Optimización de la cadena de suministro utilizando inteligencia artificial: revisión sistemática de literatura

Resumen

La inteligencia artificial (IA) ha transformado la gestión de la cadena de suministro, optimizando operaciones logísticas mediante análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esto permite predicciones precisas sobre demanda, tiempos de entrega y costos, lo que mejora la eficiencia y la satisfacción del cliente. Herramientas como machine learning y análisis predictivo proporcionan mayor agilidad y adaptabilidad ante cambios del mercado. Los algoritmos de IA anticipan la demanda y ajustan niveles de inventario, reduciendo costos y evitando excesos o faltantes. Además, gestionan la complejidad de redes globales al identificar patrones de compra y personalizar estrategias de distribución. En logística y transporte, la IA optimiza rutas y asigna recursos eficientemente, reduciendo tiempos de entrega y costos operativos al considerar variables como tráfico y clima. Asimismo, la IA mejora la colaboración entre proveedores, distribuidores y clientes mediante el intercambio de datos en tiempo real, alineando estrategias y aumentando la transparencia. Esto facilita respuestas rápidas ante imprevistos y fluctuaciones de demanda. Por último, la IA potencia la visibilidad y trazabilidad en la cadena de suministro, permitiendo detectar problemas de calidad e ineficiencias. Tecnologías como el análisis de big data y la automatización incrementan la sostenibilidad y competitividad empresarial, optimizando cada etapa del proceso.