AI Agent for Supply Chain: Observabilidad y Trazabilidad Industrial.

Blockchain cambia el enfoque en AI for Supply Chain, ofreciendo una mejor orquestación de toda la Tecnología que llega impulsada con Inteligencia Artificial, incluidos los Agentes de IA entrenados para la Trazabilidad y la Observabilidad. 

La Cadena de Bloques crece a medida que la Transformación Digital Industrial avanzada modifica el significado de "Valor". Una de las Tecnologías más prometedoras (en usos diversos) por ser, desde su creación y por su implicación en la construcción colaborativa, genuinamente digital.

Todas las Industrias, sin excepción, buscan mejorar sus Trazabilidades, de sus productos y servicios, ya que son conscientes que de este modo van a asegurar la calidad y la confiabilidad necesarias para introducirlos en el mercado.

Los Distribuidores y Minoristas depositan más Confianza en Cadenas de Suministro Inteligentes, a la vanguardia de nuestros acelerados tiempos, entre otras cosas, porque se protegen de posibles roturas y problemas.

Fabricantes y Proveedores ganan por igual (o más) en esta Cadena de Valor de "Autoeficiencias" acrecentadas que supone la transparencia de sus productos y servicios para sus marcas, que se transforman en ventas y satisfacción para sus negocios.

La Cadena Industrial se beneficia y robustece mediante el uso de Datos en Tiempo Real que ofrecen Información consolidada y compartida.

En parte, esta evolución del "Verdadero Valor de una Industria" se debe a que, la mayoría de los Consumidores se interesan mucho más en conocer cómo se han fabricado los productos que han adquirido, además de, cómo se gestionan los servicios relacionados con sus compras y cómo han llegado hasta ellos esos productos.

Blockchain, en el caso de la Cadena de Suministro y Logística, rastrea los productos y servicios, ofreciendo Transparencia y Trazabilidad inmutables, protegiendo a toda la lndustria, siendo esta más eficaz; pero los usos de esta tecnología se amplían a medida que las Industrias alcanzan mayor Madurez en Digitalización, algo que en muchas ya está pasando, insertándose de lleno en la Economía Circular. 

Enfocando hacia estos problemas que se empiezan a encontrar en sus Cadenas de Suministro 

• La falta de consistencia de los datos y el exceso de alertas infundadas en muchas Industrias de procesos que ya usan Tecnología Industrial avanzada.
• La falta de coherencia de los datos generados por la Tecnología Industrial les causa un problema mayor en la comprensión de sus Análisis Predictivos. 

La integración de las Tecnologías para la Trazabilidad y la Observabilidad

Sobre la integración, desarrollo e implementación de IAs orquestadas para Supply Chain, arrolladoras por lo impresionante que resultan, dada la importancia que tienen para todas las industrias, empieza a haber algunas cuestiones que causan mucha desazón en las Organizaciones.

 ¿Por qué ocurre esto tan frecuentemente?

Esta tecnología industrial, a veces integrada de espaldas a una planificación en migraciones a Tecnologías de Gestión Empresarial avanzadas, como las que implementamos en IFR, da como resultado la inconsistencia de los datos, la generación de demasiadas alertas y silos, evidentes por la desconexión entre Tecnologías Operativas (TO) y Tecnologías de la Información (TI), con problemas francamente críticos para que puedan ser resueltos con esa falta de Inteligencia Digital integrada. 

Para generar mejores "Eficiencias" con tus Datos Industriales, cabe la posibilidad de entrenar un Modelo de IA específico Multimodal, para la Obsevabilidad y Trazabilidad Industrial, que pueda ayudaros a que vuestra Cadena de Suministro empiece su ruta hacia la Autoeficiencia.
 

Una Observabilidad y Trazabilidad en Tecnología Operativa que debe ser integrada con la coherencia de la Gestión Empresarial, como la que proporciona Dynamics 365 AI Supply Chain Management Copilot, con servicios y herramientas fundamentales de Azure AI y PowerAI, entre otras, que debes ir valorando, tan importantes como la exploración (que vayas haciendo) para la integración de Web3 y Blockchain.

1. La creación de un Agente de IA eficaz requiere una gran cantidad de datos de alta calidad pero también de la evolución cultural empresarial, un trabajo previo a cualquier entrenamiento.

2. La precisión del agente dependerá en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento, también de la cantidad de entrenamientos por capas de inteligencia.

3. Un agente de IA puede ser una herramienta para optimizar la observabilidad y trazabilidad en la cadena de suministro, especialmente para reducir la cantidad de alertas falsas y clasificar las reales por niveles de relevancia.

Los datos son la base que alimenta a los modelos de Aprendizaje Automático que subyacen a los Agentes de IA, pero estos datos para entrenar al Agente de IA pueden contener sesgos que se reflejarán en su comportamiento. Fácilmente podemos entender que la integración de la Tecnología Industrial y la Tecnología de Gestión Empresarial debe empezar por una planificiación coordinada entre ambas si lo que queremos conseguir es resultados óptimos en los entrenamientos de nuestros modelos. 


Las Cadenas de Suministro son sistemas complejos con múltiples variables interrelacionadas, lo que puede dificultar la identificación de patrones y anomalías. Es importante que el Agente sea capaz de explicar sus decisiones para que los usuarios puedan confiar en sus resultados, pero muchas veces la interpretabilidad no llega por la falta de planificación en el despliegue que debe ser coordinado entre Tecnologías TO y TI.

La solución a los problemas complejos de la Observabilidad y Trazabilidad en la Cadena de Suministro precisa un enfoque amplio que combine tecnología, procesos y equipos mixtos de profesionales.

Adoptando la visión adecuada y las tecnologías necesarias no será suficiente dado que una parte significativa tendrá que ser cambiar las prácticas existentes en las Industrias, colaborando con todos los actores que pueden mejorar significativamente la visibilidad, la eficiencia y la resiliencia de sus operaciones.