TRIGO utiliza la inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de la cadena de suministro aeroespacial

El uso de la inteligencia artificial es un tema candente. Apenas pasa un día sin que aparezcan artículos y notas de prensa explicando que va a desencadenar una revolución en la industria y cambiar las prácticas de fabricación cotidianas. En la industria aeroespacial, algunos actores clave han invertido mucho en software de análisis de big data. ¿Podemos decir realmente que han mejorado el rendimiento de la industria o de la cadena de suministro? ¿Deberíamos enfocar el problema desde un ángulo ligeramente distinto?

La misión de TRIGOAerospace, Defense & Rail es mejorar el rendimiento de las cadenas de suministro aeroespacial y de defensa, tanto en términos de calidad de entrega (OQD) como de puntualidad de entrega (OTD).

Nuestra misión es entregar las piezas a tiempo y con el nivel de calidad adecuado para que nuestros clientes puedan seguir fabricando sus productos multimillonarios sin problemas. Para ello, además de enviar técnicos e ingenieros a las instalaciones de los proveedores, utilizamos un software propio para recopilar y analizar los datos OTD/OQD de los distintos centros de fabricación a los que prestamos asistencia en nuestra cartera.

Al desarrollar esta tecnología, nos planteamos algunas preguntas clave:“¿Podemos utilizar la IA para mejorar realmente el día a día de las personas responsables del rendimiento de la cadena de suministro?”

Nuestro objetivo no es ofrecer gigabytes de análisis de datos o múltiples gráficos. Queremos ofrecer algo sencillo y fácil de interpretar que pueda utilizarse como herramienta de toma de decisiones. A continuación nos planteamos la siguiente pregunta “Si gestionamos una cartera de 50 proveedores que suministran a una fábrica, ¿podemos predecir cuáles llegarán tarde el mes que viene? Si es así, ¿podríamos entonces centrar nuestra atención, la de la dirección y la de los proveedores en estas áreas clave para solucionar el problema?”.

Para responder a estas preguntas, desarrollamos una herramienta basada en la inteligencia artificial llamada “OTD predictor”. Utilizando una cartera de proveedores y una red neuronal del historial de entregas de los últimos 12 meses, la herramienta genera un informe de predicción con una lista de los 10 proveedores con mayor probabilidad de no cumplir en el mes siguiente.

Así de sencillo. El resultado es una simple lista de unos pocos proveedores con una probabilidad potencialmente alta de fracaso, no 200 páginas de datos.

La predictibilidad de la herramienta OTD tiene una precisión superior al 90%. De hecho, cuanto más aprende, más mejora. Nuestra primera versión de la herramienta tenía un índice de precisión del 80% Un índice de precisión del 90% significa que cuando la herramienta predice que un proveedor va a fallar, falla en 9 de cada 10 casos, de modo que el proveedor no cumple sus requisitos de plazo.

En un momento en que el personal cualificado es un recurso escaso, la IA puede ayudar a optimizar la mano de obra humana. No pretendemos sustituir a los ingenieros de calidad; queremos ayudarles a ser más eficientes identificando las cuestiones prioritarias en las que deben centrarse y eliminando el trabajo innecesario”.

OTD predictor es una herramienta básica que ahora se incluye en nuestra oferta de servicios junto con bases de datos, KPI y acceso al portal del cliente.