Ahora bien, ¿es la automatización capaz de hacer evolucionar al supply chain para que sea más sólido y maneje mejor las interrupciones?
Es posible si se abordan las incompetencias, la falta general de interconectividad y se revisan las acciones manuales o las configuraciones del sistema. Las ineficiencias de los datos, allí donde están desalineados entre el cliente y el proveedor, causan incidentes. También lo hacen las incongruencias políticas y de las personas, que crean bloqueos y silos en una organización. Por ejemplo, en logística, las empresas a menudo han tenido herramientas separadas para gestionar el transporte, el almacenamiento y los servicios de terceros.
Muchos procesos de esa cadena todavía son llevados a cabo manualmente por los trabajadores, lo que crea muchas de estas problemáticas. Las tareas como la entrada manual de datos son repetitivos y, como tales, son propensos a errores humanos. Todos estos inconvenientes pueden crecer como una gran bola de nieve y acumularse para crear cuellos de botella. Dado que muchas empresas siguen confiando en suministros just-in-time, en caso de interrupción, necesitan una mejor visibilidad de los pronósticos de inventario y producción en todos los sitios, para trasladar los materiales a ubicaciones de alta prioridad. Con sistemas aislados y sin información de datos en tiempo real, es difícil reaccionar eficazmente ante una crisis.
¿Qué es la hiperautomatización y qué hace?
La hiperautomatización, que incluye la automatización robótica de procesos (RPA) habilitada con inteligencia artificial (AI) más otras tecnologías digitales como IoT, procesamiento inteligente de documentos, chatbots, aplicaciones móviles y blockchain, ayuda a abordar las necesidades y mitigar los incidentes en la cadena de suministro.
La RPA comprende bots que extraen datos de una aplicación y los transfieren a otra. Desempeña un papel crucial en el fortalecimiento de la hiperautomatización: es ideal para ejecutar tareas programadas que son repetitivas, basadas en reglas y predecibles. Además, puede operar las 24 horas del día, más rápido, con menos errores y a un costo inferior de lo que los trabajadores humanos pueden realizar las mismas tareas.
Sin embargo, de acuerdo al estudio publicado por Orange Business y Longitude, solo el 42% de las empresas dicen que han aumentado su nivel de automatización para manejar los crecientes volúmenes de datos. No obstante, reconocen que lo necesitan: el 80% afirma que cree que la automatización es vital para empoderar tanto a los empleados como a los socios.
Gartner, por su parte, clasifica a la hiperautomatización como una de las ocho principales tendencias tecnológicas de la cadena de suministro para 2020 en adelante. Vale la pena señalar que RPA e hiperautomatización son herramientas separadas: RPA es una forma no invasiva de integrar soluciones de flujo de trabajo comerciales nuevas y heredadas, pero solo es adecuada para tareas simples, reiteradas y estables.
¿Cómo se puede beneficiar la cadena de suministro de la hiperautomatización?
Los sistemas de ejecución y planificación habilitados por IA permiten mitigar el riesgo. Pueden aumentar la visibilidad de los mismos, lo que concede a las empresas actuar y tomar decisiones utilizando información en tiempo real. Sin embargo, es importante recordar que las funciones no siempre son simples, repetitivas y estables. Aquí es donde entran en juego las tecnologías complementarias, como el aprendizaje automático o los chatbots (donde se necesita la intervención de un supervisor).
La IA y el machine learning (ML) toman los datos recopilados dentro de la cadena de suministro y actualizan los sistemas automatizados de forma dinámica, con un efecto exponencial. Esto reduce el tiempo necesario para crear e implementar nuevos modelos, de modo que la gestión sea más rápida y eficiente de forma constante.
Este tipo de ganancias marginales son sustanciales. Las ventajas de un par de segundos ahorrados aquí y allá en procesos individuales pueden parecer relativamente pequeñas al principio: pero con el tiempo y en decenas de miles de transacciones, todas se suman a una mejora general significativa.
La hiperautomatización ya se está adoptando en las operaciones diarias en todo el mundo, y la RPA se está utilizando para todo tipo de funciones. Se emplea para la entrada manual de datos, generar actualizaciones de estado y realizar auditoría de sistema a sistema. Las acciones complejas ahora se procesan de manera más rápida y sencilla en las plataformas de gestión de almacenamiento, transporte y ERP. Ahorra cientos de horas de personal al día en tareas rutinarias y a eliminar el papeleo, incluso aporta beneficios medioambientales.
Se pronostica que para 2024, las empresas podrán reducir los costos operativos hasta en un 30% al combinar tecnologías de hiperautomatización con tareas rediseñadas. Veo todas las posibilidades de que esto se acelere a medida que se reconsidere al supply chain después de la crisis del COVID-19 y se busquen herramientas que ayuden a atenuar los riesgos.
Dheeraj has over 18 years of digital transformation experience working with large organizations in multiple industries. He has helped organizations build specific digital point solutions utilizing niche technology levers like RPA, AI and analytics. As a Global RPA Practice Head at Orange Business, Dheeraj is responsible for running multiple projects within IT service management, supply chain and logistics domains for Orange customers.