Cómo los gemelos digitales de IA ayudan a capear la pesadilla de la cadena de suministro mundial

Sra. Tecnología | Getty

Con el interrupciones en la cadena de suministro de los últimos dos años no muestra signos de alivio en el corto plazo, las empresas están recurriendo a una nueva generación de simulaciones impulsadas por IA llamadas gemelos digitales para ayudarlos a llevar los bienes y servicios a los clientes a tiempo. Estas herramientas no solo predicen interrupciones en el futuro, sino que también sugieren qué hacer al respecto. Empresas desesperadas que luchan contra el colapso de envío justo a tiempo los están utilizando para encontrar un equilibrio crucial entre la eficiencia y la resiliencia.

La lista de cosas que ha costado conseguir en un momento u otro en los últimos meses es tan variada como larga: coches nuevos, teléfonos nuevos, lentillas, productos de limpieza, productos frescos, muebles de jardín, libros, el color azul . No es como cuando todo el mundo se quedó sin papel higiénico en marzo de 2020, dice Chris Nicholson, fundador de Pathmind, una empresa que aplica IA a problemas de logística. Esta vez, los elementos que faltan se sienten personalizados.

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Covid-19 ha puesto de relieve muchas de las redes del mundo, desde Internet hasta los viajes aéreos internacionales. Pero las cadenas de suministro que se entrecruzan en el mundo, los barcos, camiones y trenes que conectan las fábricas con los puertos y los almacenes, trayendo casi todo lo que compramos a muchos miles de kilómetros desde donde se produce hasta donde se consume, se enfrentan a más escrutinio que nunca.

Es justo decir que, vendas lo que vendas, tienes un problema en este momento, dice Jason Boyce, fundador y director ejecutivo de Avenue7Media, una firma de consultoría que asesora a los principales vendedores de Amazon. Boyce dice que tiene clientes que estarían facturando decenas de millones de dólares al año si pudieran mantenerse en stock. Tenemos conversaciones con clientes todos los días en las que solo lloran, dice. Durante meses, no han estado completamente disponibles durante un período de 30 días seguidos.

Los gemelos digitales buscan resolver las fallas en la cadena de suministro anticipándolas antes de que sucedan y luego usando IA para encontrar una solución. El nombre captura la idea clave de simular un sistema complejo en una computadora, creando una especie de gemelo que refleja objetos del mundo real, desde puertos hasta productos, y los procesos de los que forman parte. Las simulaciones han sido parte de la toma de decisiones en la industria durante algunos años, ayudando a las personas a explorar diferentes diseños de productos o simplificar el diseño de un almacén. Pero la disponibilidad de grandes cantidades de datos en tiempo real y poder de cómputo significa que por primera vez se pueden simular procesos más complejos, incluido el caos de las cadenas de suministro globales que a menudo dependen de numerosos proveedores y redes de transporte.

Este tipo de tecnología le ha dado a Amazon, que ya tiene la ventaja de controlar sus propios camiones y almacenes, una ventaja adicional durante años. Ahora otros también lo están adoptando. Google está desarrollando gemelos digitales de la cadena de suministro que el fabricante de automóviles Renault anunció que había comenzado a usar en septiembre. Los gigantes del envío internacional como FedEx y DHL están construyendo su propio software de simulación. Y empresas de inteligencia artificial como Pathmind están creando herramientas a medida para cualquiera que pueda pagarlas. Sin embargo, no todos se beneficiarán. De hecho, la nueva y poderosa tecnología podría ampliar una creciente brecha digital en la economía global.

Clima de tormenta

Es fácil culpar a la pandemia por los problemas actuales de la cadena de suministro. Cierres de fábricas y escasez de mano de obra eliminó los centros de producción y entrega al mismo tiempo que un salto en las compras en línea y las compras de comodidad dispararon la demanda de entregas a domicilio.

Pero en verdad, la pandemia solo empeoró una mala situación. Hay fuerzas globales que impulsan esto, todas combinadas en una tormenta perfecta, dice D'Maris Coffman, economista del University College London que estudia el efecto de la pandemia en las cadenas de suministro.

Sofocar esta tormenta requerirá invertir billones de dólares en infraestructura global, ampliar los puertos y las flotas de entrega, e invertir en una mejor gestión, mejores condiciones de trabajo y mejores acuerdos comerciales. La tecnología no va a resolver estos problemas. No permitirá que los barcos transporten más contenedores, dice David Simchi-Levi, quien dirige el laboratorio de ciencia de datos en el Instituto de Tecnología de Massachusetts y ha ayudado a construir gemelos digitales para varias grandes empresas. Pero la IA puede ayudar a las empresas a sobrellevar lo peor. Los gemelos digitales nos permiten identificar problemas antes de que sucedan, dice.

Según Hans Thalbauer, director gerente del equipo de cadenas de suministro y logística de Google, el mayor problema que enfrentan las empresas es la incapacidad de pronosticar eventos en la cadena. No importa con qué compañía hables, dice. Todos en el mundo de la cadena de suministro le dirán que no tienen la visibilidad que necesitan para tomar decisiones

Es la visibilidad de la cadena de suministro lo que le permite a Amazon, por ejemplo, predecir cuándo aparecerá un artículo en su puerta. Por cada artículo que entrega Amazon, y eso incluye los millones de artículos que entrega en nombre de vendedores externos como Boyce y sus clientes, brinda una estimación precisa de cuándo llegará. Puede que no parezca mucho, dice Boyce, pero si Amazon se equivocara en estas predicciones, comenzaría a perder clientes, especialmente durante la temporada navideña, cuando las personas compran regalos de última hora y confían en Amazon para entregarlos. Se necesita un enorme poder de cómputo solo para mostrar ese pequeño y simple día de entrega, dice. Pero la gente se asusta muchísimo cuando no recibe sus cosas a tiempo.

Según Deliverr, una empresa estadounidense que gestiona la logística de entrega para varias empresas de comercio electrónico, incluidas Amazon, Walmart, eBay y Shopify, un tiempo de entrega estimado de dos días frente a siete a 10 días aumenta las ventas en un 40 %; un tiempo de entrega estimado de un día aumenta las ventas en un 70%.

No sorprende que otros quieran una bola de cristal propia. Las cadenas de suministro justo a tiempo están casi muertas. Las interrupciones de los últimos dos años hundieron a muchas empresas que perseguían la hipereficiencia hasta el extremo. El espacio de almacenamiento es costoso, y pagar para almacenar el inventario que quizás no necesite durante una semana puede parecer extravagante en tiempos de abundancia. Pero cuando no aparecen las acciones de la próxima semana, no tienes nada que vender.

Antes de la pandemia, la mayoría de las empresas se concentraban en reducir costos, dice Simchi-Levi. Ahora están dispuestos a pagar por la resiliencia, pero centrarse únicamente en la resiliencia también es un error: debe encontrar el equilibrio adecuado entre los dos. Este es el verdadero poder de las simulaciones. Estamos viendo un número creciente de empresas que comienzan a poner a prueba sus cadenas de suministro utilizando gemelos digitales, dice.

¿Y si?

Al explorar diferentes escenarios posibles, las empresas pueden identificar el equilibrio entre eficiencia y resiliencia que mejor les funcione. Agregue aprendizaje de refuerzo profundo, que permite que una IA aprenda a través de prueba y error qué acciones tomar en diferentes situaciones, y los gemelos digitales se convierten en máquinas para explorar preguntas hipotéticas. ¿Qué pasa si hay una sequía en Taiwán y la escasez de agua cierra la fabricación de microchips? Un gemelo digital podría predecir el riesgo de que esto suceda, rastrear el impacto que tendría en su cadena de suministro y, mediante el aprendizaje por refuerzo, sugerir qué acciones tomar para minimizar el daño.

Si es un fabricante de automóviles en el medio oeste de EE. UU., un gemelo digital podría sugerirle que compre componentes adicionales de un distribuidor en la costa oeste que todavía tiene excedentes. Pero une múltiples escenarios y las cosas pronto se vuelven enormemente complejas. Por ejemplo, según Simchi-Levi, Ford mantiene más de 50 plantas en todo el mundo, que utilizan 35 mil millones de piezas para producir 6 millones de automóviles y camiones cada año. Hay alrededor de 1400 proveedores repartidos en 4400 sitios de fabricación con los que interactúa directamente, y una pila de proveedores y proveedores de proveedores de hasta 10 capas de profundidad entre Ford y las materias primas que se utilizan en sus vehículos. Cualquiera de esos enlaces podría romperse, y sería necesario realizar una buena prueba de estrés para probar cada uno de ellos.

Los gemelos digitales se basan en la mayor cantidad de datos posible para ejecutar sus simulaciones y entrenar sus IA. Hay información logística sobre la empresa y sus proveedores, contabilizando entradas como inventario y datos de envío. Luego están los datos sobre el comportamiento del consumidor, basados ​​en análisis de mercado y proyecciones financieras. Y datos sobre el resto del mundo, como tendencias geopolíticas y socioeconómicas. Simchi-Levi incluso ha extraído datos de las redes sociales para predecir el comportamiento de las personas, especialmente durante la pandemia.

El gemelo digital de Google se puede conectar a Google Earth y tiene en cuenta los patrones climáticos globales. Si eres un agricultor de vegetales en California, puedes ejecutar simulaciones para ver cuáles de tus campos están en riesgo por La Niña, dice Thalbauer. Cuando Google configura un gemelo digital para un cliente como Renault, puede elegir cuál de las muchas fuentes de datos disponibles incluir.

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Pathmind adopta un enfoque menos pesado. Su gemelo digital simplemente envuelve las herramientas de gestión de la cadena de suministro existentes de una empresa, aprovechando los datos que ya producen. Luego aumenta estos datos ejecutando simulaciones hipotéticas y agregando los datos sintéticos resultantes al recipiente en el que entrena su IA. El enfoque es similar a cómo AlphaZero dominó el Go y el ajedrez al jugar millones de juegos virtuales contra sí mismo. En lugar de aprender qué pieza mover en un tablero, los gemelos digitales pueden aprender qué stock pedir y cuándo o dónde abrir un nuevo almacén.

Con los datos sintéticos correctos, un gemelo digital puede aprender a responder a eventos nunca antes vistos, incluso pandemias globales. Aquí es donde entramos en todo el secreto de '¿Por qué la IA es inteligente?' dice Nicholson. Vive más que nosotros, en estos muchos mundos diferentes, algunos de los cuales nunca han existido antes.

En teoría, cualquiera puede beneficiarse de esta tecnología. En la práctica, habrá ganadores y perdedores. La tecnología de gemelos digitales presenta una gran oportunidad para empresas de cualquier tamaño, dice Rick Lazio, abogado y excongresista de EE. UU. que ahora es vicepresidente senior de Alliantgroup, una consultoría fiscal con sede en EE. UU. Pero señala que son las empresas más grandes, que ya están mejor protegidas contra pérdidas, las que están comenzando a usar esta tecnología más rápido.

Lazio cree que muchas empresas más pequeñas necesitarán ayuda, tal vez a través de inversiones gubernamentales, para evitar que se queden atrás. Las empresas que adoptan la tecnología temprano ven beneficios mayores que la suma de sus partes, dice.

Y no son solo las empresas más pequeñas. Muchos de los puertos del mundo funcionan en papel; si tiene suerte, están usando archivos PDF y correos electrónicos, dice Nicholson. Estos son operadores importantes, no un fabricante de velas en New Hampshire. Pero sin digitalización, no obtenemos IA.

Simchi-Levi es más optimista. Muchas empresas solían suponer que configurar un gemelo digital requeriría una inversión enorme y años para pagarse por sí mismo, dice, pero ya no es así: un millón de dólares y 18 meses pueden brindarle muchos de los beneficios.

Simchi-Levi no tiene ninguna duda de que el rumor en torno a los gemelos digitales se mantendrá incluso una vez que haya pasado lo peor de las interrupciones actuales. Si no es la pandemia, será otra cosa, dice. Los últimos años han enseñado a las empresas cómo prepararse mejor y cómo competir mejor. Cuando volvamos a la normalidad, no será lo mismo que antes, dice. La pandemia demostró que el futuro está aquí.

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