Uso de la inteligencia artificial en la remanufactura

En todos los sectores, las empresas están acelerando la remanufacturación para mitigar la escasez en la cadena de suministro, llegar a nuevos clientes gracias a su asequibilidad e implementar alternativas de alto margen para las piezas producidas, según se refiere en el documento “Powering the remanufacturing renaissance with AI” elaborado por McKinsey & Company.

Añade que quienes buscan desarrollar u optimizar sus operaciones de remanufacturación se enfrentan a desafíos únicos; sin embargo, a medida que disminuyen los costos de almacenamiento y procesamiento en la nube, la inteligencia artificial (IA) se vuelve más accesible para las organizaciones, ayudándolas a mejorar la eficiencia, el rendimiento y los márgenes.

“Examinamos casos de uso de la IA en la remanufactura, así como ejemplos reales de los sectores de remanufactura de equipos pesados ​​y ensamblaje de alta tecnología. Los casos de uso demuestran cómo los líderes podrían utilizar estas herramientas para impulsar la innovación, mejorar la eficiencia y crear una ventaja competitiva”, detalla el documento.

La naturaleza impredecible del pronóstico supone un desafío para los remanufacturadores, y los análisis convencionales carecen de la sofisticación necesaria para el análisis predictivo.

La introducción de un sistema especializado, como una herramienta de pronóstico, podría ayudar a los remanufacturadores a evaluar la disponibilidad.

Esta herramienta de pronóstico podría configurarse con datos históricos del rendimiento de las piezas para evaluar: la vida útil estimada de una pieza, la tasa de uso histórica de una pieza y las condiciones macroeconómicas por región e industria que pueden afectar los plazos de comercio.

La adopción de herramientas de IA para el pronóstico podría ayudar a los remanufacturadores a reducir el inventario entre un 2 % y un 4 % y a ahorrar entre un 3 % y un 5 % en los costos de transporte al reducir el costo de los envíos urgentes.

Las herramientas de IA también podrían ayudar a los remanufacturadores a reducir los gastos de horas extra, reducir las pérdidas de ventas por desabastecimiento y garantizar la disponibilidad de las piezas que necesitan los clientes finales.

Más ejemplos prácticos

La IA ofrece a las organizaciones múltiples oportunidades para optimizar sus precios, como la optimización de los precios a través de la microsegmentación y la optimización de la demanda entre SKU mediante la adopción de un sistema de llenado inteligente de datos, por ejemplo.

El documento añade que, según el análisis de McKinsey, la introducción de la IA en la fijación de precios en la remanufacturación podría mejorar los márgenes entre un 2 % y un 4 %.

Otro ejemplo es la gestión de reclamaciones de garantías, que suele ser un reto considerable para las organizaciones de remanufacturación, dado el gran volumen de datos de texto no estructurado y el elevado número de referencias.

Los modelos de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en inglés) pueden ayudar a identificar y evaluar patrones recurrentes en los datos de texto de las reclamaciones de garantía.

Impulsados por la inteligencia artificial genérica, los LLM detectan las combinaciones de palabras contextuales más frecuentes, generan información basada en esos resultados y generan informes que pueden ser utilizados tanto por los equipos de reclamaciones de garantía como por los de I+D.

La IA puede detectar patrones para reducir los costes de garantía y ayudar a las empresas a optimizar el diseño de componentes para un rendimiento a largo plazo.

La implementación de inteligencia artificial en los reclamos de garantía podría producir una reducción de los costos de entre el 5 y el 10 %, según el análisis de McKinsey.

Un camino hacia capacidades de IA más fuertes

Los algoritmos y los datos son solo una parte de lo necesario para generar valor real con la IA. A menudo, fortalecer eficazmente la capacidad analítica requiere desarrollar capacidades que trascienden la tecnología.

De hecho, los equipos de remanufacturación que invierten tanto tiempo y recursos en la organización y la gestión del cambio necesarios para respaldar la tecnología como en la tecnología misma son los que mejor pueden aprovechar los beneficios de la IA.

Los remanufacturadores pueden crear una base sólida para la IA siguiendo estos pasos: centrar la implementación de casos prácticos, conseguir un patrocinador comercial, alinear las prioridades con la alta dirección, evaluar las capacidades y necesidades de la organización, crear una hoja de ruta bien pensada para la implementación e intensificar la gestión del cambio.

La IA representa una oportunidad transformadora para que los remanufacturadores de todos los sectores alcancen nuevos niveles de eficiencia y rentabilidad. Al aprovechar el poder de los datos y las técnicas analíticas de vanguardia, las empresas pueden superar los desafíos persistentes del proceso de remanufacturación y generar un valor significativo.

Para ver el documento completo visite el siguiente link.