La cadena de suministro se ha convertido en el alma de muchos fabricantes. Desde la pandemia de 2020, también se ha convertido en uno de los procesos más complejos y disruptivos de las empresas. El Grupo Renault no es una excepción, y su director general de ingeniería de procesos de la cadena de suministro, Ludovic Doudard, vino a compartir, durante una mañana organizada por la editorial Dataiku, su convicción del papel esencial de la inteligencia de datos en la gestión y el control de la cadena de suministro.

Ludovic Doudard dirige un equipo encargado de los procesos y la digitalización en el ámbito logístico. "Este equipo es un pilar de la transformación digital de la cadena de suministro, que depende precisamente de la entidad de la cadena de suministro, y que se encuentra deliberadamente situada en el día a día, entre el negocio y la informática", explica. "Si no hay nadie que trabaje con datos e inteligencia artificial, sino solo en el proceso, no se conseguirá la digitalización". Aunque Ludovic Doudard y su equipo no tengan un papel operativo en la propia actividad logística, están inmersos en el negocio a diario. Además, la cadena de suministro, que dependía de la producción en Renault Group, es ahora una entidad transversal, que da servicio de principio a fin a los cuatro grandes procesos de la empresa (ingeniería de vehículos, fabricación y eficiencia industrial, ventas y relación con el cliente).

Flexibilidad y resiliencia, más que adaptación

Desde la pandemia de 2020, la cadena de suministro ha sufrido cada vez más interrupciones repentinas. Podemos mencionar la propia COVID-19, por supuesto, con el cierre de una parte de la actividad logística por un lado, y la presión extrema sobre la alimentación o el comercio electrónico, pero también las guerras (Oriente Medio, Rusia-Ucrania, atentados en el Mar Rojo, etc.), las huelgas en el transporte ferroviario, por carretera o aéreo, las catástrofes naturales (tormentas, inundaciones, terremotos), etc. También pensamos en la saturación de los puertos estadounidenses tras el reinicio post-covid o el bloqueo del Canal de Suez por el portacontenedores Evergreen... Son muchos los acontecimientos que provocan paradas, pero también reinicios repentinos de la cadena de suministro. "Sin embargo, en estas situaciones, ya no se trata solo de saber adaptarse", recuerda Ludovic Doudard, "sino de tener la suficiente flexibilidad y resiliencia en el proceso para absorber estas interrupciones".

Renault Group ha identificado cinco grandes retos que tienen implicaciones para la transformación digital. "Empezamos por rediseñar nuestro S&OP (Sales and Operation Planning, NdR)", explica. "La disrupción en los componentes electrónicos, por ejemplo, tuvo un profundo impacto durante meses". El segundo pilar de la transformación es el paso de una cadena de suministro centrada en el producto, y por tanto en la producción, a una logística centrada en la satisfacción del cliente. Un clásico en la industria, en particular en la automoción, que es más fácil de describir que de poner en práctica. Y que comenzó con la transición a una cadena de suministro transversal a la empresa.

Cada día se toman más decisiones

Para entender la magnitud del desafío, Ludovic Doudard utiliza una comparación extrema pero reveladora: "Cuando compras un producto de 3 euros en Amazon, sabes inmediatamente la fecha de entrega y puedes seguir el progreso del paquete en tiempo real. Sin embargo, para un automóvil que vale 20.000 euros, a menudo tenemos una fecha de entrega muy imprecisa". A estos dos desafíos principales se suman la reducción de inventario, el rendimiento y el cumplimiento normativo, y la sostenibilidad. Por ello, Renault Group ha reelaborado su hoja de ruta digital, escrita en 2017 y basada en el análisis de datos, para pasar a un enfoque de "inteligencia de decisión".

"En la cadena de suministro, cada día tenemos que tomar más decisiones", explica el directivo. "Decisiones que a veces no tomamos, o que no tomamos con la suficiente rapidez, o que no son lo suficientemente precisas, o que no se basan en argumentos suficientemente detallados". Para controlar mejor la complejidad, anticipar los riesgos y centrarse en la búsqueda del rendimiento, Renault ha trabajado en la manera de tomar las decisiones mejor informadas posibles con los datos.

Una estrategia de 5 pasos

A partir de estos hallazgos, el grupo ha redefinido una estrategia digital para su cadena de suministro en cinco pasos. El primero consiste simplemente en digitalizar el proceso para no depender más del correo electrónico o Excel. El segundo paso consiste en organizar y compartir los datos resultantes de este proceso. Para ello, Renault quiere dotar a la empresa de elementos técnicos que ya aportan un primer nivel de valor con repositorios que se puedan compartir en todo el grupo. Lógicamente, el tercer paso consistirá en desplegar plataformas colaborativas. "El valor de estos datos es nuestra capacidad de compartirlos y hacerlos transversales al grupo para que todo el mundo pueda utilizarlos", confirma Ludovic Doudard. "También tendremos que compartirlos externamente con nuestros proveedores, nuestros transportistas, etc." Después, en el paso 4, viene la IA, para automatizar posiblemente ciertas decisiones, más allá de las recomendaciones generadas únicamente por las herramientas de datos. Y, por último, el quinto paso debe dar lugar a sistemas de inteligencia de datos.

La estrategia de datos e inteligencia artificial para la cadena de suministro se basa, en primer lugar, en el diseño de soluciones adaptadas al negocio, claras y que generen beneficios. Para ello, el equipo "digital y de procesos" trabaja codo con codo con la cadena de suministro. La estrategia se basa entonces en un ecosistema de datos de IA que ya está listo sobre la base de marcos definidos a nivel de grupo. "Con el alto nivel de digitalización de la cadena de suministro, prácticamente todos los datos necesarios ya están disponibles en nuestro lago de datos", explica Christian Serrano, director de la cadena de suministro de IA en Renault Group. Entre 2018 y 2021 se ha trabajado mucho en la empresa, sobre todo en la cadena de suministro. Existe el mito de que el lago de datos es un mar muerto. ¡Eso es un error! Todos los datos deben estar alojados allí, pero deben estar estructurados. La ventaja de la cadena de suministro, a diferencia de la producción, por ejemplo, y los datos de las máquinas, es que los datos ya están estructurados en la base".

Investigación operativa, aprendizaje automático y GenAI

Por último, el último pilar en el que se basa la estrategia de datos e inteligencia artificial de Renault es el de las competencias. El fabricante ha creado equipos específicos de IA en el seno de las unidades de negocio, como el de una quincena de personas dirigido por Christian Serrano. Pero el fabricante también ha diseñado formaciones que van desde la aculturación hasta la ciencia de los datos, para incorporar a todos aquellos que lo deseen y facilitar el acompañamiento al cambio.

Renault tiene en marcha cinco proyectos Dataiku desde diciembre de 2023 en los principales ámbitos de la cadena de suministro, que deberían estar operativos y con usuarios a finales de marzo. Para 2024, se ha destinado un presupuesto de IA para la cadena de suministro de 10 millones de euros, de un total de 45 millones de euros que el grupo destina a esta tecnología. "Estos proyectos se encuentran en diferentes etapas de desarrollo. Desde la exploración hasta la fase previa de diseño, pasando por la ejecución y la implementación". El programa incluye investigación operativa, aprendizaje automático e IA generativa. Los trabajos de investigación operativa se refieren, por ejemplo, al diseño de redes o a la "planificación de la producción con la optimización de la planificación en situaciones de crisis como la de los componentes electrónicos", como explica Christian Serrano.

Calcule los riesgos de los proveedores con GenAI

El aprendizaje automático se utiliza para prever la planificación de pedidos o para estimar los plazos de entrega y los costes con el fin de facilitar la toma de decisiones. Por último, en el ámbito de GenAI, Renault está desarrollando un asistente que facilita el uso de las herramientas y permite responder a las solicitudes comerciales de la cadena de suministro a partir de los datos del grupo. "También estamos trabajando en una IA generativa para la gestión de riesgos de los proveedores, que clasifica las noticias que podrían tener un impacto en nuestra cadena de suministro", explica Christian Serrano.

Para sus proyectos, Renault ha optado finalmente por una única plataforma de IA, la de Dataiku. El objetivo es diseñar todas las funciones en todas las etapas y ofrecerlas a los usuarios en una única herramienta. Para Ludovic Doudard, se trata en general de "facilitar el acompañamiento a los cambios, simplificar el desarrollo y, por tanto, reducir el tiempo de comercialización de nuestros productos de IA".