Microsoft lanza capacidades de Inteligencia Artificial en Dynamics 365 para optimizar las cadenas de suministro

Las nuevas funcionalidades permitirán a los retailers agilizar sus procesos y reducir las interrupciones en la distribución

Microsoft tiene el objetivo de impulsar un retail inteligente, basado en soluciones tecnológicas, que ayude a conocer mejor a sus clientes, capacite a sus empleados para afrontar los nuevos retos, ofrezca una cadena de suministro ágil y flexible y reinvente el futuro del sector. 

De cara a optimizar al máximo las diferentes etapas de la cadena de suministro, Microsoft ha añadido nuevas capacidades de Inteligencia Artificial y análisis de datos a Dynamics 365 que permitirán a los retailers gestionar sus datos de forma transversal, fiable y rápida para tomar las decisiones acertadas en el momento justo, así como detectar los problemas y reaccionar a tiempo. 

La versión preview de Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Insights ofrece a las organizaciones la predicción de riesgos en su cadena de suministro en función de las noticias, clima o eventos geopolíticos gracias a la IA. Una característica que permite disminuir la variabilidad para ajustar al máximo los tiempos en la producción y reducir así su coste. Además, con esta herramienta, los retailers pueden crear una representación digital de su cadena de suministro física para tomar decisiones mejor informadas y poder hacer frente a cualquier incidencia. 

Microsoft también ha realizado mejoras significativas en el complemento Inventory Visibility para Dynamics 365 Supply Chain Management. Los retailers ahora pueden obtener una visibilidad del stock, casi en tiempo real y en una misma plataforma, de todos sus canales internos y sistemas de la cadena de terceros. 

Asimismo, herramientas como Microsoft Dynamics 365 Intelligent Order Management permiten a los retailers reimaginar el futuro de las cadenas de suministro globales y convertir la distribución y la logística en una ventaja competitiva. 

El IoT es también clave para aprovechar los datos de ubicación y de los dispositivos en tiempo real y recoger información de los centros logísticos de forma proactiva y autónoma para administrar así las operaciones diarias, conocer la situación de los almacenes y realizar mantenimiento predictivo.