¿Cómo la IA se ha aplicado con éxito en la cadena de suministro?

Se conoce que la Inteligencia Artificial es una tendencia al alza en muchos sectores alrededor del mundo. Y no se trata de ningún misterio cuando la logística y el transporte están buscando maneras de aplicar dicha tecnología para la mejora de todas sus operaciones dentro de la cadena de suministro. Desde soluciones de back office hasta soluciones de control con IoT, hay diversos ejemplos de inteligencia artificial en la logística.

No obstante, para las personas que no están metidas de lleno en el sector, no tienen muy claro en qué operaciones específicas la IA está involucrada. ¿Qué problemas actuales tiene la cadena de suministro para que sea optimizada con IA? Y, ¿qué ventajas otorga esta tecnología frente a la competencia?

Si quieres conocer cómo la IA se está aplicando en la gestión de la cadena de suministro con estos ejemplos de inteligencia artificial en la logística, ¡echa un vistazo!

Automatización de almacenes

Sectores como el e-commerce han cobrado mucha relevancia estos últimos años, por lo que el aumento de la demanda y la necesidad por un manejo más eficiente del almacenamiento llaman en busca de una solución. Por este motivo, ha habido una tendencia notable en la automatización de los almacenes como uno de los notables ejemplos de inteligencia artificial en la logística.

La automatización de los almacenes abarca diversas operaciones, desde la aplicación de sistemas de almacenaje automáticos con transelevadores hasta los software de gestión de almacén. Dentro de ella emplean el análisis de datos y la predicción de demanda para coordinar diversos procesos de la nave.

Y no sólamente realizan este paso, sino que sincronizan las tareas tanto de los operarios como de los sistemas automatizados. De esta manera, el personal puede centrarse en otras tareas.

Control de inventario

Esta operación suele venir de la mano con la automatización de almacenes y, al parecer, va a ser un elemento primordial para las empresas. En la actualidad, se conoce que el volumen de envíos está bajando considerablemente debido a la inflación, en consecuencia se está acumulando stock del que llevará más tiempo de lo deseado dentro del almacén.

En primer lugar, se abastece el almacén con la cantidad adecuada de inventario acorde a la predicción de la demanda basado en ventas anteriores, análisis del mercado, entre otros. Después, se unificarían los sistemas de automatización con el control del catálogo para mejorar la visibilidad del stock mediante alertas de niveles de stock bajos y detectando productos y packaging defectuosos antes de ser enviados a través de cámaras con IA o sensores.

Gracias a uno de los ejemplos de inteligencia artificial en la logística, se logra reducir los márgenes de error y el tiempo empleado en las tareas, obteniendo una alta satisfacción del cliente y ventaja competitiva sobre otras compañías donde la logística juega un papel crucial.

Optimización de rutas

Una de las soluciones más populares dentro del sector de la logística y del transporte es optimizar las rutas de reparto mediante software con IA. Además de que resulta ser de las más importantes para poder asegurar los envíos a tiempo al precio y gasto de combustible más económico posible.

Entre las funciones de un software de optimización de rutas, está la de integrar datos desde varias fuentes y usar algoritmos para planificar las rutas acorde a las restricciones que se deban de aplicar en el momento de los repartos. De esta manera, se logra organizar los recursos (vehículos y transportistas) de forma óptima, ahorrar gastos y ofrecer un competente servicio al cliente.

Mantenimiento predictivo

Uno de los problemas actuales del sector del transporte es la falta de vehículos nuevos en el mercado que pueda reemplazar a los antiguos, por ende que necesiten reparaciones constante para ser operativos. Sin embargo, no es tan conocido el mantenimiento predictivo como uno de los ejemplos de inteligencia artificial en la logística.

Mediante el uso de datos del pasado y del presente recopilados con dispositivos IoT, los algoritmos de machine learning pueden crear predicciones y recomendaciones sobre el mantenimiento de los camiones, furgonetas y otros vehículos. De este modo, se aumenta la vida útil de los vehículos y se puede prevenir daños mayores gracias a estas indicaciones.

Conclusión

Ya son varios los procesos logísticos que están siendo automatizados y optimizados con éxito gracias a la IA. Estas soluciones resultan clave para superar los retos actuales que abarca el sector de la logística y ofrecer un servicio competitivo y eficaz que responde a las tendencias y necesidades presentes.

En Hedyla ofrecemos varios productos y servicios desarrollados con IA por nuestro equipo de ingeniería propio que busca responder a las necesidades de la logística de cualquier sector.