{"id":23059,"date":"2023-03-07T20:42:36","date_gmt":"2023-03-07T19:42:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lksnext.com\/?p=23059"},"modified":"2023-03-07T20:42:36","modified_gmt":"2023-03-07T19:42:36","slug":"ia-e-ingenieria-del-conocimiento-perfectas-aliadas-en-la-gestion-de-la-cadena-de-suministro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lksnext.com\/es\/ia-e-ingenieria-del-conocimiento-perfectas-aliadas-en-la-gestion-de-la-cadena-de-suministro\/","title":{"rendered":"IA e ingenier\u00eda del conocimiento, perfectas aliadas en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro"},"content":{"rendered":"

La tecnolog\u00eda permite a la funci\u00f3n de compras y a la de gesti\u00f3n de la cadena de suministro mejorar su eficiencia y productividad, la gesti\u00f3n de los riesgos, reducir el gasto y cumplir con las obligaciones normativas y no normativas. Ello impacta en los niveles de competitividad y sostenibilidad.<\/p>\n

Sin embargo, muchas veces no prestamos suficiente atenci\u00f3n a la calidad del dato y a su gobierno y esta es la primera clave para que los impactos de los procesos de transformaci\u00f3n digital sean trasladables en la cuenta de resultados y en una mejora del control y el compliance.<\/p>\n

Una mala calidad del dato y su inadecuado gobierno puede ser una de las causas de un incremento de stocks por duplicidad de referencias de un mismo art\u00edculo, puede estar relacionado con la generaci\u00f3n de obsoletos cuya depreciaci\u00f3n nos perjudica o, todav\u00eda m\u00e1s grave, a romper la cadena de suministro generando una parada de producci\u00f3n.<\/p>\n

Ese sobredimensionamiento \u2018desconocido\u2019 del stock (muchas veces los mismos art\u00edculos con nombre o codificaci\u00f3n diferente, o est\u00e1n en idiomas diferentes) no permite mejorar la eficiencia de las ubicaciones en t\u00e9rminos de coste y de sostenibilidad\/huella de carbono, con el consiguiente impacto en la gesti\u00f3n de la ESG.<\/p>\n

Con m\u00e1s de 20 a\u00f1os trabajando en el \u00e1mbito del eProcurement<\/a> <\/strong>y la optimizaci\u00f3n de la gesti\u00f3n de las cadenas de suministro, implantando distintas plataformas digitales, hemos visto en la aplicaci\u00f3n de la IA, el<\/strong> machine learning y la tecnolog\u00eda sem\u00e1ntica<\/strong> herramientas para asegurar la calidad del dato.<\/p>\n

En nuestra experiencia, la digitalizaci\u00f3n de la gesti\u00f3n es un viaje que tiene m\u00e1s de \u2018pensar antes\u2019 y de \u2018gesti\u00f3n de la adopci\u00f3n del usuario\u2019 que de \u2018tecnolog\u00eda\u2019, pero que en cualquier caso no est\u00e1 vinculada a una sola tecnolog\u00eda, sino a un ecosistema estable y sostenible donde el dato est\u00e1 en el centro y al inicio.<\/p>\n

Es esencial abordar los problemas de calidad de los datos desde el principio. En \u00faltima instancia, los datos alimentar\u00e1n todo el ecosistema digital de la gesti\u00f3n de compras y de la cadena de suministro, acelerando el tiempo necesario para el \u2018viaje transformador\u2019, impactando en el Retorno de la Inversi\u00f3n. As\u00ed, desde LKS Next<\/strong> hemos desarrollado un centro de competencia en alianza con Creactives<\/strong><\/a>. Este centro ayuda a los\u00a0equipos de compras y de gesti\u00f3n de la cadena de suministro a limpiar, enriquecer y armonizar sus datos.<\/p>\n

Las soluciones de IA de Creactives se basan en algoritmos de aprendizaje para proporcionar Advanced Spend Analytics, Material & Service Master Data Governance y Procurement Guidance Automation.\u00a0Una combinaci\u00f3n \u00fanica de aprendizaje autom\u00e1tico (para aprender de los datos hist\u00f3ricos), reglas sem\u00e1nticas (para codificar los conocimientos empresariales que no deducibles de los datos) y aprendizaje colectivo (para aprender de las interacciones con los usuarios finales) mantiene el sistema preciso y robusto de forma autom\u00e1tica.<\/p>\n

Esta combinaci\u00f3n distintiva de Deep Learning, Knowledge Engineering y Crowd Learning es el factor clave para una r\u00e1pida personalizaci\u00f3n de la IA en los datos del cliente con el fin de proporcionar:<\/p>\n