Las 10 principales empresas y soluciones de la cadena de suministro de IA y ML

La IA y el aprendizaje automático (ML) están revolucionando la gestión de la cadena de suministro de muchas formas y áreas. En el pronóstico de la demanda, por ejemplo, AI y ML pueden analizar datos históricos y tendencias del mercado para generar pronósticos de demanda precisos.

La gestión de inventario también se está beneficiando enormemente, ya que las empresas ahora pueden aprovechar los datos en tiempo real para optimizar los niveles de inventario en función de los patrones de demanda, los plazos de entrega y otras variables.

Otras facetas de la cadena de suministro que están siendo transformadas por AI y ML incluyen la planificación de la cadena de suministro, la selección de proveedores, la gestión de riesgos, la automatización de almacenes, la optimización de la última milla y el mantenimiento predictivo.

Las siguientes son 10 empresas cuyas plataformas y soluciones de IA están cambiando la forma en que se gestionan las cadenas de suministro.

Amazon Web Services (AWS) es la nube más completa y ampliamente adoptada del mundo, con 200 servicios destacados disponibles en los centros de datos de todo el mundo. Lanzada en 2017, la plataforma de aprendizaje automático (ML) de SageMaker permite a los desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en la nube.

Basado en esto, AWS Supply Chain es una aplicación basada en la nube que unifica los datos, proporciona información procesable basada en ML, colaboración contextual integrada y planificación de la demanda. Puede conectarse a los sistemas de gestión de la cadena de suministro y planificación de recursos empresariales existentes sin necesidad de cambiar la plataforma, pagar licencias por adelantado o compromisos a largo plazo.

La plataforma Vertex AI de Google permite a los usuarios crear, implementar y escalar modelos ML más rápido, con herramientas ML totalmente administradas para cualquier caso de uso.

Vertex AI reúne todos los servicios de Google Cloud para crear ML en una sola interfaz de usuario y API unificadas. En Vertex AI, los usuarios pueden entrenar y comparar fácilmente modelos usando AutoML o entrenamiento de código personalizado, con todos los modelos almacenados en un repositorio de modelos central.

Las empresas pueden usar Vertex para crear un gemelo digital de su cadena de suministro, con visibilidad de extremo a extremo, gestión de eventos basada en alertas, análisis y colaboración entre equipos.

En noviembre de 2022, Microsoft anunció su plataforma de cadena de suministro, basada en Azure, que ayuda a las organizaciones a maximizar su inversión en bienes de datos de la cadena de suministro con un enfoque abierto, brindando lo mejor de las aplicaciones SaaS, de seguridad, de colaboración, de IA y de IA de Microsoft en un formato componible. plataforma.

Microsoft Azure ML permite a los científicos y desarrolladores de datos crear, implementar y administrar modelos de alta calidad más rápido y con confianza. Acelera el tiempo de generación de valor con operaciones de aprendizaje automático líderes en la industria, interoperabilidad de código abierto y herramientas integradas. La plataforma está diseñada para aplicaciones de inteligencia artificial responsables en el aprendizaje automático.

Watson Machine Learning es un servicio en IBM Cloud con características para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales. Construido sobre una plataforma escalable de código abierto basada en componentes de Kubernetes y Docker, Watson Machine Learning permite a los usuarios crear, entrenar, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Watson ganó fama por primera vez en 2011, por ganar el programa de juegos estadounidense Jeopardy! cuando se enfrenta a dos campeones humanos. En términos de cadena de suministro, Watson ayuda a la visibilidad de extremo a extremo con paneles inteligentes y KPI.

SAP Integrated Business Planning (IBP) es una solución de planificación basada en la nube para analizar, administrar y modificar datos para ayudar a las empresas a enfrentar los desafíos logísticos. Las capacidades de ML integradas en SAP IBP impulsan la precisión y la automatización de la planificación, y la solución aprovecha las capacidades de ML en áreas de planificación como la previsión y las operaciones.

SAP también ofrece soluciones inteligentes de gestión de activos, basadas en inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático de máquinas para analizar datos de sensores, identificar patrones y pronosticar posibles fallas.

SAP anunció recientemente que estaba incorporando la tecnología IBM Watson en las soluciones de SAP para proporcionar información y automatización impulsadas por IA en toda la cartera de aplicaciones de SAP.

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services es una colección de servicios con modelos de aprendizaje automático prediseñados que facilitan a los desarrolladores la aplicación de IA a aplicaciones y operaciones comerciales. Los modelos se pueden entrenar a medida para obtener resultados comerciales más precisos.

En abril de 2023, Oracle introdujo nuevas capacidades en Oracle Fusion Cloud Applications Suite para ayudar a los clientes a acelerar la planificación de la cadena de suministro, aumentar la eficiencia operativa y mejorar la precisión financiera.

Siemens es una potencia mundial en ingeniería y tecnología, y ofrece una gama de soluciones de mantenimiento predictivo para industrias como la fabricación, la energía y la atención médica. En 2022, Siemens adquirió Senseye, un proveedor líder de soluciones de mantenimiento predictivo para empresas industriales y de fabricación.

El mantenimiento predictivo es importante para la cadena de suministro, ya que permite la inteligencia de activos en tiempo real en todas las plantas de todo el mundo, lo que ayuda a adelantarse y prevenir problemas de producción.

Combinando IA líder con conocimientos humanos, la plataforma ayuda a las organizaciones a aumentar la productividad, trabajar de manera más sostenible y acelerar la transformación digital.

Muchas de las principales organizaciones de cadena de suministro y logística, así como empresas con una cadena de suministro o un departamento de adquisiciones, utilizan Dataiku. Es una plataforma de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial que se utiliza para una gestión más granular y precisa. Ayuda a ofrecer una cadena de suministro más eficiente que ofrece importantes ahorros de costos y mayores ganancias.

Dataiku admite una amplia variedad de tareas analíticas y de aprendizaje automático, como predicción, agrupamiento, series temporales y clasificación de imágenes.

SAS, fundada en 1976, desarrolla y comercializa un conjunto de software de análisis que ayuda a acceder, administrar, analizar e informar datos para ayudar en la toma de decisiones.

SAS Machine Learning en SAS Cloud admite técnicas estadísticas y de aprendizaje automático modernas en un único entorno de procesamiento en memoria escalable para desarrollar, probar e implementar modelos.

En la cadena de suministro, ayuda a evitar el inventario insuficiente o excesivo mediante el uso de información hipotética en tiempo real sobre la dinámica de la oferta y la demanda. También puede conectar la inteligencia de la cadena de suministro y del cliente utilizando modelos ML para conectar el compromiso del comprador con la demanda del producto.

Databricks Machine Learning empodera a los equipos de ML para preparar y procesar datos, agiliza la colaboración entre equipos. La plataforma Databricks Lakehouse permite a las empresas crear cadenas de suministro resistentes y predictivas, "al eliminar el compromiso entre la precisión o la profundidad del análisis y el tiempo", dice la empresa.

Permite previsiones escalables, para predecir la demanda e impulsar la planificación y optimización de la cadena de suministro, y puede ser una ayuda para la gestión de la cadena de suministro al mejorar la precisión de las decisiones.

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