Aplicaciones detecnología4.0

Desarrollar nuevastecnologíasSóloTieneSnidosiéstaspueden ser aplicadas en la mejora de los procesos de las de las anderaciones y se tracken an travelucen en Menores costos y un mejor y un mejor y un mejor servicio servicio para para el dimpainor ecumidor final final final final。Dos de estastecnologíasHumanas，la inteligencia y la larobotizaciónestándemostándemostandosu potinencial en la la lagestióndelas cadenas de suministro

Existen muchas referencias a las bondades que ofrecen las tecnologías 4.0 para mejorar la posición competitiva de las cadenas de suministro modernas por lo cual, es interesante conocer algunas aplicaciones específicas que nos permiten entender parte del gran potencial que tienen.

Los datos posiblemente son el activo más importante de las organizaciones modernas, por lo cual tener herramientas para analizar rápidamente una gran cantidad de datos diversos con el fin de identificar y minimizar amenazas y oportunidades, generar recomendaciones y tener mayor visibilidad de lo que ocurre en mercadosInciertos代表Claramente Una ventaja竞争。

hablandoespecíficamentedel Machine Learning，Gartner esta que para El 2024 El 50％de las cadenas de suministrohabránInvertidoen aplicaciones eplicaciones que soporte la inteligencia la inteligencia y la alagletica a allyitica avanzada。El creciente volumen y variedad deatos profeniente de fuente de fuente ed fuucturadas y no centructuradas，como el Internet de las cosas，de los puntos de venta o de las de las redes redes redes convieres convieres convieres convieres a l la inteligencia for in inteligencia formo como una necesidad clave clave clave clave clave para el desarrollo e e e el desarlollo。

El Machine learning es un elemento de la inteligencia artificial que se caracteriza porque los algoritmos aprenden y se ajusta a las variaciones en los datos sin haber sido programados para esto, el sistema utiliza datos y observaciones para entrenar al algoritmo que procesa los patrones de datos,lo persite aprender de forma独立效率nuevos datos y los uscorl devios。

tres razones por las cuales el Machine LearningestáGanandoEmpertancia dentro de las cadenas de suministro儿子：

1. Cada Vez esMásBaratoTener Tener Pacidad deanálisisde los Datos，Sobre Todoapoyándoseen herramientas decomputaciónen la nube。
2. CADA VEZ存在于datos市长capturados por los miembros de una cadena de suministro，éstostienen市长Veracidad yestányestányestándisponables市长Velocidad。
3. Las Redes de Suministro Globales InterConectan a Las角色，Lugares，Las Cosas y Diferentes Plazos de tiempo en tiempo en Todos los niveles，Condectuyendo cadenas cade cada vez vez vez vezmáscomplejas。

Algunos usos que seestánDandoA机器学习儿子：

• las empresas contienen datos de las condiciones de los equotos Productivos，como perveratura，vibracióno ruido，para demostrar sudesempeño和predecir y predecir las necesidades de mantenimimiento lo queemaximiza la lalifitizaciofizacióndeeéc。
• Otras empresas utilizan la información como el desempeño de los proveedores como a los patrones del clima y las alertas de tráfico para identificar riesgos potenciales en la disponibilidad de productos y poder tomar decisiones oportunas para balancear el suministro con la demanda.

Gartner识别cuatroáreasclaves en las cuales el Machine Learning Puede Transformar las cadenas de suministro：

• Predecir Eventos，Lo Que Persite Mejorar Las的决定En LaPlaneación。
• Mejorar la Calidad del Modelo de Cadena de Suministro，Ya que el Machine学习Ayuda A ayuda a predecir los tiempos de Entrega，limpiar los los datos de la ventaHistórica，Asícomocomotambiéndel Maestro datos。
• Aconsejando los Mejores cursos deacciónpara cada cadasituación特别。
• 比较los los esperados esperados con los logrados sidentificarquéOtras决策Hubieran sido mejores y poder indar nuevas nuevas变量nuevas变量exsipantes en discementes futuras futuras。

Pero no solo existe un gran desarrollo en soluciones tecnológicas que procesan información y generan recomendaciones, existe otro crecimiento en tecnologías que apoyan físicamente el trabajo de las personas para asegurar una mayor calidad si los resultados.

En El Mundo Global de la Industria de laRobóticalas IndustriasQueMásQueMáshan Imptighato estas soluciones a s s s s s s s s s son la Manufficate，el Cuidado de la Salud，la banca y banca y los servicios Financios，El Transporte，La plubligidadAutoServicios。Se esta que que aproximadamente el 50％El Mercado de laRobóticase Encuentra ubicado enaméméricadel Norte donde donde donde posiblemente la竞争者en compentre entre las las las las las andra and las las antra ansaciones esesmásalta。

Los llamados RPAs son tecnologías que proveen apoyo la administración de procesos de negocio como el soporte a los usuarios de tecnología de información, trabajo de back-office o infraestructura remota mediante la generación de respuestas automáticas para tareas repetitivas.Los RPA se apoyan en tecnologías como reconocimiento de caracteres ópticos comas reconocimiento de imagen como reconocimiento de texto escrito a mano, procesamiento del lenguaje natural y otros que rompen la barrera de la comunicación mediante datos estructurados.

Una de las Causas por las cuales los机器人ha crecidorápidamentese debe a la necesidad de bajar de bajar los costos asociados asociados con la mano de obra deceender decone deconibilidad y disconibilidad y las y las de los seres de los seres seres seres humanos humanos。Se esta que laoperacióndeun rpa se mueve en el el el el el el el los $ 5,000 $ 10,000 $ 10,000dólaresanuales，cuando unadesempeñandoesempeñandoesta missa tareapodríapodríapodríacostarasta hasta hasta hasta hasta 3 vecesmás。

Los Princemales retos que se enfrentan contastecnologíases la necesidad de que parte del del dil pershys tenga conocimientostécnicosy operatativos y peripativos que que queen garantizar su Correcto procorso procor corriporo funcionamiento。La resistencia de algunas organizaciones de TI para su rápida adopción, así como la falta de claridad en los objetivos del negocio se puede estimar que el retorno de la inversión de algunas de estas tecnologías es tan corto como de seis a nueve meses, Pero se requiereContar con El Capital Necesario para realizar laInversión无罪。

帕拉市长Información咨询“机器学习和人工智能在供应链中的实际作用“ Publicado Por John Galtasícomo”全球机器人过程自动化市场增长40-43％” Publicado Por Beroe。