","slug":"digital-twins-con-ia-para-anticipar-los-fallos-de-la-cadena-de-suministro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/?p=9091","title":{"rendered":"‘Digital twins’ con IA para anticipar los fallos de la cadena de suministro"},"content":{"rendered":"

En vista de que las interrupciones de la cadena de suministro de los \u00faltimos dos a\u00f1os no muestran signos de solucionarse a corto plazo, las empresas est\u00e1n recurriendo a una nueva generaci\u00f3n de simulaciones impulsadas por inteligencia artificial (IA) denominadas gemelos digitales (digital twins) para ayudar a entregar a tiempo productos y servicios a sus clientes. Estas herramientas no\u00a0solo\u00a0predicen las interrupciones futuras, tambi\u00e9n sugieren qu\u00e9 hacer al respecto.<\/p>\n

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En vista de que las\u00a0interrupciones<\/a>\u00a0de la cadena de suministro<\/a>\u00a0de los \u00faltimos dos a\u00f1os no muestran signos de solucionarse a corto plazo, las empresas est\u00e1n recurriendo a una nueva generaci\u00f3n de simulaciones impulsadas por inteligencia artificial (IA) denominadas\u00a0gemelos digitales (digital twins<\/em>)<\/a>\u00a0para ayudar a entregar a tiempo productos y servicios a sus clientes.\u00a0Estas herramientas no solo\u00a0predicen las interrupciones futuras, tambi\u00e9n sugieren qu\u00e9 hacer al respecto<\/strong>.\u00a0Las desesperadas empresas que luchan con el colapso del\u00a0env\u00edo justo a tiempo los<\/a>\u00a0utilizan para encontrar un equilibrio crucial entre la eficiencia y la resistencia.<\/p>\n

La lista de productos que han resultado dif\u00edciles de conseguir en los \u00faltimos meses es tan variada como larga: coches, tel\u00e9fonos, lentillas, productos de limpieza, alimentos frescos, muebles de jard\u00edn, libros,\u00a0el color azul<\/a>.\u00a0“No es como cuando todo el mundo se qued\u00f3 sin papel higi\u00e9nico<\/strong>\u00a0en marzo de 2020. Esta vez, los productos que faltan parecen personalizados”, destaca el fundador de la empresa Pathmind, Chris Nicholson, que usa la IA para los problemas de log\u00edstica.<\/p>\n

La pandemia de coronavirus (COVID-19<\/a>)<\/u>\u00a0ha afectado muchas de las redes del mundo, desde\u00a0internet<\/a>\u00a0hasta los viajes a\u00e9reos internacionales.\u00a0Pero las cadenas de suministro que atraviesan el planeta (barcos, camiones y trenes que unen f\u00e1bricas con puertos y almacenes para transportar casi todo lo que compramos a miles de kil\u00f3metros, desde donde se fabrica hasta donde se consume)\u00a0se enfrentan a m\u00e1s dificultades que nunca<\/strong>.<\/p>\n

El fundador y CEO de la consultora Avenue7Media, Jason Boyce, que asesora a los principales vendedores de Amazon, afirma: “Es justo decir que, independientemente de lo que se venda, en estos momentos existe un problema. Tenemos conversaciones con clientes todos los d\u00edas en las que lloran.\u00a0Llevan meses sin tener\u00a0stock<\/em>\u00a0al completo durante un per\u00edodo de 30 d\u00edas\u00a0<\/strong>seguidos”. Y afirma que tiene clientes que estar\u00edan ganando decenas de millones de euros al a\u00f1o si pudieran mantener sus existencias.<\/p>\n

Los gemelos digitales buscan resolver las roturas en la cadena de suministro anticip\u00e1ndose a ellas antes de que ocurran y luego usando la IA para encontrar una soluci\u00f3n.\u00a0El propio nombre representa la idea clave de simular un sistema complejo en un ordenador, creando una especie de gemelo que refleja los objetos del mundo real, desde los puertos hasta los productos, y los procesos de los que forman parte.\u00a0Las simulaciones han empezado a influir en la toma de decisiones industriales\u00a0<\/strong>desde hace algunos a\u00f1os, ayudando a las personas a explorar diferentes dise\u00f1os de productos o simplificar la distribuci\u00f3n de un almac\u00e9n.<\/p>\n

Pero la disponibilidad de grandes cantidades de datos en tiempo real y la potencia inform\u00e1tica significa que, por primera vez,\u00a0se pueden simular algunos procesos m\u00e1s complejos, incluido el caos de las cadenas de suministro globales<\/strong>\u00a0que, a menudo, dependen de numerosos proveedores y redes de transporte.<\/p>\n

Este tipo de tecnolog\u00eda le ha dado un valor adicional durante a\u00f1os a Amazon, que ya tiene la ventaja de gestionar sus propios camiones y almacenes.\u00a0Actualmente, otras empresas tambi\u00e9n est\u00e1n adoptando esa tecnolog\u00eda.\u00a0Google desarrolla gemelos digitales de la cadena de suministro que el fabricante de coches Renault anunci\u00f3 que hab\u00eda empezado a usar este septiembre.\u00a0Los gigantes del transporte mar\u00edtimo internacional como FedEx y DHL est\u00e1n creando su propio software de simulaci\u00f3n.\u00a0Las empresas de inteligencia artificial como Pathmind crean herramientas a medida para cualquiera que pueda pagarlas.\u00a0Sin embargo, no todos se beneficiar\u00e1n.\u00a0De hecho, la poderosa nueva tecnolog\u00eda\u00a0podr\u00eda ampliar la creciente brecha digital en la econom\u00eda global.<\/strong><\/p>\n

Capear el temporal<\/strong><\/p>\n

Resulta f\u00e1cil culpar a la pandemia por los problemas actuales de la cadena de suministro.\u00a0Los cierres de f\u00e1bricas y\u00a0la falta de mano de obra<\/a>\u00a0eliminaron los centros de producci\u00f3n y env\u00edo, al mismo tiempo que un gran aumento en las compras\u00a0online<\/em>\u00a0y las compulsivas hizo que\u00a0la demanda de entregas a domicilio se disparara<\/strong>.<\/p>\n

Pero, en realidad,\u00a0la pandemia solo empeor\u00f3 una situaci\u00f3n que ya iba mal<\/strong>.\u00a0“Hay fuerzas globales que impulsan esto, todas combinadas en una tormenta perfecta”, se\u00f1ala la economista del University College London (Reino Unido) D’Maris Coffman que estudia el efecto de la pandemia en la cadena de suministro.<\/p>\n

Acabar con esta tormenta requerir\u00e1 invertir billones de euros en infraestructura global, expandir los puertos y las flotas de entrega e invertir en una mejor gesti\u00f3n, mejores condiciones de trabajo y mejores acuerdos comerciales.\u00a0“La tecnolog\u00eda no va a resolver estos problemas.\u00a0No har\u00e1 que los barcos lleven m\u00e1s contenedores<\/strong>“, indica el director del Data Science Lab (laboratorio de ciencia de datos) del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts, David Simchi-Levi, quien ha ayudado a construir gemelos digitales para varias empresas grandes.\u00a0Pero la IA puede ayudar a las empresas a sobrellevar la peor parte.\u00a0“Los gemelos digitales permiten identificar los problemas antes de que sucedan”, a\u00f1ade.<\/p>\n

Seg\u00fan el director general del equipo de Cadena de Suministro y Log\u00edstica de Google, Hans Thalbauer,\u00a0el mayor problema al que se enfrentan las empresas es la incapacidad de pronosticar\u00a0<\/strong>los acontecimientos en la cadena.\u00a0Y afirma. “No importa con qu\u00e9 empresa hable. Todos los actores del mundo de la cadena de suministro le dir\u00e1n que no tienen la visibilidad que necesitan para tomar decisiones”<\/p>\n

Esa visibilidad de la cadena de suministro permite a Amazon, por ejemplo, predecir cu\u00e1ndo aparecer\u00e1 un art\u00edculo en la puerta de su casa.\u00a0Por cada art\u00edculo que Amazon entrega (eso incluye los millones de art\u00edculos que env\u00eda en nombre de los vendedores externos como Boyce y sus clientes), ofrece una estimaci\u00f3n precisa de cu\u00e1ndo llegar\u00e1.\u00a0Puede que no parezca gran cosa, seg\u00fan Boyce, pero\u00a0si Amazon se equivocara en estas predicciones, empezar\u00eda a perder clientes<\/strong>, especialmente durante las fiestas navide\u00f1as, cuando la gente compra regalos de \u00faltima hora y conf\u00eda en que Amazon los entregue.\u00a0“Se necesita una potencia inform\u00e1tica enorme solo para mostrar ese peque\u00f1o d\u00eda de entrega. Pero la gente se vuelve loca cuando no recibe sus cosas a tiempo”, explica.<\/p>\n

Seg\u00fan la empresa estadounidense Deliverr, que gestiona la log\u00edstica de entrega para varias empresas de comercio electr\u00f3nico, incluidas Amazon, Walmart, eBay y Shopify, el tiempo de entrega estimado de dos d\u00edas frente a siete o 10 d\u00edas aumenta las ventas en un 40 %;\u00a0un tiempo de entrega estimado de un d\u00eda incrementa las ventas en un 70 %.<\/strong><\/p>\n

No es de extra\u00f1ar que otros quieran su propia bola de cristal.\u00a0La cadena de suministro justo a tiempo ya casi no existe<\/strong>.\u00a0Las interrupciones de los \u00faltimos dos a\u00f1os hundieron a muchas empresas que persegu\u00edan la hipereficiencia hasta el extremo.\u00a0El espacio de almac\u00e9n es caro, y pagar para almacenar el producto que quiz\u00e1s no necesite en una semana puede parecer extravagante en tiempos de abundancia.\u00a0Pero si el\u00a0stock<\/em>\u00a0de la pr\u00f3xima semana no aparece, no habr\u00e1 nada que vender.<\/p>\n

“Antes de la pandemia, la mayor\u00eda de las empresas se centraban en reducir los costes<\/strong>“, afirma Simchi-Levi.\u00a0En la actualidad est\u00e1n dispuestas a pagar por la resiliencia, pero centrarse solo en la resiliencia tambi\u00e9n es un error: se debe encontrar un equilibrio adecuado entre ambos.\u00a0Este es el verdadero poder de las simulaciones.\u00a0Y a\u00f1ade: “Vemos un n\u00famero creciente de empresas que empiezan a poner a prueba su cadena de suministro utilizando los gemelos digitales”.<\/p>\n

Preguntas hipot\u00e9ticas<\/strong><\/p>\n

Al explorar los diferentes escenarios posibles, las empresas pueden identificar el equilibrio entre la eficiencia y la resiliencia que mejor les funcione.\u00a0Si se a\u00f1ade aprendizaje reforzado profundo, que permite a una IA aprender a trav\u00e9s de prueba y error qu\u00e9 acciones tomar en diferentes situaciones, los gemelos digitales se convierten en m\u00e1quinas para explorar preguntas hipot\u00e9ticas.\u00a0\u00bfQu\u00e9 pasa si hay una sequ\u00eda en Taiw\u00e1n y la falta de agua paraliza la fabricaci\u00f3n de microchips?\u00a0Un gemelo digital podr\u00eda predecir el riesgo de que esto suceda, encontrar el impacto que tendr\u00eda en la cadena de suministro y, mediante el aprendizaje reforzado,\u00a0sugerir qu\u00e9 acciones tomar para minimizar el da\u00f1o.<\/strong><\/p>\n

A un fabricante de coches en el medio oeste de EE. UU., un gemelo digital le podr\u00eda sugerir que compre piezas adicionales de un distribuidor en la costa oeste que a\u00fan tenga excedentes.\u00a0Pero\u00a0si se unen m\u00faltiples escenarios, las cosas se vuelven enormemente complejas<\/strong>.\u00a0Por ejemplo, seg\u00fan Simchi-Levi, Ford mantiene m\u00e1s de 50 f\u00e1bricas en todo el mundo, que utilizan 35.000 millones de piezas para producir seis millones de coches y camiones cada a\u00f1o.\u00a0Hay alrededor de 1.400 proveedores repartidos en 4.400 sitios de fabricaci\u00f3n con los que Ford interact\u00faa directamente, y un mont\u00f3n de proveedores y sus proveedores de hasta 10 niveles entre Ford y las materias primas que entran en sus veh\u00edculos.\u00a0Cualquiera de esos nexos podr\u00eda romperse, y una buena prueba de tensi\u00f3n deber\u00eda sondear cada uno de ellos.<\/p>\n

Los gemelos digitales se basan en\u00a0la mayor cantidad de datos posible para ejecutar sus simulaciones<\/strong>\u00a0y entrenar sus IA.\u00a0Est\u00e1 la informaci\u00f3n log\u00edstica sobre la empresa y sus proveedores, contabilizando m\u00e1s datos como el inventario y los env\u00edos.\u00a0Luego est\u00e1n los datos sobre el comportamiento del consumidor, basados en el an\u00e1lisis del mercado y las proyecciones financieras.\u00a0Y tambi\u00e9n, la informaci\u00f3n sobre el mundo en general, como las tendencias geopol\u00edticas y socioecon\u00f3micas.\u00a0Simchi-Levi incluso ha extra\u00eddo datos de redes sociales para predecir el comportamiento de las personas, especialmente durante la pandemia.<\/p>\n

El gemelo digital de Google se puede conectar a Google Earth y\u00a0tiene en cuenta los patrones clim\u00e1ticos globales.<\/strong>\u00a0Un productor de hortalizas en California (EE. UU.) puede realizar las simulaciones para ver cu\u00e1les de sus campos est\u00e1n en riesgo de La Ni\u00f1a, se\u00f1ala Thalbauer.\u00a0Cuando Google crea un gemelo digital para un cliente como Renault, pueden elegir cu\u00e1l de las muchas fuentes de datos disponibles incluir.<\/p>\n

Pathmind adopta un enfoque diferente.\u00a0Su gemelo digital simplemente re\u00fane las herramientas existentes de gesti\u00f3n de la cadena de suministro de la empresa, aprovechando los datos que ya producen.\u00a0Luego, aumenta estos datos ejecutando simulaciones hipot\u00e9ticas y a\u00f1adiendo los datos sint\u00e9ticos resultantes a la olla en la que entrena su IA.\u00a0El enfoque es similar a c\u00f3mo AlphaZero domin\u00f3 el juego de Go y el ajedrez jugando millones de partidas virtuales contra s\u00ed mismo.\u00a0En vez de aprender qu\u00e9 pieza mover en un tablero,\u00a0los gemelos digitales pueden aprender qu\u00e9\u00a0stock<\/em>\u00a0pedir y cu\u00e1ndo<\/strong>\u00a0o d\u00f3nde abrir un nuevo almac\u00e9n.<\/p>\n

Con los datos sint\u00e9ticos adecuados, un gemelo digital puede aprender a\u00a0responder a los acontecimientos nunca vistos, incluso a pandemias globales<\/strong>. Nicholson detalla:\u00a0“Aqu\u00ed es donde nos adentramos en todo el secreto de ‘\u00bfPor qu\u00e9 es inteligente la IA?’. Vive m\u00e1s que nosotros, en estos muchos mundos diferentes, algunos de los cuales nunca han existido antes”.<\/p>\n

En teor\u00eda, cualquiera puede beneficiarse de esta tecnolog\u00eda.\u00a0En la pr\u00e1ctica, habr\u00e1 ganadores y perdedores.<\/strong>\u00a0“La tecnolog\u00eda de gemelos digitales presenta una poderosa oportunidad para las empresas de cualquier tama\u00f1o”, opina el abogado y antiguo congresista estadounidense que actualmente es vicepresidente s\u00e9nior de la consultora fiscal de Estados Unidos Alliantgroup, Rick Lazio.\u00a0Pero se\u00f1ala que las empresas m\u00e1s grandes, que ya est\u00e1n mejor protegidas contra las p\u00e9rdidas, son las que han empezado a utilizar esta tecnolog\u00eda de forma m\u00e1s r\u00e1pida.<\/p>\n

Lazio cree que\u00a0muchas empresas m\u00e1s peque\u00f1as necesitar\u00e1n ayuda para no quedarse atr\u00e1s<\/strong>, tal vez a trav\u00e9s de inversi\u00f3n gubernamental.\u00a0“Las empresas que adoptan la tecnolog\u00eda de forma temprana ven beneficios mayores que la suma de sus partes”, resalta.<\/p>\n

No se trata solo de las empresas m\u00e1s peque\u00f1as. Nicholson advierte:\u00a0“Muchos de los puertos del mundo funcionan con el papel<\/strong>;\u00a0con suerte, usan archivos PDF y correos electr\u00f3nicos. Estos son los principales operadores, no un fabricante de velas en New Hampshire (EE. UU.). Sin digitalizaci\u00f3n no hay IA”.<\/p>\n

Simchi-Levi es m\u00e1s optimista.\u00a0Antes, muchas empresas asum\u00edan que poner en marcha un gemelo digital requerir\u00eda una enorme inversi\u00f3n y a\u00f1os para amortizarla, pero ese ya no es el caso:\u00a0con un mill\u00f3n de d\u00f3lares y 18 meses se pueden generar muchos de los beneficios.<\/strong><\/p>\n

Simchi-Levi no tiene ninguna duda de que el revuelo en torno a los gemelos digitales se mantendr\u00e1 incluso una vez que haya pasado la peor de las interrupciones actuales.\u00a0Si no es por la pandemia, ser\u00e1 por otra cosa, opina.\u00a0Los \u00faltimos a\u00f1os han ense\u00f1ado a las empresas c\u00f3mo prepararse mejor y c\u00f3mo competir mejor<\/strong>.\u00a0Y concluye: “Cuando volvamos a la normalidad, no ser\u00e1 igual que antes. La pandemia demostr\u00f3 que el futuro ya est\u00e1 aqu\u00ed”.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> https:\/\/www.technologyreview.es<\/em><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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