El uso de SAP IBP para establecer un marco de IA agéntica: tres casos de uso

Al aprovechar estas capacidades, las empresas pueden ir más allá de los modelos basados en Excel y adoptar un enfoque preparado para el futuro. En una empresa global de semiconductores incluida en la lista Fortune 50, esta transformación fomentó la colaboración interfuncional, lo que permitió una gestión proactiva de las responsabilidades y el inventario mediante informes detallados. Su trayectoria ilustra cómo, en el futuro, SAP IBP puede servir de columna vertebral para la toma de decisiones basada en la IA para todas las cadenas de suministro complejas.

En las siguientes secciones se detallan cada uno de los casos de uso, se destacan las ventajas de una solución de planificación de componentes y se ofrece una visión del futuro del marco de IA agéntica en la planificación de la cadena de suministro. Estas prácticas, implementadas en dos puestas en marcha exitosas, pueden adoptarse ampliamente por otras industrias de fabricación discreta.

Gráfico: Informes SAP IBP como columna vertebral de la IA agéntica en la planificación de la cadena de suministro.

El motor inicial de esta transformación en la empresa global de semiconductores Fortune 50 fue la necesidad de estandarizar los procesos en todas las unidades de negocio e identificar con precisión las responsabilidades asociadas a los productos terminados y los componentes durante eventos como los intercambios de demanda y las cancelaciones de productos . Por ejemplo, cuando se produce un intercambio de demanda, la demanda de un producto se traslada a otro producto o línea de productos; la responsabilidad se traslada entre los proveedores y las plantas de fabricación, lo que crea riesgos financieros si no se realiza un seguimiento preciso. Además, la cadena de suministro abarca múltiples ubicaciones globales y miles de referencias, lo que añade complejidad a la gestión de estas responsabilidades a escala. Para abordar esta cuestión, los informes de inventario estáticos reflejaban la demanda en diferentes intervalos semanales para garantizar la visibilidad y la alineación en todos los horizontes de planificación.

Informes sobre pasivos e inventario

Históricamente, el análisis de la responsabilidad se basa en procesos manuales y modelos basados en hojas de cálculo. Aunque son familiares, estos enfoques introducían limitaciones significativas debido a conjuntos de datos enormes y complejos, como los silos de datos, los errores humanos y la falta de visibilidad en tiempo real. Para las grandes organizaciones globales, en las que la rapidez en la toma de decisiones es fundamental, la gestión de las responsabilidades requiere una solución más sólida y escalable que reduzca los costes y cree oportunidades de mitigación de riesgos coherentes y oportunas.

La adopción de IBP para la elaboración de informes supuso un punto de inflexión significativo, ya que todos los datos de planificación residen en IBP. Al centralizar los datos y automatizar los procesos de intercambio y cancelación de la demanda, los equipos obtuvieron acceso a informes de pasivo basados en simulaciones en tiempo real. Estos informes mejoraron la visibilidad de los riesgos potenciales y permitieron tomar decisiones más rápidas y mejor informadas. La transición implicó la migración de los modelos Excel heredados al IBP, el diseño de nuevas plantillas de vista de planificación y la integración con los centros de datos internos. La transición redujo el esfuerzo manual y minimizó las inconsistencias entre sus informes y las estimaciones de los fabricantes contratados, un reto común entre las organizaciones de fabricación discreta.

Más allá de la responsabilidad, se mejoró la presentación de informes de inventario mediante el cálculo de la demanda y los valores monetarios en múltiples horizontes (plazo de entrega, 26 semanas y 51 semanas), al tiempo que se incorporaban ajustes de componentes alternativos en caso de escasez para mitigar el riesgo. Actualmente, solo se admiten «alternativas limpias» (componentes totalmente intercambiables), pero las futuras versiones gestionarán «alternativas no limpias» con intercambiabilidad parcial, introduciendo una lógica de sustitución más matizada. El IBP también ajusta la demanda neta negativa reasignando el exceso de inventario de las alternativas, lo que reduce la responsabilidad general.

Gráfico: Informe de inventario.

Estos informes avanzados ahora admiten análisis granulares, lo que permite a los planificadores anticipar la escasez y mitigar el exceso de forma proactiva. Una métrica clave del éxito fue la alineación con las cifras proporcionadas por CM, lo que eliminó la conciliación manual y generó confianza en la solución. IBP genera informes de inventario para facilitar su distribución. Estas capacidades sientan las bases para futuras mejoras de IA y pueden replicarse en toda la fabricación.

Más allá de los informes estáticos, los informes de responsabilidad pueden ampliarse a múltiples escenarios. Los intercambios de demanda se producen cuando la demanda de un producto se desplaza a otro, a menudo debido a cambios en los requisitos de los clientes, limitaciones de suministro o ajustes en el ciclo de vida. La gestión de estos escenarios es compleja y requiere el análisis de componentes compartidos y únicos, el recálculo del inventario y la evaluación del impacto global en la responsabilidad (exceso de componentes por caída de la demanda) y el gasto (requisitos de componentes por nueva demanda). Más allá de los informes estáticos, los informes de responsabilidad pueden ampliarse a múltiples escenarios. Los intercambios de demanda se producen cuando la demanda de un producto se desplaza a otro, a menudo debido a cambios en los requisitos de los clientes, limitaciones de suministro o ajustes en el ciclo de vida. La gestión de estos escenarios es compleja y requiere el análisis de componentes compartidos y únicos, el recálculo del inventario y la evaluación del impacto global en la responsabilidad (exceso de componentes por caída de la demanda) y el gasto (requisitos de componentes por nueva demanda).

Planificación de escenarios

Además de los informes estáticos, los informes de responsabilidad pueden ampliarse a múltiples escenarios. Los intercambios de demanda se producen cuando la demanda de un producto se desplaza a otro, a menudo debido a cambios en las necesidades de los clientes, limitaciones de suministro o ajustes del ciclo de vida. La gestión de estos escenarios es compleja y requiere analizar los componentes comunes y únicos, recalcular los niveles de inventario y evaluar el impacto global sobre el pasivo (excedente de componentes debido a la reducción de la demanda) y el gasto (necesidad de componentes debido a la nueva demanda).

Los planificadores inician los intercambios o cancelaciones de demanda utilizando datos maestros personalizados y, a continuación, ejecutan un operador de copia para generar los informes de responsabilidad liability en una plantilla de vista de planificación dedicada. Se puede realizar un análisis detallado a nivel de ID de escenario o resumirlo en una plantilla semanal que consolida la responsabilidad total y el gasto spend . La introducción de estos informes supuso un beneficio significativo: los intercambios y cancelaciones que antes llevaban horas ahora se completaban en 10 minutos. El concepto de ID de escenario también admite múltiples intercambios o cancelaciones de demanda en una sola transacción. Los planificadores pueden revisar el resumen del gasto total y el pasivo en múltiples transacciones a nivel de componente de la lista de materiales individual.

La planificación de escenarios es fundamental para las organizaciones que operan en mercados volátiles, donde las condiciones de la demanda y la oferta cambian rápidamente. Mediante la simulación de una amplia gama de escenarios, las empresas de fabricación discreta pueden evaluar el impacto de diferentes decisiones empresariales, como el lanzamiento de un nuevo producto, la discontinuación de uno existente o la respuesta a una interrupción repentina del suministro. Esta capacidad refuerza la planificación de contingencias y optimiza la asignación de componentes.

Gráfico: Análisis de responsabilidad para canjes de demanda y cancelaciones.

La solución IBP automatiza el análisis de intercambio de demanda a través de tres pasos clave tras actualizar los datos maestros personalizados. El primer paso es comparar las listas de materiales. IBP identifica los componentes compartidos y calcula las cantidades y el coste del intercambio. El segundo paso es calcular la demanda y el exceso. IBP recalcula la demanda de componentes, identifica el exceso de inventario y estima las responsabilidades para las piezas únicas y comunes. El último paso es resumir los intercambios. IBP consolida los intercambios semanales en una única plantilla para obtener visibilidad total de las responsabilidades y los gastos.

Esta automatización reduce el riesgo de exceso de inventario, mejora la utilización de los componentes y acelera la respuesta a los cambios del mercado. También sienta las bases para optimizaciones impulsadas por la inteligencia artificial, como la estandarización de componentes y la información para el diseño de futuros productos con el fin de minimizar la complejidad.

Gráfico: Análisis de responsabilidad por intercambios y cancelaciones de demanda: proceso técnico.

Las fases futuras del proceso técnico para la planificación de escenarios en el IBP incluirán la implementación de estrategias de mitigación de riesgos, como la reasignación del exceso de componentes más allá de los ajustes estáticos de inventario. Además, los resultados que se exportan a SharePoint se utilizarán para apoyar el desarrollo continuo de un marco impulsado por la IA, lo que permitirá obtener información predictiva y una mayor automatización. Actualmente, esto se hace un intercambio a la vez, pero en una fase futura se podrán realizar todos los intercambios y cancelaciones a la vez con una sola ejecución.

Al automatizar tareas que antes se realizaban manualmente y ofrecer informes claros y prácticos, los usuarios se adaptaron rápidamente al nuevo proceso. La flexibilidad permite analizar productos iguales y diferentes en múltiples sitios, lo que proporciona una visión holística de los posibles resultados.

La planificación de escenarios respalda la estrategia empresarial más amplia de la empresa de semiconductores, incluida en la lista de global Fortune 50, ya que permite una toma de decisiones rápida y basada en datos, así como la mitigación de riesgos. La velocidad y la flexibilidad de las herramientas de planificación de escenarios de IBP son especialmente valiosas en períodos de gran incertidumbre, como durante las interrupciones de la cadena de suministro global. Al permitir un análisis rápido de escenarios, la plataforma permite a los responsables de la toma de decisiones actuar con rapidez, minimizar los impactos adversos y aprovechar las oportunidades emergentes.

Paneles de control e integración de datos

Los nuevos paneles de control y las capacidades de integración de datos proporcionan información útil tanto para los planificadores como para los equipos financieros, ya que facilitan la colaboración y la mejora continua. Al aprovechar los informes detallados sobre pasivos e inventarios de los periodos actuales e históricos, las empresas pueden establecer una plataforma para habilitar la IA agéntica. El IBP sirve como una rica fuente de datos para futuras aplicaciones de IA, ya que el sistema puede actuar de forma autónoma, tomar decisiones e interactuar con los usuarios de manera conversacional. Utilizando datos históricos combinados con análisis en tiempo real y modelización de escenarios, la IA puede impulsar la gestión proactiva de riesgos y la optimización.

Los paneles desarrollados dentro de IBP son altamente personalizables, lo que permite a los usuarios adaptar las vistas a sus necesidades y preferencias específicas. Esta flexibilidad garantiza que los planificadores operativos puedan identificar rápidamente patrones, valores atípicos y riesgos emergentes. La calidad de los datos se garantiza y mantiene en todos los sistemas integrados mediante rigurosas pruebas de aceptación por parte de los usuarios y conversaciones continuas con los proveedores. En la empresa global de semiconductores Fortune 50, la fase futura del trabajo incluirá una mayor colaboración con los proveedores y la conciliación de los planes de mitigación de riesgos generados por el IBP con las estrategias a nivel de sitio, lo que mejorará aún más la alineación y la integridad de los datos.

Además de servir como entrada para la IA conversacional, el IBP también puede permitir el análisis predictivo. Los modelos de aprendizaje automático pueden pronosticar la demanda, identificar riesgos emergentes y sugerir estrategias de mitigación. El aprendizaje continuo incorporará nuevos datos y comentarios para mejorar la precisión y la relevancia a lo largo del tiempo. La IA tiene un gran potencial, y ayudar a las organizaciones a adelantarse a las perturbaciones, aprovechar las oportunidades e impulsar la mejora continua será esencial en el futuro. A medida que maduren las capacidades de la IA, la integración con el IBP permitirá alcanzar niveles aún mayores de automatización, inteligencia y agilidad.

La transformación de la planificación de la cadena de suministro que permiten el IBP y las tecnologías avanzadas de IA ofrece un modelo atractivo para otras organizaciones que buscan mejorar la resiliencia y la agilidad de su cadena de suministro. Al ampliar el IBP más allá de la planificación tradicional para incluir informes de inventario e informes de responsabilidad mediante el análisis de intercambio de demanda y la planificación de escenarios, esta empresa de semiconductores, incluida en la lista Fortune 50 y considerada un e , ha establecido una plataforma sólida para la habilitación de la IA agéntica. Las ventajas, como la mejora de la visibilidad, la agilización de la toma de decisiones y la gestión proactiva de los riesgos, ponen de relieve el valor de integrar herramientas de planificación avanzadas con conocimientos basados en la IA. Y lo que es más importante, este método único de presentación de informes a través de IBP puede utilizarse en cualquier empresa de fabricación discreta.

A medida que las cadenas de suministro se vuelven más complejas y dinámicas, la capacidad de aprovechar los datos, los análisis y la IA será un factor diferenciador clave. El recorrido descrito en el ensayo demuestra que, con las herramientas, los procesos y la visión adecuados, las organizaciones pueden transformar la planificación de su cadena de suministro y alcanzar nuevos niveles de rendimiento e innovación. Las fases futuras de esta transformación buscan obtener beneficios mediante la colaboración con los proveedores, la mitigación avanzada de riesgos y el establecimiento de en el proceso de reclamaciones.

La trayectoria de esta empresa de semiconductores, incluida en la lista Fortune 50, demuestra cómo la ampliación de las soluciones IBP ayuda a transformar la cadena de suministro y a convertir las capacidades de la IA agéntica en transformaciones que aportan mayor resiliencia y agilidad. Mediante la integración de informes avanzados sobre pasivos e inventarios, la planificación de escenarios y los paneles de control dinámicos, las organizaciones pueden lograr una visibilidad casi en tiempo real, una gestión proactiva de los riesgos y una toma de decisiones más rápida. Estas innovaciones no solo agilizan las operaciones, sino que también sientan las bases para futuras mejoras impulsadas por la IA. A medida que las cadenas de suministro se vuelven más complejas, la adopción de estos marcos inteligentes será esencial para adelantarse a las interrupciones e impulsar la mejora continua. Este plan es ampliamente aplicable a diversos sectores de diferentes industrias.

Las opiniones expresadas en este artículo son las de los autores y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la organización mundial EY o de sus firmas miembro.

Este artículo ha sido revisado por EY Global SCORE (System for Communication Oversight Review and Evaluation): Global SCORE número EYG No. 009226-25Gbl