Optimización de rutas en la logística sanitaria y farmacéutica: Un enfoque basado en inteligencia artificial

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La logística desempeña un papel fundamental en el sector sanitario y farmacéutico, donde la entrega puntual de medicamentos y suministros médicos es crucial. Con el avance de la inteligencia artificial, la combinación de la optimización de rutas dinámicas y estáticas se ha convertido en una solución eficiente para mejorar la eficiencia y la precisión en … Leer más

Cómo el IoT y la IA está causando un gran impacto en el sector de la logística

Entrega autónoma concepto abstracto ilustración vectorial - Cómo se usa el IOT y la IA en la logística vector

Desde hace varios años, se ha estado conociendo y aplicando cada vez más la tecnología del IoT (Internet of Things) en distintos ámbitos gracias a que su tecnología es cada vez más fiable y completa. Sin duda, entre los sectores industriales en las que está en tendencia el uso de tecnologías IoT destaca el sector de la logística por el crecimiento que ha experimentado los últimos años y las necesidades que conlleva. 

Es bien conocido que todas las operaciones logísticas requieren de una rigurosa monitorización y agilidad para que pueda funcionar de forma eficiente, desde la gestión de la cadena de suministro hasta la distribución de última milla. Para ello, una de las soluciones más populares es el IoT y digitalización de ciertas operaciones en el departamento logístico.

En este caso, ¿en qué operaciones logísticas se utiliza la tecnología IoT en específico? Si quieres descubrir cómo se usa el IoT y la IA en la logística, sigue leyendo:

Análisis predictivo

Es una de las herramientas más conocidas en donde se emplea tanto tecnología IA como IoT. Consiste en el uso de datos previamente recopilados para la previsión de resultados de cara al futuro y, para ello, organiza los datos obtenidos, los preprocesa y desarrolla modelos predictivos para que posteriormente se puedan validar los resultados.

Las ventajas que otorga la aplicación del análisis predictivo para el sector de la logística son variadas. Algunos de sus usos más frecuentes son:

  • Previsión de la demanda: Se analiza el histórico de ventas junto con el mercado y estimar las ventas que se generarían sobre los productos.
  • Planificación y optimización de la cadena de suministro: Gracias a un análisis previo de la demanda, se puede calcular la cantidad y el momento adecuado de la producción de la mercancía.
  • Optimización de inventario: Las estimaciones de la demanda ayudan a la toma de decisiones sobre los niveles de stock óptimos que debe de tener cada tipo de inventario.
  • Mejor gestión de recursos y ahorros: Mediante la aplicación de los datos actuales teniendo en cuenta restricciones y otras características, es factible optimizar los recursos y reducir sus costes operativos.

Por lo general, los análisis predictivos actúan como guías para la toma de decisiones y para darnos una estimación más certera sobre las actividades futuras. De este modo, se obtiene una clara visión hacia la situación actual y futura de la cadena de suministro y empresa.

Seguimiento de envíos en tiempo real

Lo más importante e imprescindible que solicitan los clientes hoy en día es transparencia a la hora de informar sobre el estado del pedido en tiempo real para asegurarse que llega a su destino a la hora acordada sin incidentes. Hoy en día es posible recibir todos los datos gracias a los algoritmos de geolocalización que reciben los sensores mediante redes inalámbricas.

Las ventajas que otorga el tracking de pedidos se centra en la estimación de los tiempos de entrega y en la detección y solución de problemas. Por ejemplo, si un pedido no va a llegar a tiempo o se ha perdido por una dirección equivocada o accidente, se puede solucionar el incidente cuanto antes u ofrecer una alternativa al cliente.

Mujer joven tomando fotografías de cajas de entrega - Cómo se usa el IOT y la IA en la logística foto

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¿Cuáles son las tendencias de logística para el 2023?

Sistema de transporte global concepto abstracto ilustración vectorial. tendencias de logística para el 2023

Cuando se está finalizando el año, es hora de dar un repaso a las tendencias de logística para el 2023 y observar qué le depara a este sector tan desafiante pero imprescindible. Entre ellas se suele incluir desde nuevos avances tecnológicos que optimizan las operaciones logísticas hasta nuevas prácticas que buscan una mejor concienciación por … Leer más

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

ejemplos de inteligencia artificial en la logística vector

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.

Primer plano de un ordenador portátil que ejecuta un algoritmo que analiza el código en el escritorio frente a los programadores que trabajan en equipo - ejemplos de inteligencia artificial en la logística foto

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4 Decisiones logísticas que tomará la Inteligencia Artificial

Ilustración del concepto de cara de robot. decisiones logísticas que tomará la inteligencia artificial vector

Ya sea en la digitalización de los procesos o en la transformación digital, la inteligencia artificial está cada vez más presente entre las empresas de cualquier sector. Pero destaca la logística, ya que las compañías hoy en día  buscan agilizar sus operaciones digitales y/o cambiar su estrategia para cumplir con las exigencias actuales de la industria, buscando las mejores decisiones logísticas que tomará la Inteligencia Artificial.

En la actualidad existen muchas opciones y herramientas con IA en el mercado que, más que ofrecer una solución mágica a todos los problemas, ayudan en la gestión de los procesos más complicados y asisten en la toma de decisiones frente a retos difíciles de resolver. De algunas de ellas ya se han oído hablar mucho por su reciente uso en empresas grandes pero otras no son tan conocidas.

A continuación, mencionamos los tipos de decisiones logísticas que tomará la Inteligencia Artificial tanto en operaciones como en estrategias.

Previsión de demanda

No es un misterio conocer los momentos de picos de demanda más populares como Navidad o el Black Friday, en el que la mayoría de industrias se ven afectadas. Sin embargo, cada sector y, en particular, cada empresa conoce sus propios aumentos de pedidos de forma más o menos detallada en función de las épocas y los datos de años anteriores, entre otros aspectos.

A pesar de ello, no siempre se acierta el número de existencias óptimo para no sufrir pérdidas por el exceso o por la rotura de stock debido a su increíble complejidad determinada tanto por los factores externos como internos. Allí es cuando entra la IA para planificar la demanda basada en algoritmos que calculan los ejercicios anteriores, las campañas de marketing y hasta teniendo en cuenta algunas circunstancias externas como los cambios de leyes.

Costes de logística inversa

Se conoce que la logística inversa es uno de los mayores retos de una compañía que lleve una cadena de suministro. Eso se debe a que el costo de la devolución es muy superior al de un envío porque no solamente se trata de traer de nuevo el producto al almacén. Si no que tiene detrás una rigurosa gestión administrativa para reintroducirlo al stock activo, repararlo en caso de que sea necesario o destruirlo si no se pueden aplicar los pasos anteriores.

En este momento es cuando la Inteligencia Artificial entra para tomar decisiones basadas en varios criterios, pero que tiene como objetivo principal valorar si tramitar la devolución del pedido o no. Para ello, la IA toma en cuenta factores tan evidentes como los costes del reembolso, pero también otros no tan obvios como el estado del producto para considerar su reventa y hasta el historial del comprador para analizar su comportamiento con la marca.

Una vez analizados estos hechos, la IA puede tomar dos decisiones: o no tramitar la devolución, pero abonar el pago al cliente si los costes no son rentables o tramitarlo cuando las pérdidas no son tan graves para la economía de la empresa. Sin olvidar que se analiza también al consumidor insatisfecho respecto a su fidelidad a la marca y considerar si se le penalizará por tramitar muchas devoluciones. 

Hombre usando un asistente digital en su tableta. decisiones logísticas que tomará la inteligencia artificial

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4 Iniciativas de Smart City que impulsan la movilidad sostenible

Ilustración vectorial del concepto de mensajero autónomo. movilidad sostenible Smart City

En la actualidad, uno de los temas en los que estamos más concienciados y preocupados es el calentamiento global y las medidas para reducir su impacto. Ya sea minimizando las emisiones de carbono, la eliminación del plástico y optar por energías renovables, y entre ellos es alcanzar una movilidad sostenible.

Una de las iniciativas más destacables es impulsar las smart cities en las ciudades. Consiste en gestionar todo lo habitual que se tiene en cuenta en una ciudad pero añadiendo el plus de la sostenibilidad.

A continuación, os mostramos varios ejemplos de cómo impulsar una movilidad sostenible aplicada a la logística:

Vehículos eléctricos

Dadas las crecientes restricciones de tráfico que tienen los vehículos de distribución en cuanto al número permitido, longitud, capacidad, modelo de vehículo, nivel de congestión entre otros aspectos, cada vez es más común que empresas renueven su flota de vehículos para perseguir un nivel de movilidad sostenible ideal.

Entre los cambios más notables son los camiones eléctricos o híbridos que reducen considerablemente las emisiones de CO₂ y minimizan la contaminación acústica.

También algunas empresas especializadas en última milla han optado por otro tipo de vehículos más inusuales como pueden ser los patinetes y las bicicletas eléctricas debido a su capacidad de acceder a zonas urbanas complicadas en las que incluso una furgoneta no podría entrar y reduciendo así de manera considerable el impacto de la huella da carbono.

Monitorización y optimización de DUM

Dada las crecientes dificultades a las que se enfrenta la distribución de última milla (DUM) por el gran crecimiento de las grandes urbes, el aumento de restricciones de tráfico y el gran impulso del e-commerce, cada vez son más complejas sus soluciones a dichos problemas.

Entre estas iniciativas que disminuyen dichos inconvenientes, destacan las entregas realizadas en horas de menos tráfico para evitar la congestión de las mismas.

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¿Cuáles son las tendencias en la logística para el 2022?

tendencias en la logística para el 2022

En un mundo en el que cambia cada vez más rápidamente, es imprescindible estar atento a nuevas tecnologías, metodologías o cambios que se van dando en el ámbito, especialmente si vienen de un sector gradualmente más exigente como el logístico. Con esta finalidad, empresas directamente o indirectamente relacionadas con la industria están atentos a las tendencias en la logística para el 2022.

Se sabe que la pandemia ha afectado en gran medida el sector logístico, ya sea por los problemas con los vehículos de transporte o por el constante crecimiento que ha tenido el e-commerce debido a las restricciones de movilidad y confinamiento. A continuación, mostramos las tendencias más importantes en la logística para el 2022:

Logística verde o sostenible

Una de las mayores preocupaciones de los últimos años es el gran impacto medioambiental que tiene la logística en las emisiones de CO₂, ya que suponen un 27% de las emisiones totales en España (MITECO, 2020).

Para ello, se han movilizado para utilizar herramientas tecnológicas que les ayude a reducir las emisiones de dióxido de carbono y materiales más ecológicos como las siguientes:

Cada vez son más las empresas que miran hacia el futuro y apuestan por herramientas que les ayuden a ser más sostenibles y reduzcan emisiones que perjudiquen al planeta.

Blockchain

Junto con la alta exigencia del cumplimiento de los tiempos de entrega, también cobra mucha importancia conservar la seguridad de los datos logísticos. Para eso está el blockchain o datos de bloques que sirve para mantener todos los números en un mismo lugar.

Aparte de eso, el blockchain se asegura de mantener un tracking en tiempo real de todas las operaciones logísticas con la finalidad de planificar los procesos en los almacenes y vehículos.

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Optimizar las rutas de reparto: 6 Estrategias para una entrega exitosa

Distribución de última milla

Uno de los procesos más importantes y costosos para las empresas es la de optimizar las rutas de reparto durante la última milla

Con un cliente cada vez más exigente y el avance constante de la tecnología, un simple error en la entrega puede acarrear consecuencias graves para la empresa.

El foco de las organizaciones se centra ahora en el consumidor final. Un cliente satisfecho es un valor seguro. 

Si queremos proporcionar un servicio de última milla acorde con unos clientes exigentes debemos contemplar las siguientes estrategias:

  • Implementar el uso de la inteligencia artificial. Tanto la IA como el machine learning son dos herramientas fundamentales en la gestión de las plataformas de logística. Con ellas la mejora de precisión en el pronóstico de envíos es de hasta un 90%. En temporada alta, ya sea Navidad o fechas señaladas como el Black Friday, las ventas pueden aumentar hasta un 300% y tanto los procesos como los equipos deben agilizarse más que nunca. Gracias a las previsiones inteligentes se puede mejorar la organización de las rutas, la optimización de los vehículos y qué repartidores hay disponibles. Invertir en Inteligencia Artificial merece la pena, ya que también su uso conlleva una reducción de los costes.

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