OMP, reconocido líder en soluciones de planificación de la cadena de suministro, ha revelado el lanzamiento de UnisonIQ, un marco innovador que promete revolucionar la toma de decisiones en este ámbito a través de la colaboración entre humanos e inteligencia artificial (IA).
Este sistema se integra en UnisonIQ Planning™ de OMP, ofreciendo agentes inteligentes que operan continuamente y utilizan Unison Companion, un asistente generativo basado en IA, junto con motores de IA líderes en el sector.
Transformación en la gestión de la cadena de suministro
A medida que las cadenas de suministro enfrentan desafíos sin precedentes en términos de complejidad y volatilidad, las organizaciones requieren más que herramientas tradicionales: necesitan sistemas inteligentes capaces de adaptarse, aprender y actuar autónomamente. Según Gartner, para 2030 se espera que el 50 % de las soluciones interfuncionales de gestión de la cadena de suministro utilicen agentes inteligentes para tomar decisiones autónomas dentro del ecosistema.
Con UnisonIQ, los líderes del sector tienen la capacidad de coordinar una planificación centrada en decisiones a lo largo de sus cadenas globales. Este marco se adapta a los fabricantes durante su proceso transformador, permitiendo una evolución fluida desde operaciones asistidas por IA hasta una planificación completamente autónoma. Esta nueva era promueve una sinergia única entre humanos e IA, facilitando a los planificadores optimizar sus cadenas desde el inicio hasta el final con agilidad y excelencia, incluso ante interrupciones constantes.
Los pilares fundamentales de UnisonIQ
Andrew Byer, asesor en cadena de suministro, destaca: “Se trata de una evolución basada en la realidad, diseñada para ofrecer valor incremental y fomentar la adopción empresarial”. Con UnisonIQ, las organizaciones pueden avanzar más allá de una planificación reactiva hacia decisiones proactivas y autónomas.
Agentes siempre activos: UnisonIQ introduce un nuevo paradigma al gestionar la cadena mediante agentes centrados en decisiones e impulsados por eventos. Este enfoque va más allá de la simple tecnología, proporcionando una plataforma estratégica para fortalecer la resiliencia y el crecimiento empresarial. Con cuatro décadas de experiencia en innovación dentro del sector y colaboraciones con socios clave, UnisonIQ establece un sólido marco para la planificación autónoma.
- Agente de planificación de suministros: optimiza constantemente decisiones sobre producción y distribución.
- Agente de planificación de escenarios: simula situaciones complejas para facilitar una planificación proactiva.
- Agente de planificación de demanda: anticipa cambios del mercado y mejora procesos predictivos.
- Agente de gestión de datos: asegura calidad y coherencia informativa a través del sistema.
Pilar 2 - Unison Companion: Este asistente generativo potencia tanto la colaboración como la adopción entre usuarios, asegurando que cada uno pueda maximizar el valor derivado del uso del sistema. Adaptándose a diversas funciones empresariales, Unison Companion utiliza lenguaje natural para facilitar su integración.
Motores avanzados para decisiones estratégicas
Pilar 3 - Motores inteligentes: UnisonIQ incorpora un conjunto sofisticado diseñado para respaldar una planificación autónoma dentro del ámbito logístico. Estos motores combinan técnicas clásicas con aprendizaje automático avanzado e inteligencia artificial explicable (XAI), garantizando agilidad y transparencia durante todo el proceso.
Aprovechando gemelos digitales telescópicos junto con optimización avanzada, estos motores permiten simular y optimizar cadenas teniendo en cuenta limitaciones reales. Como resultado: decisiones más ágiles e inteligentes, mejorando significativamente métricas relacionadas con servicio, inventario y costos.
Experimente UnisonIQ en acción. La Conferencia OMP REAL 2025 se llevará a cabo los días 18 y 19 de noviembre en Miami, donde se presentarán casos prácticos sobre cómo empresas líderes están utilizando esta innovadora solución para crear cadenas sostenibles y resilientes.
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