Cómo anticipar quiebres de stock y optimizar procesos con IA

Detectar una variación es útil. Comprender qué está ocurriendo detrás de ella aporta aún más contexto para tomar decisiones. 

Copilot dentro de Demand Planning permite analizar planes de demanda mediante preguntas predefinidas y devuelve resultados mediante resúmenes en lenguaje natural y visualizaciones. 

Entre otros escenarios, permite analizar: 

• Cambios: variaciones entre diferentes períodos.
• Tendencias: comportamientos que se mantienen a través del tiempo.
• Anomalías: datos que se alejan de los patrones habituales.
• Desviaciones: diferencias dentro de los planes de demanda y las series analizadas. 

Por ejemplo, si la demanda de una familia de productos cambia de manera significativa, un planificador puede seleccionar el punto de interés y utilizar Copilot para explorar qué dimensiones están contribuyendo a esa variación. 

La finalidad es facilitar el análisis y entregar información que ayude al responsable de planificación a tomar decisiones con mayor contexto. 

Anticipar la demanda resuelve solo una parte del problema, pero también es necesario responder cuando cambian las necesidades de inventario. 

Dynamics 365 Supply Chain Management incorpora Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) dentro de su capacidad de planificación. 

DDMRP trabaja con puntos de desacoplamiento y buffers de inventario para ayudar a absorber variaciones de la cadena de suministro y mantener niveles adecuados de stock. Microsoft señala que esta metodología resulta especialmente útil en entornos variables donde los tiempos que los clientes están dispuestos a esperar son menores que los tiempos acumulados de suministro. 

Durante la planificación, el sistema utiliza el concepto de flujo neto, considerando el inventario disponible, el suministro ya solicitado y la demanda calificada para determinar cuándo debe generarse una nueva orden planificada. 

Además, la planificación basada en prioridades permite dar mayor relevancia a necesidades urgentes. Por ejemplo, una orden destinada a resolver un quiebre de stock puede recibir mayor prioridad que una reposición estándar. 

El inventario no es el único lugar donde aparecen ineficiencias. 

Aprobaciones innecesarias, tareas duplicadas, tiempos de espera, reprocesos o movimientos manuales de información entre aplicaciones pueden aumentar considerablemente la duración de un proceso. 

El problema es que muchas de estas situaciones no siempre son visibles a simple vista. 

Aquí entra en juego Power Automate Process Mining. 

La minería de procesos utiliza los datos generados por las operaciones empresariales para representar cómo se están ejecutando realmente los procesos. 

Process Mining muestra el proceso real tal como ocurre en la organización, identifica cuellos de botella, desviaciones, retrabajos e ineficiencias, y ayuda a encontrar oportunidades de automatización 

También incorpora funcionalidades para identificar oportunidades de automatización. Las actividades que presentan potencial pueden trasladarse posteriormente a Power Automate para diseñar un flujo automatizado. 

Copilot también forma parte de Power Automate Process Mining. 

Los usuarios pueden utilizar lenguaje natural para explorar la información del proceso sin depender exclusivamente de gráficos o mapas complejos. 

Según Microsoft, Copilot puede: 

• mostrar los principales insights de un proceso;
• responder preguntas sobre los datos analizados;
• ofrecer recomendaciones de automatización;
• responder consultas relacionadas con minería de procesos. 

Por ejemplo, un proceso que aparentemente funciona correctamente podría revelar tiempos de espera elevados en una actividad específica o etapas que generan retrabajo de forma recurrente. 

Una vez identificadas estas oportunidades, Power Automate permite avanzar hacia la automatización de determinadas tareas. 

El valor de la inteligencia artificial en operaciones no está únicamente en generar respuestas. Está en reducir el tiempo necesario para pasar de los datos a una acción. 

En una cadena de suministro, puede significar detectar una tendencia antes de que derive en problemas de disponibilidad. 

En un proceso administrativo, puede significar encontrar una tarea repetitiva, un tiempo de espera elevado o una actividad que podría automatizarse. 

La combinación de Dynamics 365 Supply Chain Management, Copilot y Power Automate permite abordar estos escenarios desde una lógica común: utilizar los datos operacionales para encontrar señales, comprender qué está ocurriendo y actuar con mayor rapidez. 

No todos los procesos necesitan inteligencia artificial y no todas las actividades deberían automatizarse. 

Un buen punto de partida es identificar operaciones donde existan situaciones como: 

• dificultades recurrentes para anticipar la demanda;
• diferencias importantes entre previsión y demanda real;
• quiebres o excesos frecuentes de inventario;
• tareas manuales repetitivas;
• tiempos de espera elevados;
• procesos con retrabajo frecuente. 

A partir de ese diagnóstico es posible determinar dónde la planificación inteligente, la minería de procesos y la automatización pueden aportar mayor valor.