Hoy sabemos que es conveniente integrar en los modelos predictivos información histórica, pero también datos que se generaron ayer, o incluso hace unas horas, para tener un panorama mucho más amplio de lo que podría suceder en el mediano plazo, con todos los todos los matices y posibilidades potenciales.

En particular, los fabricantes y empresas de bienes de consumo saben que requieren operar de manera ágil y que necesitan insights en tiempo real para tomar decisiones rápidas. Y se están apoyando de innovaciones clave para resolver las problemáticas actuales y futuras de sus cadenas de suministro.

Destaca especialmente la tecnología de digital twins (gemelos digitales), que potenciada por la inteligencia artificial (IA), puede ayudar a mitigar los problemas antes de que escalen y se conviertan en una crisis

Mediante el uso de la tecnología de simulación de digital twins, las empresas pueden realizar pruebas de escenarios ilimitadas que pueden mostrar el impacto que podrían tener diferentes decisiones en su desempeño operativo y sus KPI.

De este modo, los fabricantes, por ejemplo, utilizan los digital twins para aplicar la inteligencia artificial y machine learning en distintos flujos de datos para simular cómo se moverán los productos y materiales, así como las fluctuaciones de los inventarios y las operaciones de los almacenes.

De acuerdo con una encuesta de Forbes Insights de 2021, las empresas de manufactura podrían utilizar la automatización inteligente apoyada en machine learning para automatizar actividades repetitivas.

Entre sus ventajas cabe mencionar el hecho de que los encargados de hacer la planeación de la demanda pueden concentrarse en aspectos más críticos gracias a que se reduce el tiempo para realizar dicho proceso en casi 50 por ciento. Asimismo, cuando se utilizan digital twins, la planeación se vuelve proactiva y predictiva, se eleva la eficiencia operativa, se reducen los gastos y, en consecuencia, se eleva la rentabilidad.

Para asimilar dichos cambios y afrontar los nuevos retos a los que se enfrenta, es necesario verlos desde una nueva óptica, y en la que los datos, la inteligencia artificial y el machine learning tienen un papel aún más estratégico en el mercado.