Los problemas que experimenta la cadena de suministro ponen en evidencia la necesidad de invertir más en innovación y tecnologías de Deep Learning para una gestión más inteligente y eficiente.
La innovación y uso de nuevas tecnologías avanza imparable en todos los sectores. En las cadenas de suministro y grandes organizaciones no es una excepción y la inversión en automatización de procesos y gestión inteligente de suministros, así como en riesgo empresarial es donde más se están viendo estos avances.
Sin embargo, aún queda mucho camino por recorrer, especialmente ante la gran cantidad de procesos manuales aún existentes y que podrían automatizarse. Se abre así una oportunidad para el Deep Learning, un tipo de Machine Learning, o aprendizaje automático que, con el uso de arquitecturas computacionales, entrena a equipos para que realicen las tareas de forma automática como lo hacen los humanos.
Con la incorporación de nuevas tecnologías, como el Deep Learning, se consigue una mejor eficiencia de los procesos internos, así como de la comunicación y de la colaboración con los proveedores incrementando la competitividad de las organizaciones. Así lo apunta Antonio Fernández, director de Tecnología de Fullstep, firma especializada en la digitalización end-to-end del proceso de compras, aprovisionamiento y cadena de suministro, quien sostiene que “son muchos los trámites implicados en el proceso, y muy diferentes las necesidades en cada caso”.
Por ejemplo, la homologación de proveedores es una de las áreas que aún se realiza en gran medida de forma manual y que podría beneficiarse de las mejoras que conlleva la incorporación de nuevas tecnologías. Según las estimaciones de Fullstep, una gran empresa cuenta con unos 10.000 proveedores que necesita homologar para la compra de materiales y servicios. Si cada uno de ellos debe proporcionar una media de siete certificados, como el de Seguridad Social, Hacienda o normas ISO, entre otros, esto supone una inversión de hasta 2.500 horas al año en su gestión.
Según Fernández, si bien el proceso de homologación es digital, ya que se puede enviar y archivar digitalmente, “existen procedimientos de visualización, validación de documentos y extracción de datos clave que necesitan de intervención humana pesada, lo que los hace lentos y poco óptimos desde el punto de vista de tiempo invertido”.
Este proceso, junto con la gestión del riesgo que supone encargar nuevos pedidos a un proveedor, es donde los procesos de digitalización requieren de mayor gestión humana. Aunque es algo de lo que normalmente se encarga un analista de riesgos, “todo este trabajo ‘artesanal’ y especializado tiene un procedimiento y coste que condiciona a las empresas”, señala el responsable.
Cómo sacar el máximo beneficio de Deep Learning
Para dar respuesta a todas necesidades, Fullstep trabaja en el desarrollo de herramientas basadas en Deep Learning que permitan la validación automática de certificados, así como la extracción de datos, para obtener una homologación inteligente de proveedores como un servicio cloud.
Asimismo, la compañía también trabaja en un sistema inteligente basado en técnicas de Deep Learning combinadas con análisis de sentimiento para la elaboración automática de perfiles de riesgo para proveedores críticos.
El objetivo con esto en que las organizaciones puedan minimizar el riesgo de contratación de proveedores críticos. Para ello cuenta con una plataforma basada en APIs que facilita la integración con cualquier ERP y que, gracias al sistema de módulos con el que está diseñada, facilita el Ciclo del Gasto de acuerdo a las necesidades de cada empresa.
La digitalización de todo el proceso de compras y aprovisionamiento permite a las organizaciones un ahorro de un 10% de media en la gestión de compras, la automatización y colaboración del proceso. Con ello también se avanza a la hora de evitar fraudes o posibles impagos de los proveedores para una mayor transparencia.
Las posibilidades de esta plataforma permitieron el pasado año gestionar con éxito más de 12.000 millones de euros en negociaciones de compras.
