lunes, 26 de agosto de 2019

Matemáticas: la ciencia exacta que transformará la cadena de suministro




Por: Dr. Madhav Durbha, Vicepresidente de Estrategia de Industria en LLamasoft



Cuando comencé mi carrera a finales de los 90, la cadena de suministro era el lugar perfecto para los expertos en matemáticas. Como disciplina, el supply chain no era realmente tan grande en las universidades, por lo que el camino tradicional hacia esta industria era a través de una especialización en investigación de operaciones, ingeniería industrial o negocios, a menudo ofreciendo cursos entre distintas áreas de la empresa. Luego estaban aquellos que lograron colarse debido a su experiencia en modelado matemático, ¡ya que los algoritmos estaban de moda!



Los enfoques basados ​​en estadísticas, optimización y heurística -método para aumentar el conocimiento- estaban ganando terreno, mientras que la experiencia del usuario, ya sea como término o como concepto, era desconocida.



Cuando se creaban algoritmos, enviábamos el software en uno o varios CDs, además de venir con una interfaz de usuario; sin embargo, en su mayor parte, los usuarios se saltaban la interfaz por completo, haciendo que las compañías tecnológicas escribieran interfaces de usuario personalizadas al tiempo que adoptaban los algoritmos que nosotros, los proveedores, construíamos y entregábamos. Además. el impulso hacia la modernización de la infraestructura de TI a raíz de Y2K ayudó enormemente.



Entonces la marea comenzó a cambiar. Algunas disrupciones golpearon la economía, la cual empeoró con el 11 de septiembre y el escándalo de Enron. No obstante, siguió una ola de consolidación en la industria del software de la cadena de suministro, que resultó en que los proveedores adquirieran una mezcla de tecnologías que no se comunicaban entre sí.



La mayor parte del tiempo de los vendedores era dedicada a racionalizar e integrar estas tecnologías, cuyo éxito fue, en el mejor de los casos, mixto. Se gastó mucho tiempo y preciosos dólares en investigación y desarrollo (R&D por sus siglas en inglés) para proporcionar una interfaz unificada de usuario común, mientras que, en el backend, los datos y algoritmos se encontraban en islas. De esta forma, la innovación algorítmica, en su mayor parte, quedó en segundo plano.



A medida que el mundo comenzó a ser más dinámico, la comunidad de usuarios ya no podía operar sus cadenas de suministro basadas en un solo plan recomendado por un algoritmo, por lo que tuvieron que prepararse para una variedad de escenarios donde la mayoría de los sistemas de supply chain presentaron dificultades para habilitar. Esto resultó en la privación de derechos del usuario con enfoques algorítmicos, traduciéndose en el posicionamiento de Excel como el sistema elegido por la mayoría de los planificadores.



Sin embargo, este escenario está cambiando y se empieza a percibir el renacimiento de las matemáticas y algoritmos en la cadena de suministro. Existe una serie de factores de confluencia que contribuyen a esto:



1. El aumento de la complejidad y la volatilidad requieren inteligencia algorítmica: los modelos de lápiz y papel, así como las omisiones en Excel, pierden más oportunidades a medida que las cadenas de suministro se vuelven más complejas y volátiles.

Mientras que las cadenas de suministro se enfrentan al aumento del nacionalismo, el crecimiento explosivo de los números de referencia (SKUs), la complejidad de los canales de venta, el aumento del consumo y los reclamos de sostenibilidad, entre otros factores, estas deberán tomar decisiones de una manera cada vez más integral, en lugar de operar entre ciertas áreas de la empresa.



Además, se deben considerar múltiples compensaciones para llegar a decisiones que no tengan consecuencias indeseadas; tomarlas en hojas de Excel y métodos manuales da como resultado puntos ciegos y oportunidades perdidas.



2. Aumento de la nube: si bien los conceptos de redes neuronales, aprendizaje no supervisado y demás han existido durante muchos años, el cloud computing está haciendo posible liberar estos algoritmos en grandes cantidades de datos, aumentando la inteligencia humana.



Las organizaciones reconocen cada vez más la necesidad de aprovechar el poder de la información en sus sistemas, así como en sus productos y/o servicios cada vez más digitalizados. A medida que más dispositivos y productos se vuelven digitales, las empresas están construyendo una enorme cantidad de activos de datos que pueden extraerse y monetizarse.



Si los datos son el nuevo petróleo, los algoritmos son la maquinaria pesada que se necesita para extraer información.



3. El dinero habla: Los algoritmos ahora nos rodean 24/7 en forma de dispositivos inteligentes, pero ocultos a simple vista. Uber, Netflix, Google y Airbnb son ejemplos de empresas que operan en modo activo, mientras aprovechan el poder de los datos a través de los algoritmos. Estas compañías lograron valorizaciones masivas en un tiempo récord, además de crear mercados completamente nuevos y mecanismos de entrega en sus respectivos dominios.



Este escenario está atrayendo una gran cantidad de capital de riesgo e inspirando a los empresarios a extender el poder de los algoritmos al dominio del software empresarial, lo que ayudará a las empresas a monetizar sus activos de datos.



En consecuencia, las carreras en ciencia de datos y aprendizaje automático (machine learning) están resultando ser bastante lucrativas. Si los algoritmos son la maquinaria pesada, los científicos e ingenieros de datos son los fabricantes de esa maquinaria.



4. Mejor apreciación de los algoritmos entre los jóvenes profesionales: No es raro que los jóvenes que toman cursos que abarcan ingeniería industrial, informática, matemáticas aplicadas y negocios, a menudo opten por una doble especialización.



Cuando se combinan con experiencias internas/cooperativas, estos nativos digitales ingresan a la fuerza laboral con una apreciación mucho mejor de los análisis y algoritmos que las generaciones anteriores.



5. La representación digital end-to-end de las cadenas de suministro es una realidad: gracias a la ley de Moore, el poder del almacenamiento y procesamiento ha crecido exponencialmente en las últimas dos décadas. La nube continúa brindando una escala incomparable junto con precios medidos, lo que ayuda a abordar problemas computacionales a gran escala mucho más rápido que antes y a un costo muy accesible.



Esto animó a las empresas disruptivas a dar vida a un gran modelo de referencia de cadena de suministro end-to-end, que conecta todos los nodos -abastecimiento, producción, distribución y entrega de última milla- y crea esencialmente un gemelo digital que brinda la información clave de toda la cadena a los ejecutivos de una manera altamente interactiva y visual.



6. La democratización de la inteligencia algorítmica a través de la experiencia de usuario híper-personalizada: los algoritmos que impulsan las plataformas orientadas al consumidor se manifiestan como apps móviles de fácil acceso. No necesitamos de un manual de usuario para comprender cómo funciona Netflix, ya que gran parte de su potencia y complejidad matemática se ocultan detrás de una experiencia de usuario simplista.



Tal simplicidad ahora está ingresando a las aplicaciones empresariales con una experiencia de usuario híper-personalizada. Estos científicos de datos pueden acceder a plataformas emergentes que les brindan la capacidad de combinar datos de diferentes orígenes en un entorno visual, con acceso a una biblioteca de algoritmos y un entorno visual “Zero-Code” en donde podrán desarrollar e implementar rápidamente aplicaciones en una escala corporativa, lo que democratizará el poder de los algoritmos.



A medida que las matemáticas se vuelven geniales (nuevamente), abrirán oportunidades muy emocionantes para aquellos de nosotros que estamos en el espacio de la gestión y diseño de la cadena de suministro.

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