Más allá de la polémica actual sobre los impactos positivos y negativos de la inteligencia artificial (IA) en la humanidad, no podemos negar la importante contribución que esta tecnología está aportando en diferentes sectores. En nuestro caso, la inteligencia artificial en logística es clave para el desarrollo eficiente y efectivo de diversos procesos.
Ciertamente, las soluciones de IA diseñadas para la industria logística automatizan acciones rutinarias, ayudan a mejorar la gestión y reducen costes operativos. Ahora bien, ¿cuáles son las áreas de la actividad logística en las que podemos utilizar todo el potencial de la IA? Sigue leyendo para conocer las más importantes.
Automatización de almacenes, una importante aplicación de la inteligencia artificial en logística
En efecto, la automatización de almacenes está permitiendo a las operadoras logísticas la agilización de tareas rutinarias como la captación y análisis de datos, así como los procesos de inventario, por mencionar algunas. Uno de los aportes más valiosos de la inteligencia artificial en logística para los procesos de almacenamiento es la velocidad de las acciones automatizadas. Evidentemente, esta es muy superior a las manuales. Parte de las ventajas de un almacén logístico apoyado con soluciones de IA son:
- Posibilidad de garantizar transparencia total de las operaciones y la rendición cuentas de cada procedimiento efectuado. En combinación con el Internet de las Cosas (IoT) es factible monitorizar y registrar las acciones en el almacén.
- Reduce el porcentaje de errores y de productos dispuestos de forma inadecuada.
- Optimiza el inventario para ecommerce, al lograr una disposición conveniente para los productos y artículos más demandados.
- Asegura un entorno de trabajo más seguro y accesible.
De acuerdo a pronósticos relacionados con el sector, la automatización de los almacenes estará experimentando un crecimiento interanual de 14%, por lo menos hasta 2026. En el largo plazo, es probable que las soluciones de IA para la automatización de almacenes faciliten la ejecución de controles de calidad sin requerir supervisión humana.
Inteligencia artificial en logística para la planificación de rutas
Sin duda, la planificación eficaz de rutas es una de las actividades más críticas de la logística. Mediante el empleo de soluciones de inteligencia artificial en logística, las organizaciones del sector tienen acceso a funcionalidades de planificación avanzada de rutas. Las mismas incluyen análisis predictivos para la optimización de valores como costes más convenientes y plazos de entrega más cortos.
De hecho, entre sus muchas limitaciones, la planificación convencional de rutas no tiene capacidad para prever todas las variables del mundo real. Al contrario de las soluciones basadas en IA utilizadas actualmente que sí pueden hacerlo. Las herramientas provistas con la tecnología que nos ocupa consideran aspectos como:
- Patrones de tráfico.
- Tipos de incidencias habituales que pueden ocurrir en cada ruta.
- Normativas legales de tránsito nacionales y regionales.
- Clases de mercancías y/o suministros a entregar.
En consecuencia, incorporar la IA en esta área de la logística resulta en una reducción sustancial de costes de envío, plazos de entrega más breves y optimización del uso de los activos.
La inteligencia artificial en logística mejora la previsión de la demanda
Por otra parte, prever los requerimientos futuros en lo que concierne a la cantidad de bienes y suministros es crucial en la industria logística. Con frecuencia, la escasez de inventario ocasiona pérdida de ventas y clientes, lo que resulta en una merma significativa de la rentabilidad. En este sector, la previsión de la demanda es la capacidad de anticipar con precisión los volúmenes de la demanda y los envíos a futuro, aun en circunstancias no controlables. En función de ello, existen soluciones de inteligencia artificial en logística que permiten crear modelos predictivos apoyados en una combinación de datos históricos propios y diversas variables externas.
A los efectos, este patrón de predicción debe permitir el ajuste manual de las previsiones. Esto con la finalidad de considerar la incorporación de nuevos clientes y otras circunstancias en el negocio e incrementar la precisión. Visto de este modo, los modelos de predicción descritos ayudan a las operadoras logísticas a establecer las cantidades exactas de stock de seguridad que necesitan. O bien, las capacidades adicionales que la operadora debe suministrar para satisfacer una demanda inesperada. Por otro lado, utilizar dichos modelos de previsión de demanda logística ayudan a reducir la cantidad de kilómetros a recorrer para reposicionar activos.
Igualmente, optimiza la capacidad de los vehículos de carga, incluidos los camiones, barcos, aviones y hasta del transporte intermodal. Los algoritmos de IA son capaces de predecir tendencias y resultados con más acierto que los expertos humanos. A día de hoy, esta tecnología puede rastrear y contabilizar todos los insumos y variables con exactitud y rapidez. En resumen, esto simplifica la gestión de los almacenes.
Planificación del transporte de línea y de última milla
En paralelo, el crecimiento del comercio electrónico y las entregas a domicilio seguirán generando un incremento en la demanda de transporte de paquetería y entregas de última milla. Para no depender de presunciones subjetivas, es imprescindible que los operadores logísticos apliquen la IA a la planificación del recorrido de línea (linehaul) con el objetivo de acelerar y mejorar las operaciones generales. En general, las redes de transporte marítimo son complejas y resulta dificultoso calcular la cadena de suministro. Para este caso, la inteligencia artificial en logística saca provecho de todos los datos de los envíos, permitiendo a las empresas obtener información y optimizar la operación de sus flotas.
Las soluciones de IA pueden considerar todos los requerimientos de los usuarios y las limitaciones de las compañías y suministrar la capacidad necesaria de transporte en línea. De esta forma, ayuda a la automatización y programación de la planificación logística con la finalidad de alcanzar una funcionalidad superior. Obviamente, gracias a la capacidad de pronosticar los siguientes volúmenes con semejante nivel de detalle, es posible consolidar cada fase del recorrido de un envío. Para la planificación de la última milla, que depende mucho del nivel de servicio, esto es particularmente relevante.
Al tener en cuenta todas las eventualidades que pueden suceder durante la travesía de un envío, la IA ayuda a las operadoras a prever los obstáculos innecesarios para evitarlos y mantener la eficiencia logística, particularmente en la última milla del transporte. En este sentido, la inteligencia artificial en logística puede marcar la diferencia de un operador con su competencia porque la obtención de datos concretos para planificar la línea de transporte demuestra en tiempo real su capacidad para cumplir con los plazos de entrega.
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