Inteligencia artificial para la calidad de los datos de la cadena de suministro y aprovisionamiento de última generación

Las operaciones de adquisición y cadena de suministro en industrias de producción intensiva son notoriamente complejas. Los sistemas heredados, los procesos desconectados y las intervenciones manuales dificultan la modernización de las empresas, especialmente cuando la mala calidad de los datos les impide desplegar agentes de IA que podrían automatizar y transformar los flujos de trabajo cotidianos.

En la dinámica de la cadena de suministro, incluso pequeñas incoherencias en los datos pueden provocar graves trastornos operativos. Los datos deficientes sobre materiales y aprovisionamiento amplifican el efecto látigo, en el que pequeños cambios en la demanda provocan oscilaciones excesivas del inventario, roturas de existencias, costes de expedición y una menor confianza en los sistemas de planificación. Se trata del mismo patrón que se demuestra a menudo a través del concepto del Juego de la Cerveza, que muestra cómo las señales inexactas crean el caos en toda la cadena de valor.

Sin embargo, las mismas tecnologías de IA que se basan en datos de alta calidad ahora también pueden utilizarse para mejorarlos. Con los datos de formación adecuados, las instrucciones específicas del dominio y los modelos creados específicamente, los agentes de IA pueden resolver las deficiencias en la calidad de los datos a escala, eliminando uno de los mayores obstáculos para la automatización en entornos de ERP y compras.

Vea esta esclarecedora sesión con David Inbar, fundador de Minet Technologies y reconocido líder en innovación tecnológica de la cadena de suministro y las compras. David explicará cómo las empresas pueden adoptar de forma práctica estas nuevas capacidades y qué pasos deben dar hoy mismo para hacerlo:

- Automatice los procesos repetitivos que consumen mucho tiempo
- Mejorar la calidad de los datos en origen
- Permitir operaciones de adquisición inteligentes y basadas en sistemas
- Eliminar las principales barreras que frenan la transformación de la IA

Quién debe verlo:

• Líderes de la cadena de suministro y jefes de transformación
• Profesionales de compras y abastecimiento estratégico 
• CIO, CDO y líderes de TI que impulsan la modernización de ERP
• Equipos de gobernanza de datos, MDM y análisis
• Líderes de operaciones en industrias manufactureras y de activos intensivos

Si está explorando cómo los agentes de IA pueden transformar el rendimiento de las adquisiciones y la gobernanza de los datos, esta conversación es para usted.