Al vivir en un mundo turbulento, los profesionales de la gestión de la cadena de suministro saben que muchos procesos se han vuelto más frágiles en los últimos años. Los científicos alemanes ahora están aprendiendo de la naturaleza misma, tratando de darle al proceso la “antifragilidad” que necesita en nuestros tiempos. La inteligencia artificial jugará un papel clave en este esfuerzo.
La vulnerabilidad es un problema actual en la gestión de la cadena de suministro. Los procesos ajustados, la automatización, la logística justo a tiempo y la conservación de recursos hacen que la fabricación industrial sea confusa. Al mismo tiempo, la alta intensidad del transporte de mercancías a través de una malla global de redes de enlaces de transporte, almacenes y centros de transbordo aumenta el potencial de error.
Los gerentes de la cadena de suministro tienen que lidiar con fluctuaciones impredecibles y salvajes del mercado, ciclos de vida de productos más cortos, más variaciones y tiempos de entrega más cortos. Cuando se trata de logística, el desempeño decisivo de una empresa se basa en la capacidad de entrega, el tiempo de entrega y la confiabilidad, y la calidad y flexibilidad de la entrega.
Además, la capacidad de entrega está determinada por la capacidad de predecir pedidos de clientes en gran medida desconocidos y fluctuantes y la seguridad del suministro de los proveedores. Estos proveedores también suelen enfrentarse a desafíos similares a los de las propias empresas.
Surge la pregunta de cómo mitigar la volatilidad de la demanda, por un lado, y abordar las brechas de suministro causadas por interrupciones más adelante en la cadena de suministro, por el otro. Por supuesto, existe una solución muy simple y práctica: ¡aumentar el inventario! Sin embargo, esto está asociado con grandes compromisos de capital, mayores costos de procesamiento y, por supuesto, menores ganancias.
La antivulnerabilidad como concepto frente a los estresores y la volatilidad
Los científicos de la Universidad RWTH Aachen de Alemania están buscando una solución a este problema. Marco Becker del Laboratorio de Máquinas-Herramienta e Ingeniería de Producción (WZL) explica: Por ejemplo, nuestro sistema inmunológico se activa y fortalece ante ataques externos. Investigadores alemanes esperan encontrar y comprender estos mecanismos naturales.
Como parte del proyecto, que comenzó en junio de 2020, los investigadores están realizando trabajos preparatorios para futuros proyectos de investigación que transferirán estos mecanismos de la naturaleza a la logística y la producción. Independientemente del tipo de producción o producto, los investigadores generalmente quieren investigar si la tolerancia a la vulnerabilidad genera diferencias relevantes en la logística y la producción.
Un buen ejemplo de antivulnerabilidad es el zorro, que es muy adaptable. Se alimentan de ratones, lombrices de tierra o frutas, según el suministro de alimentos y la temporada. En el campo roban a los campesinos, y en las ciudades saquean los basureros. Estos son conceptos de volatilidad, fluctuaciones en la disponibilidad de alimentos. Si un número inusualmente grande de zorros muere a causa de la caza o de enfermedades, producen una descendencia significativamente mayor. Esta es una forma de pensar en los estresores, estímulos que provocan estrés.
El gerente de proyecto de WZL, Daniel Trauth, explica: “Muchos factores pueden paralizar los sistemas de producción, como los atascos en las carreteras y los veranos abrasadores, las epidemias y las tormentas. Quiero aprender a lidiar con eso”.
La biotecnología y la filosofía deberían ayudar
“Los factores estresantes son muy comunes en biología”, dice el filósofo Dawid Kasprowicz, presidente de Filosofía de la Ciencia y la Tecnología. En ingeniería mecánica es completamente diferente. “Dañar deliberadamente un sistema para mejorarlo es inicialmente contraintuitivo para un ingeniero mecánico”. Su silla es como un intermediario entre los dos mundos de la ciencia.
Jefe del Departamento de Biotecnología y miembro de la Dirección Científica del Instituto DWI-Leibniz para Materiales Interactivos, la experiencia del profesor Ulrich Schwaneberg se encuentra en el campo de la evolución dirigida. La evolución dirigida permite reprogramar las enzimas de la naturaleza y ponerlas a disposición de los procesos industriales.
Frances Arnold, con quien Schwaneberg formó parte del equipo de 1999 a 2001, recibió el Premio Nobel de Química en 2018 por el desarrollo de este método. La evolución dirigida hace posible el uso de métodos asistidos por computadora para desarrollar sistemas de recubrimiento óptimos y optimizarlos cuando se someten a tensiones externas durante la fabricación”, dice. “Luego, la composición cambia según la temperatura y la humedad, por lo que, por ejemplo, un acabado antimicrobiano o repelente al agua permanece impecable”.
La inteligencia artificial jugará un papel importante
Los científicos planean utilizar la inteligencia artificial (IA) para encontrar formas de transferir mecanismos de la naturaleza a los sistemas tecnológicos. “Tengo en mente un sistema de gestión de software digital”, revela Trauth.
La IA debería proporcionar una base de información para mejorar la volatilidad, la aleatoriedad y los factores de estrés de los sistemas vulnerables en varios campos. Los investigadores de WZL están probando actualmente el concepto de montaje en una rectificadora CNC. “Todavía estamos recibiendo una gran cantidad de información que no podemos usar correctamente”, explica Becker. “El sistema es complejo y la gente no puede entender la gran cantidad de datos”.
Los factores que afectan el proceso en este ejemplo particular van desde la distribución del grano en la muela abrasiva hasta la humedad durante el procesamiento y la disponibilidad de la máquina. Esto también depende de las condiciones meteorológicas, las condiciones del tráfico, los perfiles de las rutas, los datos sobre los envíos, el día de la semana y la hora del día, y otros factores, como las horas de entrega y llegada de los ingredientes afectados. Más información estará disponible. , el procesamiento de datos será más preciso y, en consecuencia, mayores beneficios. Pero no solo es importante el factor “técnico”, la visión holística también incluye a las personas que están integradas en todo el proceso, como los empleados de fabricación y la constitución del conductor. ¿Se siente descentrado los lunes o cansado durante el turno de noche? Los volúmenes de datos se pueden expandir casi indefinidamente.
Más de 1000 señales llegan simultáneamente mientras se ejecuta una máquina CNC que no se puede procesar sin IA. Además, el mecanizado CNC es solo uno de los pequeños pasos de mecanizado. La producción automotriz se suma a muchos procesos individuales, pasos de trabajo y entrega de piezas.
Los primeros resultados son muy prometedores. Por ejemplo, los investigadores utilizaron un segundo láser como factor estresante en un proceso de soldadura por láser. Los resultados fueron asombrosos. La adición de láseres ha mejorado los resultados en varios niveles, especialmente en la calidad. Queda por ver hasta qué punto se puede aplicar el concepto de anti-vulnerabilidad a la gestión de la cadena de suministro. Los investigadores se centran principalmente en los algoritmos evolutivos. Estos algoritmos de IA ya se están utilizando para otros problemas y optimizaciones, como el desarrollo de redes de sensores, el análisis del mercado de valores y la predicción de estructuras de ARN.