IA/ML en la cadena de suministro: reducción del 45% de las entregas interrumpidas

Capas de modelado

Desarrollamos una plataforma de aprendizaje automático que calcula los factores cruciales que afectan a la eficiencia del proceso de contratación. Nuestro equipo creó una capa lógica que agrupa los datos en cohortes similares y entrena modelos para cada grupo. Además, incorporamos una capa de explicabilidad para ayudar al usuario final a validar el comportamiento del modelo y comprender mejor la estimación.

En pocas palabras, el flujo de la solución puede describirse de la siguiente manera. Los usuarios introducen todos los datos relativos a proveedores específicos, como los ID de los contratos, los materiales necesarios, las fechas de pedido/entrega, el progreso actual y cualquier información auxiliar. A continuación, basándose en el ML de los algoritmos de la cadena de suministro, la plataforma analiza los datos indicados y predice las fechas de aprovisionamiento, teniendo en cuenta el historial de interacciones anteriores, la fiabilidad del proveedor y los riesgos externos. El análisis predictivo, por ejemplo, podría indicar cuándo los niveles de existencias de los proveedores son bajos o cuándo es probable que los retrasos en las entregas causen problemas importantes en el futuro.