CONEXIONES INTELIGENTES: LA IA Y SU REVOLUCIÓN EN LA GESTIÓN LOGÍSTICA

La inteligencia artificial (IA) es un campo de informática que se basa en crear sistemas que están asociadas y normalmente requieren de inteligencia humana, como el aprendizaje, razonamiento, y percepción. Esta tecnología funciona a través de algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático.

‍

La IA en la logística  

‍

En un mundo donde la eficiencia y la precisión son esenciales, la inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente el sector logístico. Exploramos cómo la inteligencia artificial está redefiniendo las normas del juego y preparando el terreno para una nueva era en la gestión logística.

‍

La implementación de esta tecnología ha permitido afinar procesos, reducir costos, y potenciar la gestión de la cadena de suministro, causando una transformación radical en el transporte de carga logística. Esto ha resultado en mejoras notables en diferentes aspectos, desde la optimización de rutas, mantenimiento predictivo, y gestión de inventarios.

‍

Rutas Rápidas: Cómo la IA Acelera Entregas y Optimiza Caminos

‍

Según los expertos, los algoritmos avanzados de aprendizaje automático pueden analizar enormes cantidades de datos en tiempo real. Estos datos incluyen factores como el tráfico, el clima, las restricciones de peso y los horarios de operación, permitiendo identificar los trayectos más eficientes. Las empresas líderes en la implementación de inteligencia artificial coinciden en que este proceso no solo acorta los tiempos de entrega, sino que también reduce el consumo de combustible y las emisiones de carbono.

‍

Por ejemplo, empresas como UPS y DHL emplean sistemas de IA para planificar sus rutas diarias. Estos sistemas se destacan por su capacidad para considerar tanto factores dinámicos como estáticos, ajustando los recorridos en tiempo real según las condiciones cambiantes. Además, permiten ofrecer entregas más rápidas y fiables, lo que resulta en una mayor satisfacción del cliente.

‍

Inventarios en Tiempo Real: La Revolución de la IA en la Gestión de Stock

‍

La IA puede analizar datos en tiempo real sobre los niveles de inventario, las tasas de rotación, y la demanda esperada, optimizando la gestión del inventario. Esta tecnología está revolucionando este campo de varias formas:

‍

• Previsión de la Demanda: Los algoritmos de IA analizan datos históricos para prever la demanda futura, ayudando a mantener niveles óptimos de inventario y evitar excesos o faltantes. Por ejemplo, pueden identificar picos de demanda relacionados con eventos específicos y ajustar las estrategias de inventario y marketing en consecuencia.
• Clasificación del Inventario: La IA clasifica artículos en base a patrones de demanda y características, facilitando la organización del almacén y la priorización de gestión. Esto permite a las empresas ajustar sus estrategias de almacenamiento y manejar fluctuaciones de demanda más eficientemente.
• Optimización de Operaciones de Almacén: Analizando datos de pedidos y tráfico en tiempo real, la IA sugiere mejoras en la distribución del almacén y en los procesos de recogida y embalaje, reduciendo tiempos de desplazamiento y aumentando la eficiencia.
• Reconocimiento de Imágenes: La IA utiliza reconocimiento de imágenes para inspeccionar y verificar productos, mejorando la precisión y reduciendo errores en el control de calidad.
• Planificación de Reaprovisionamientos: Basándose en datos en tiempo real y tiempos de entrega, la IA calcula el mejor momento y cantidad para reaprovisionar inventarios, asegurando que los productos estén disponibles justo cuando se necesitan.

‍

Anticipando Fallos y Ahorrando: La IA en Mantenimiento Predictivo

‍

El mantenimiento predictivo, impulsado por la IA, ofrece una mejora significativa respecto a los métodos tradicionales que se basaban en intervalos de tiempo o en la detección de fallos visibles. Los sistemas de IA monitorean variables como la temperatura del motor, las vibraciones y los niveles de aceite para anticipar problemas antes de que ocurran

‍

Esta capacidad permite a las empresas programar mantenimientos preventivos, evitando costosos tiempos de inactividad inesperados y prolongando la vida útil de los vehículos, lo que resulta en una reducción considerable de los costos de mantenimiento y reparación.

‍

Empresas pioneras en mantenimiento predictivo con IA incluyen Siemens y General Electric. Siemens, por ejemplo, ha creado el sistema «MindSphere», que utiliza IA para anticipar fallas en la maquinaria antes de que ocurran, lo que reduce significativamente los costos de mantenimiento y reparación.

‍

Visibilidad Total: Seguimiento en Tiempo Real de la Carga

‍

La visibilidad en tiempo real de la carga es crucial para una gestión logística eficiente. Los sistemas de IA permiten un seguimiento detallado y continuo de los envíos mediante tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) y big data. Esto facilita una gestión proactiva al permitir a las empresas responder rápidamente a retrasos o problemas, y también mejora la transparencia para los clientes, quienes pueden consultar información actualizada sobre el estado de sus entregas.

‍

Pixelle, una destacada empresa de papel y embalaje en Norteamérica, experimentó una notable disminución en las llamadas de seguimiento y localización tras implementar una solución de visibilidad en tiempo real. Menos de un año después de invertir en esta tecnología, la compañía vio una reducción de casi el 50% en los correos electrónicos de los planificadores de carga, transportistas y equipos de atención al cliente que buscaban localizar envíos específicos.

‍

Escudo Digital: Mayor seguridad y reducción de riesgos

‍

La IA ha mejorado la seguridad en el transporte de carga al introducir medidas para reducir riesgos. Los sistemas de monitoreo basados en IA detectan comportamientos de conducción peligrosos, como exceso de velocidad o fatiga, y emiten alertas rápidamente, protegiendo tanto a los conductores como a la carga. Además, la IA analiza datos históricos para identificar rutas con mayor riesgo de robos o accidentes, permitiendo a las compañías implementar medidas preventivas.

‍

Desafíos de la IA en la logística

‍

Aunque la inteligencia artificial en logística trae consigo numerosos beneficios, también plantea desafíos. La adopción de esta tecnología avanzada implica una inversión significativa y un cambio en los procesos operativos de las empresas. Además, surgen preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos. No obstante, las oportunidades que ofrece la IA superan ampliamente estos retos.

‍

Casos de Éxito

‍

A continuación, podemos encontrar casos de éxito donde la inteligencia artificial ha revolucionado la logística. Estos ejemplos muestran el impacto real de la IA y ofrecen ideas prácticas sobre cómo aplicar estas soluciones en tu propia operación logística.

‍

Vorto, una plataforma basada en inteligencia artificial, colabora con transportistas, proveedores y compañías de transporte para hacer las cadenas de suministro más eficientes. Su plataforma autónoma está diseñada para reducir las emisiones de carbono en el transporte y mejorar la calidad de vida de unos 3.5 millones de conductores de camiones mediante la optimización de su tiempo. Utilizada por empresas Fortune 500 en toda América del Norte, la tecnología de Vorto automatiza la preparación de datos, el análisis y la toma de decisiones.

‍

Logiwa emplea la inteligencia artificial en su software de gestión de almacenes e inventarios para mejorar la eficiencia, la precisión y la toma de decisiones. Sus algoritmos de IA examinan datos históricos de ventas y tendencias del mercado para prever la demanda, optimizan el inventario en tiempo real y priorizan los pedidos entrantes según la urgencia, los plazos de envío y las preferencias de los clientes.

Las soluciones de inteligencia artificial de Zebra Technologies para logística y cadena de suministro, como SmartPack y SmartPack Trailer, combinan hardware, software y análisis de datos para ofrecer visibilidad en tiempo real del proceso de carga y mejorar la eficiencia. Entre los beneficios clave se encuentran la optimización del espacio para reducir el envío de aire y los costos operativos; un procesamiento más rápido y eficiente de los paquetes; la disminución de daños y pérdidas de paquetes; y una mayor seguridad para los trabajadores.