Com està transformant la IA la cadena de subministrament?

El 95% de les decisions basades en dades, aviat automatitzades

La necessitat de desenvolupar una estratègia sòlida d'implementació d'IA sorgeix d'una expectativa sorprenent: el 95% de les decisions basades en dades aviat estaran almenys parcialment automatitzades, segons recull l'estudi de Gartner. Però per beneficiar-se completament de la IA mentre es mitiguen els riscos potencials, les organitzacions han de definir una estratègia integral d'IA per a la cadena de subministrament que no només millori la competitivitat, sinó que també asseguri un ús responsable.

Com construir aquesta estratègia? Una estratègia robusta s'ha de construir sobre quatre pilars clau: visió, valor, riscos i adopció. Això implica alinear la IA amb els objectius empresarials, superar les barreres organitzacionals, abordar temes com la governança i la ciberseguretat, i prioritzar casos d'ús d'alt impacte i factibles. Una visió clara i una forta col·laboració interfuncional són essencials per desbloquejar tot el potencial de la IA.

Per què la IA Generativa juga un paper central?

Entre les diverses aplicacions d'IA, la IA Generativa (GenAI) juga un paper central en la transformació actual. Quin és el seu impacte real? Segons un informe revelador de NTT DATA, el 95% de 500 líders de manufactura en 34 països asseguren que la GenAI està millorant directament l'eficiència i el rendiment financer de les seves organitzacions.

"Per a mi, eines com ChatGPT o Copilot són comparables al smartphone o les xarxes socials: tecnologies que s'adopten massivament perquè encaixen amb la cultura de la immediatesa i són extremadament accessibles. El repte està en promoure un ús responsable i orientat a la productivitat, que requereix una capacitació no només tècnica, sinó també ètica", destaca Ruth Pablo, Cap de Transformació Digital del del Port de Barcelona.

Com poden implementar GenAI efectivament els líders de la cadena de subministrament? Es recomana que els Chief Supply Chain Officers (CSCOs) alineïn casos d'ús a curt termini amb quatre objectius clau: estratègia, tecnologia, organització i rendiment. Mentre molts líders estan ansiosos per adoptar la GenAI, pocs han establert marcs estructurats per avaluar i prioritzar el seu ús.

Les aplicacions suggerides a curt termini inclouen creació de contingut, sumarització, chatbots, codificació de programari i classificació de dades. Aquestes funcions poden donar suport a la planificació estratègica, gestió de tecnologia, desenvolupament de talent i monitoratge del rendiment. No obstant això, els líders han d'avaluar acuradament la factibilitat, l'impacte i els riscos potencials, com problemes de qualitat de dades, exposició de propietat intel·lectual i degradació d'habilitats a llarg termini, quan desenvolupin un portafoli equilibrat d'iniciatives de GenAI.

En aquest sentit, Ruth Pablo afegeix que la IA generativa "té un alt potencial en qualsevol organització; en l'àmbit portuari, pot simplificar processos, reduir burocràcia i millorar l'experiència d'usuaris, clients i empleats. No obstant això, quan parlem de processos empresarials, la seva implementació exigeix una estratègia clara, una gestió eficaç de la dada i un model de governança que permeti escalar i mantenir els pilots en el temps".

Com classificar les inversions en IA segons el seu impacte?

Els líders de la cadena de subministrament veuen la IA com una inversió estratègica per obtenir un avantatge competitiu. En quines àrees estan invertint? Les àrees clau d'inversió en IA inclouen mà d'obra (automatització i compromís), intel·ligència (presa de decisions a través de ML i GenAI), computació al límit (edge computing) i ciberseguretat.

Com categoritzar aquestes iniciatives?

Les iniciatives d'IA es divideixen en tres categories: IA Quotidiana (enfocada en productivitat), IA que Empeny Límits (millores operacionals), i IA que Canvia el Joc (lideratge de mercat i innovació).

L'èxit depèn de la preparació organitzacional, per la qual cosa estudis com el de Gartner aconsellen un enfocament de cinc passos: identificar casos d'ús d'alt impacte, assegurar el talent adequat, recopilar dades rellevants, fer coincidir les tècniques amb les necessitats, i escalar després dels pilots inicials.

Com explica Javier Garrido, "l'adopció d'IA exigeix més que tecnologia: requereix un canvi cultural. Estem invertint en formació i construint equips multidisciplinaris per liderar aquesta transformació. Com un node clau de la cadena de subministrament, proporcionem dades d'alta qualitat a través d'eines com el nostre Portal de Dades Obertes, oferint APIs en temps real per donar suport al desenvolupament d'IA. Això empodera el nostre ecosistema per innovar amb confiança".

El framework de priorització: AI Use-Case Prism

Com prioritzar les inversions en IA de manera sistemàtica? Gartner també proporciona una guia titulada AI Use-Case Prism for Supply Chain, que busca oferir un framework per prioritzar les inversions en IA en les operacions de la cadena de subministrament. El prisma avalua els casos d'ús basant-se en el seu valor comercial i factibilitat, presentant 18 aplicacions proposades.

Aquests casos abasten diverses etapes de la cadena de subministrament i també poden adaptar-se al sector marítim. Les activitats clau de la cadena de subministrament abordades inclouen planificació, abastament, manufactura, lliurament i compliment del client.

Com apliquen les Autoritats Portuàries aquests conceptes?

Considerant el rol d'una Autoritat Portuària, podem enfocar-nos en les etapes d'"Origen" i "Lliurament" de la cadena de subministrament. Per què són rellevants aquests rols? En la fase d'"Origen", les Autoritats Portuàries juguen un paper clau en gestionar el flux de matèries primeres i components a través de les seves terminals, assegurant una coordinació eficient amb altres stakeholders. En la fase de "Lliurament", el port permet el moviment de béns, servint com un hub crític perquè les empreses distribueixin productes als seus destins finals.

Degut al seu doble paper en les activitats d'origen i lliurament, identifiquem alguns casos com especialment rellevants per als ports:

• Neteja de dades: la base invisible però crítica

La neteja de dades és especialment important en l'entorn portuari, ja que assegura informació precisa de càrrega, despatx duaner fluid i coordinació logística eficient. També millora la integració amb línies navieres, duanes i transport terrestre, la qual cosa és crucial en el complex entorn portuari de múltiples stakeholders.

Existeix un exemple benchmark? Un bon exemple és l'eina del Port de Los Angeles, "The Signal", una eina important que proporciona accés fàcil de dades per a tots els actors de la cadena de subministrament.

• Bessons digitals: simulant el futur

Aquestes dades també poden donar suport a aplicacions de Bessons Digitals, com es veu a l'Autoritat del Port de Busan, on es va desenvolupar una versió inicial per a una terminal (veure vídeo superior). Per a què s'utilitza? S'usa per rastrejar embarcacions, optimitzar horaris i simular escenaris.

Així ho assenyala també Javier Garrido, que ens conta que al Port de Barcelona s'estan implementant "diferents casos d'ús de Bessons Digitals per simular operacions portuàries i anticipar disrupcions. La IA complementa l'experiència humana, millorant les decisions estratègiques amb insights predictius. El nostre objectiu és construir un port més intel·ligent i resilient a través de la innovació basada en dades".

Finalment, les cadenes de subministrament autònomes, combinant IA, robòtica, IoT i automatització, s'estan convertint en un enfocament clau per a les autoritats portuàries que busquen major eficiència i resistència.

• ETA predictiu: el cas Rotterdam

Un dels temes més discutits és el Temps Estimat d'Arribada (ETA) predictiu. Quin és l'exemple més notable? Un exemple destacat és la col·laboració del Port de Rotterdam amb PortXchange Shiptracker, que aprofita big data i machine learning per proporcionar prediccions d'ETA més precises.

• Manteniment predictiu: l'èxit de Savannah

Una altra aplicació clau de la IA en delivery és el manteniment predictiu, que ajuda a reduir tant els costos com el temps d'inactivitat identificant problemes abans que ocorrin. Quins són els resultats reals? Per exemple, el Port de Savannah afirma haver reduït en un 30% el temps d'inactivitat no planificat integrant big data en una plataforma centralitzada i aplicant analytics avançats.

• Automatització revolucionària: els casos asiàtics

Com està impulsant la IA l'automatització en les activitats de lliurament? Ports com Qingdao han implementat control de robots mòbils i sistemes autònoms. La seva Terminal de Contenidors Qianwan és la primera terminal completament automatitzada d'Àsia, declarant que van aconseguir una reducció del 70% en els costos laborals i una millora del 30% en eficiència.

De manera similar, el Port Yangshan de Shanghai usa IA per optimitzar l'operació de grues intel·ligents, Vehicles Guiats Intel·ligents (IGVs) i logística de pati. Quins altres exemples europeus existeixen? El Port de Felixstowe també ha desplegat camions autònoms dins de les seves operacions

Sostenibilitat i IA: el futur verd dels ports

Pot la IA donar suport a més dels objectius de sostenibilitat? Al Port de Tanjung Pelepas a Malàisia, un sistema alimentat per IA desenvolupat amb Innovez One busca millorar l'eficiència i reduir les emissions. La plataforma MarineM usa machine learning per automatitzar i optimitzar la programació de serveis portuaris, de remolc i practicatge.

Com funciona aquest sistema? El sistema despatxa eficientment pilots i remolcadors i reassigna recursos quan els ETAs d'embarcacions canvien. Segons els seus desenvolupadors, ajuda a maximitzar l'eficiència del combustible, reduir les emissions de gasos d'efecte hivernacle i minimitzar la congestió per als vaixells que arriben.

Existeixen altres innovacions centrades en sostenibilitat? Un altre exemple enfocat en sostenibilitat és Clean Sea Solutions, una empresa que proporciona neteja marina autònoma i seguiment de l'impacte ambiental en temps real. Els seus sistemes monitoren i reporten sobre les condicions ambientals en línia amb els estàndards de la UE, ajudant a reduir els residus marins i donar suport al compliment regulatori.

Diversitat de tecnologies IA en el sector portuari

La IA està transformant el sector portuari, optimitzant operacions, millorant l'eficiència i garantint la seguretat. David Serral, CIO (Chief Information Officer) del Port de Barcelona, destaca que Barcelona, amb el seu projecte inGenIA, "es posiciona a l'avantguarda d'aquesta revolució tecnològica, liderant el camí cap a un futur més eficient i segur" en el qual, explica, existeixen diferents tipus d'IA aplicables al sector: "Un altre tipus d'IA és el Machine Learning, que utilitza dades per identificar patrons i elaborar prediccions. Aquesta tecnologia optimitza la cadena de subministrament i la gestió d'inventaris, ajudant a preveure i mitigar possibles interrupcions. També permet analitzar les dades i comportaments dels clients per oferir experiències personalitzades".

"La Computer Vision és una altra tecnologia d'IA que permet a les màquines processar informació visual. En l'àmbit portuari, aquesta tecnologia pot ser utilitzada per al control d'aforaments i accessos, assegurant un flux ordenat i segur de persones i vehicles. A més, la Computer Vision facilita la gestió i coordinació d'incidents de seguretat i emergències mitjançant la integració de càmeres i sistemes de diferents cossos de seguretat", afegeix.

De pilots amb èxit a integració sistèmica

Els exemples destacats aquí mostren que la IA no és només una paraula de moda, ja està lliurant resultats tangibles. En l'actualitat, però, la majoria de les iniciatives romanen locals en abast: els ports estan avançant independentment, donant forma als seus projectes al voltant de casos d'ús aïllats per a objectius específics.

Quina és l'oportunitat real? S'ha creat un paisatge de solucions diverses, sovint aïllades, cadascuna valuosa per si mateixa però encara no connectada a un conjunt més ampli. Amb el temps, l'oportunitat real pot estar en unir aquestes peces, primer dins de ports individuals, on diferents sistemes necessitaran interactuar de manera fluida, i després a través de la cadena de subministrament més àmplia, on la integració podria amplificar els beneficis molt més enllà de les portes del port.

Com es defineix el futur de la IA en ports? El futur de la IA en ports serà definit no només per pilots amb èxit, sinó per la capacitat de teixir-los en el complex teixit de la logística global. Aquesta integració representa tant el major desafiament com la major oportunitat per a les autoritats portuàries que busquen liderar la propera revolució en gestió logística.