Las cadenas de suministro son el sistema nervioso central de la economía global, facilitando el movimiento de miles de millones de dólares en comercio cada día y siendo claves a lo interior de las empresas. Sin embargo, como han demostrado los últimos años, las disrupciones son difíciles de predecir. A medida que las empresas buscan maneras de compensar estos riesgos, la atención se ha centrado en los llamados gemelos digitales, además del arribo de la Inteligencia Artificial y las impresionantes mejoras de la computación espacial. Estas simulaciones detalladas de objetos, sistemas o procesos del mundo real se construyen con datos en tiempo real y proporcionan información instantánea que puede ayudar a las empresas a monitorear amenazas, probar diferentes escenarios y mejorar la toma de decisiones.

Los **gemelos digitales** se pueden aprovechar de manera notable en las cadenas de suministro, ya que permiten crear una réplica virtual de toda la red logística. Esto posibilita simular diversos escenarios, evaluar estrategias y prever problemas sin interrumpir el flujo real de operaciones. Al integrar datos en tiempo real, estas réplicas permiten optimizar rutas, detectar cuellos de botella, gestionar inventarios y, en general, mejorar la toma de decisiones en entornos complejos y dinámicos. Las simulaciones digitales detalladas podrían ayudar a modelar las cadenas de suministro y compensar los riesgos, facilitando así los desafíos que enfrentan. Sin embargo, existen importantes barreras para su adopción generalizada.

Hasta ahora, los gemelos digitales se han probado principalmente en el sector de manufactura, pero incluso empresas como SAP y Oracle están comenzando a explorar su uso en las cadenas de suministro. Se espera que puedan ayudar a identificar cuellos de botella comerciales, predecir fluctuaciones en la demanda y abordar problemas de transporte e inventario. Sin embargo, la tecnología aún se encuentra en una etapa inicial y su implementación conlleva costos y desafíos que deben superarse.

Impacto de la Inteligencia Artificial en el uso de gemelos digitales para la gestión de las cadenas de suministros

La Inteligencia Artificial (IA) potencia el uso de gemelos digitales en la gestión de cadenas de suministro al mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la capacidad de adaptación. Estos avances están transformando la forma en que las empresas gestionan sus cadenas de suministro, haciéndolas más eficientes y adaptables. Algunos de sus principales impactos incluyen: (a) Optimización de procesos – Permite simular escenarios y mejorar la asignación de recursos en la cadena de suministro; (b)  Automatización y logística– La IA revoluciona el almacenamiento y distribución, reduciendo costos y tiempos de entrega y mejora la visibilidad de los niveles de stock y optimiza la reposición de productos; (c) Mantenimiento predictivo – La IA analiza datos en tiempo real para prever fallos en equipos y optimizar el mantenimiento y (d) Resiliencia ante una crisis – Ayuda a identificar riesgos y tomar medidas proactivas para evitar disrupciones.

Ejemplos – gemelos digitales y cadenas de suministro

  • General Electric (GE): Ha implementado gemelos digitales para monitorear y gestionar procesos críticos en su cadena de suministros, lo que le permite anticipar fallas y ajustar la producción de manera proactiva.
  • Maersk: El gigante de la navegación utiliza esta tecnología para simular y optimizar el flujo de contenedores, mejorando la eficiencia en sus operaciones portuarias y logísticas.
  • Coca-Cola: Ha integrado gemelos digitales en sus procesos de fabricación y distribución para mejorar la eficiencia y reducir desperdicios Ha empleado gemelos digitales para mejorar sus procesos de fabricación y distribución, asegurando que la cadena de suministro responda rápidamente a cambios en la demanda o en las condiciones del mercado.
  • Minoristas globales: Algunas empresas han creado gemelos digitales de sus cadenas de suministro para probar escenarios y optimizar decisiones, logrando reducciones en emisiones de carbono y mejoras en la entrega de pedidos. Un caso destacado es el de un retail que utilizó su gemelo digital para probar más de 50 escenarios diarios, lo que permitió reducir las emisiones de carbono en un 7% y aumentar en un 5% la puntualidad en la entrega de pedidos.

Estos ejemplos muestran cómo, al replicar digitalmente la cadena de suministro, las empresas pueden experimentar con diferentes estrategias y tomar decisiones basadas en datos sin arriesgar las operaciones reales. La capacidad para simular interrupciones, cambios en la demanda y otros factores críticos es especialmente valiosa en un entorno de mercado cada vez más incierto.

Dificultades y retos en el uso de gemelos digitales para la gestión de las cadenas de suministros

  • Integración de datos – Requiere consolidar información de múltiples fuentes, lo que puede ser complejo y costoso.
  • Precisión del modelo – La efectividad del gemelo digital depende de la calidad y actualización de los datos utilizados.
  • Escalabilidad – Adaptar gemelos digitales a redes de suministro globales con múltiples actores y variables es un reto significativo.
  • Costo de implementación – La inversión inicial en infraestructura tecnológica y capacitación puede ser elevada.
  • Seguridad y privacidad – La recopilación y análisis de datos en tiempo real plantea riesgos de ciberseguridad.

A esto hay que agregar la resistencia al cambio, donde algunas empresas pueden enfrentar dificultades en la adopción de nuevas tecnologías y procesos. A pesar de estos desafíos, los gemelos digitales ofrecen grandes oportunidades para mejorar la eficiencia y resiliencia de las cadenas de suministro.

Impacto de la computación espacial en los gemelos digitales

La computación espacial está transformando los gemelos digitales al mejorar la interacción entre el mundo físico y el digital. Algunos de sus impactos clave incluyen: (a) Mayor precisión en simulaciones: Gracias a tecnologías como la realidad aumentada y la visión por computadora, los gemelos digitales pueden representar entornos físicos con mayor fidelidad; (b) Optimización de procesos industriales: En sectores como la manufactura y la logística, la computación espacial permite visualizar y ajustar operaciones en tiempo real y (c) Mejor integración con IoT: La combinación de sensores y computación espacial mejora la recopilación de datos y la toma de decisiones automatizada.

Los avances están revolucionando la forma en que las empresas gestionan sus cadenas de suministro. Algunos de sus principales impactos incluyen: (a) Optimización de la logística – Permite visualizar en tiempo real el flujo de productos y mejorar la eficiencia en la distribución; (b) Mejor gestión de inventarios – con sensores avanzados y realidad aumentada, las empresas pueden monitorear existencias con mayor precisión; (c) Simulación de escenarios – Facilita la planificación de rutas y estrategias de abastecimiento mediante modelos digitales y (d) Automatización de procesos – La integración con inteligencia artificial y robótica agiliza tareas repetitivas y reduce costos operativos.

Se hace referencia a  Making Sense of Spatial Computing and Digital Twins for Industry,  Will digital twins ever become standard in supply chains? y La guía completa de los gemelos digitales de la cadena de suministro . También aparece en mi Portal. La imagen es cortesía de Bing Image Creator.