Analizamos y comprendimos cómo los sistemas existentes respaldan sus operaciones de cadena de suministro. Descubrimos que los sistemas están operando en silos, lo que crea un gran vacío en términos de colaboración e interoperabilidad de datos entre las partes interesadas externas en la red de la cadena de suministro. Para superar esto, infundimos una plataforma Gen AI hecha a medida en su ecosistema de aplicaciones. Esta integración les permitió experimentar una comunicación y colaboración fluidas con las partes interesadas externas y facilitar actualizaciones en tiempo real sobre el estado de los pedidos, la disponibilidad de materiales y las posibles interrupciones. También moderamos una plataforma de gestión de datos que fomenta el intercambio de datos entre proveedores y proveedores de logística para mejorar la visibilidad y la coordinación generales de la cadena de suministro. Aspectos destacados clave Mecanismos integrados de retroalimentación del mercado en tiempo real para ajustar los pronósticos de forma dinámica, mejorando la capacidad de respuesta a las tendencias cambiantes del mercado y la demanda. Introdujimos plataformas Gen AI a medida para simular toda la red de la cadena de suministro para identificar de forma proactiva posibles cuellos de botella e ineficiencias. Esto permitió a las partes interesadas tomar decisiones estratégicas sobre la selección de proveedores, los niveles de inventario y la planificación logística. Se desarrollaron algoritmos de optimización de rutas para determinar las rutas y los modos de transporte más eficientes para la logística, reduciendo los tiempos de entrega y los costos logísticos. Se crearon herramientas de IA especializadas para la gestión dinámica del inventario, ajustando automáticamente los niveles de existencias en función de los últimos pronósticos de demanda y las condiciones de la cadena de suministro.