Revolucionando las Cadenas de Suministro: Desatando el Poder de la Automatización Inteligente Impulsada por IA y el Flujo de Información en Tiempo Real
Autores: Shamsuddoha, Mohammad; Khan, Eijaz Ahmed; Chowdhury, Md Maruf Hossan; Nasir, Tasnuba
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Revolucionando las Cadenas de Suministro: Desatando el Poder de la Automatización Inteligente Impulsada por IA y el Flujo de Información en Tiempo Real
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Inteligencia artificial
Automatización inteligente
Operaciones de la cadena de suministro
Aprendizaje automático
Automatización de procesos robóticos
Pronóstico de la demanda
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La inteligencia artificial (IA) y la automatización inteligente están revolucionando el ecosistema global de la cadena de suministro a un ritmo acelerado, proporcionando un enorme potencial para la resiliencia, la innovación, la eficacia y la rentabilidad. Este documento examina cómo la IA, el aprendizaje automático (ML) y la automatización de procesos robóticos (RPA) influyen en las operaciones de la cadena de suministro para ajustarse a los riesgos y vulnerabilidades. Se centra en cómo la IA y otras tecnologías relevantes mejorarán la previsión para predecir la demanda real, acelerar la logística, aumentar la eficiencia del almacén y promover la toma de decisiones instantánea. Este estudio utiliza análisis temático para encontrar aplicaciones de la cadena de suministro impulsadas por IA, incluyendo la optimización logística, la previsión de la demanda y la mitigación de riesgos, entre 383 artículos revisados por pares (2017-2024). Proporciona un marco estratégico para abordar vulnerabilidades, la excelencia operativa y soluciones resilientes. Además, la investigación investiga cómo la IA contribuye a la resiliencia de la cadena de suministro al predecir interrupciones y automatizar estrategias de mitigación de riesgos. Este documento identifica factores críticos de éxito y desafíos en la adopción de la automatización inteligente al analizar implementaciones en la industria del mundo real. Los hallazgos propondrán un marco estratégico para las organizaciones que buscan aprovechar la IA para lograr la excelencia operativa, agilidad y flujo de información en tiempo real para una toma de decisiones efectiva.
Descripción
La inteligencia artificial (IA) y la automatización inteligente están revolucionando el ecosistema global de la cadena de suministro a un ritmo acelerado, proporcionando un enorme potencial para la resiliencia, la innovación, la eficacia y la rentabilidad. Este documento examina cómo la IA, el aprendizaje automático (ML) y la automatización de procesos robóticos (RPA) influyen en las operaciones de la cadena de suministro para ajustarse a los riesgos y vulnerabilidades. Se centra en cómo la IA y otras tecnologías relevantes mejorarán la previsión para predecir la demanda real, acelerar la logística, aumentar la eficiencia del almacén y promover la toma de decisiones instantánea. Este estudio utiliza análisis temático para encontrar aplicaciones de la cadena de suministro impulsadas por IA, incluyendo la optimización logística, la previsión de la demanda y la mitigación de riesgos, entre 383 artículos revisados por pares (2017-2024). Proporciona un marco estratégico para abordar vulnerabilidades, la excelencia operativa y soluciones resilientes. Además, la investigación investiga cómo la IA contribuye a la resiliencia de la cadena de suministro al predecir interrupciones y automatizar estrategias de mitigación de riesgos. Este documento identifica factores críticos de éxito y desafíos en la adopción de la automatización inteligente al analizar implementaciones en la industria del mundo real. Los hallazgos propondrán un marco estratégico para las organizaciones que buscan aprovechar la IA para lograr la excelencia operativa, agilidad y flujo de información en tiempo real para una toma de decisiones efectiva.