La logística es un sector que se caracteriza por su dinamismo. Solo así puede cumplir su objetivo: garantizar la fluidez en el traslado de mercancías desde los fabricantes o distribuidores hasta los clientes finales.
Desde luego, con la incorporación de soluciones de Inteligencia Artificial en logística, esta industria está experimentando una significativa transformación manifestada en la forma en que las empresas especializadas optimizan y gestionan sus operaciones.
En este post, te explicaremos brevemente cómo las aplicaciones impulsadas por IA son clave para agilizar la gestión precisa de la cadena de suministro.
El rol de la Inteligencia Artificial en logística
Evidentemente, la Inteligencia Artificial (IA) está transformando la operatividad de gran parte de los sectores productivos, por lo que no resulta extraño que la logística se incluya entre ellos.
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial en logística nos referimos esencialmente al empleo de algoritmos de IA y técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) para automatizar los distintos procesos logísticos y hacerlos más eficientes.
Dicho de otro modo, el rol de la IA en la logística es facilitar y hacer más precisas las operaciones de gestión de inventario, predicción de la demanda, procesamiento de pedidos, cadena de suministro y distribución. En todos estos aspectos, la tecnología que nos ocupa también ayuda en la toma de decisiones, lo que permite proporcionar una mejor experiencia al cliente.
¿En cuáles áreas se aplica la Inteligencia Artificial en logística?
Vamos a ver las aplicaciones más comunes de la IA que están teniendo un impacto significativo en el ámbito logístico:
Gestión y automatización de almacenes
Sin duda, uno de los aspectos más relevantes de la logística que la IA ha logrado optimizar es la gestión de almacenes.
Tanto esta como la ML han permitido la automatización de las operaciones de almacenamiento. De hecho, las soluciones informáticas conocidas como sistema de gestión de almacenes (SGA) y los robots autónomos, basados en dichas tecnologías, son útiles en la gestión de inventario y el desplazamiento dentro del almacén para las operaciones de búsqueda de productos. Aparte de reducir el riesgo de errores humanos, esto también mejora de forma significativa la velocidad de procesos como el fulfillment para ecommerce.
Optimización de rutas y gestión de flotas
Por otro lado, los algoritmos avanzados de inteligencia artificial son fundamentales para abordar dos desafíos relevantes de la logística: la gestión de flotas y las estrategias de optimización de rutas.
La gestión de estos aspectos es mucho más completa gracias al análisis de datos complejos que permiten determinar las rutas más convenientes para los vehículos de carga. Más aún, las técnicas de aprendizaje automático consideran las condiciones del tráfico y hasta las previsiones meteorológicas, en tiempo real.
Toda esta información sirve para ajustar con mayor precisión las rutas que garantizan entregas oportunas y, además, una importante reducción en el consumo de combustible. Igualmente, acorta los tiempos de entrega, lo que aumenta la satisfacción del cliente.
Otro ejemplo de la participación de la Inteligencia Artificial en logística son las soluciones de mantenimiento predictivo.
Estas herramientas utilizan los datos que generan los sensores en los vehículos para predecir requerimientos de mantenimiento. Esta función es crítica en la gestión de flotas porque permite mejorar la eficiencia operativa, reducir tiempos de inactividad y prevenir averías costosas.
Mediante el uso de estos recursos los proveedores de servicios de transporte extienden la vida útil de sus vehículos, poniendo en práctica un mantenimiento proactivo que reduce los costes de mantenimiento.
Previsión de la demanda, función clave de la inteligencia artificial en logística
En el ámbito de las operaciones logísticas, la previsión de la demanda cumple un rol decisivo. Datos económicos, tendencias del mercado y factores externos alimentan los recursos de análisis predictivo basados en IA.
El análisis de estos últimos le permiten a dichas herramientas generar previsiones precisas de forma eficaz. En consecuencia, las empresas de logística serán capaces de optimizar y gestionar por completo los niveles de inventario. También, podrán asignar recursos de forma eficaz y responder rápidamente a los cambios.
Con la integración de la IA en la previsión de la demanda, los desarrolladores de esta tecnología apoyan a las empresas de logística en la incorporación de las tendencias del mercado y las preferencias de los consumidores.
Visibilidad de la cadena de suministro
Por si fuera poco, la IA participa activamente en la visibilidad plena de la gestión de la cadena de suministro.
En efecto, el seguimiento y la supervisión de envíos en tiempo real -junto con recursos de Internet de las Cosas- es indispensable para los sectores logísticos. Esta capacidad les permite captar información basada en datos que proporciona un conocimiento exacto de la ubicación y el estado de las mercancías en tránsito. Tal estándar de transparencia y visibilidad que aporta la inteligencia artificial en logística impulsa la eficiencia operativa y minimiza el riesgo de eventuales retrasos e interrupciones.
A lo anterior debemos añadir que la integración de las tecnologías de IA y Blockchain agrega una formidable capa de seguridad a la información de la supply chain.
En este sentido, la cadena de bloques incrementa el nivel de trazabilidad y transparencia y hace casi inviable los riesgos de errores y fraudes en las operaciones logísticas.
Por cierto, la transparencia y la visibilidad de la que hablamos tienen un peso muy particular en sectores como el logístico, afectados por requisitos regulatorios estrictos, como es el caso de la industria alimentaria y la farmacéutica.
Ventajas de la integración de la IA en la logística
Derivados de la relevancia de la IA en los aspectos de la logística ya explicados, surgen una serie de beneficios que esta tecnología ofrece. Desde la optimización de las operaciones hasta una mejora sustancial del rendimiento general. He aquí parte de ellas:
- Una experiencia del cliente inigualable. Basta con evaluar las capacidades de los asistentes virtuales y chatbots con tecnología de IA. Ofrecen soporte al cliente 24/7, rastrean envíos, dan respuesta a las consultas y resuelven problemas, solo por mencionar algunas facilidades. ¿Tienes idea de lo que esto aporta a la experiencia de los clientes y a su satisfacción?
- Toma de decisiones estratégicas. ¿Qué es primordial para la toma de decisiones acertadas? En resumen, podemos mencionar el análisis eficaz de datos a gran escala y a la brevedad. Ciertamente, la información basada en datos fiables y oportunos conduce a una asignación de recursos acertada, así como a elecciones convenientes.
- Adaptabilidad. Los algoritmos de IA sorprenden por su capacidad de adaptarse significativamente a los cambios en la situación del mercado actual. De esta manera, las empresas de logística pueden gestionar sus operaciones y estrategias respondiendo a cambios en las regulaciones, la demanda y otros factores relevantes.
- Automatización de tareas repetitivas. Como adelantamos líneas arriba, existen aplicaciones impulsadas por IA que pueden automatizar diversas tareas repetitivas y rutinarias en las operadoras logísticas. Específicamente, procesamiento de pedidos, documentación técnica, ingreso de datos y otros. Por esta razón, los trabajadores pueden ocuparse de otras actividades más estratégicas.
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