IA Aplicada a la Logística

Inteligencia Artificial, ejecución de operaciones sin intervención humana

El término Inteligencia Artificial fue creado por el científico estadounidense John McCarthy en 1956 con el objetivo de definir sistemas informáticos capaces de reproducir parcialmente la capacidad cognitiva humana, pero analizando un volumen de datos mucho mayor. Los investigadores Andreas Kaplan  y Michael Haenlein lo definen como “la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, aprender de esos datos y utilizar ese aprendizaje para lograr objetivos y tareas específicos a través de una adaptación flexible”.

En otras palabras, podemos decir que la Inteligencia Artificial brinda a los sistemas las condiciones para analizar datos de manera eficiente, realizando acciones operativas sin intervención humana. Esto solo es posible gracias a la combinación de tres elementos:

• Software: estamos hablando del software en sí, que da pautas precisas para la ejecución de cada una de las tareas por parte del equipo (hardware).
• Algoritmos, es decir, las secuencias ordenadas detrás de cada comando aplicado para realizar procedimientos con precisión, siempre dependiendo de las condiciones existentes.
• Machine Learning: literalmente, aprendizaje automático. El software es capaz de interpretar patrones y establecer la ruta más rentable para las tareas operativas, mejorando gradualmente los procesos que comanda.

La Corporación Internacional de Datos realizó una encuesta y encontró que las inversiones en esta área crecen un promedio de 46% por año. Solo en 2021, las empresas tecnológicas deberán mover 52.000 millones de dólares en torno a la IA (Inteligencia Artificial). Sin IA, otros motores como Big Data serían inútiles. ¿De qué sirve un gran volumen de datos si no se puede analizar rápidamente? Eso es lo que la Inteligencia Artificial hace posible.        

Era cuestión de tiempo que segmentos complejos como el Logístico buscaran apoyo en esta herramienta y hoy es ampliamente utilizada. La IA permite el desempeño de muchas tareas dentro de esta área, tales como:

1. 1. Previsión de consumo: la inteligencia artificial cruza información interna, como informes de ventas, con datos extraídos de Internet. Con estos datos, la IA percibe la intención de consumo de los usuarios. Sirve para controlar el stock, evitando falta o exceso de mercancía, minimizando el desperdicio de recursos.
   2. Automatización de almacenes: para automatizar un almacén se necesita un software de gestión (WMS), además de inversiones en robótica. Estas dos herramientas permiten realizar operaciones de transporte y colocación de productos de forma autónoma. Con el tiempo, la IA identifica patrones y optimiza las rutinas internas de forma más dinámica, una aplicación cada vez más común en los sistemas con Transelevadores y Mini Load.
   3. Desplazamientos de productos: estamos hablando de dos aspectos:
      • Movimientos intralogísticos – el WMS registra movimientos en el almacén, identificando y luego sugiriendo patrones, tanto en el caso de espacios robóticos como en los operados por humanos. Es decir, la IA puede gestionar el inventario. 
      • Desplazamientos externos: AI interpreta e incorpora información de tráfico actualizada en los sistemas locales. Con estos datos, el software traza las rutas más adecuadas para la entrega, además de corregir itinerarios en tiempo real, en caso de imprevistos. Aquí no solo estamos hablando de rutas, sino de gestión de flotas. La IA se puede utilizar para el envío de camiones. El sistema puede rastrear flotas, supervisar entregas, ver sus cargas e incluso monitorear multas de vehículos periódicamente. El software de Inteligencia Artificial también se está utilizando ya para gestionar los cambios de última hora en la logística, pronosticar los tiempos de llegada, teniendo en cuenta la influencia del clima en sí.
   4. Mayor control de datos en el CS (Supply Chain) – la automatización en una cadena de suministro, con presencia de Inteligencia Artificial, permite la verificación de inventarios en tiempo real, así como la emisión instantánea de órdenes de suministro o el seguimiento de pedidos, precisamente, entre otras cosas. Esta integración de datos mejora la trazabilidad logística, manteniendo al usuario informado sobre el viaje de la mercancía. La propia Inteligencia Artificial puede hablar con el consumidor a través de chatbots programados para tal fin. 

Pero, ¿cuáles serían las ventajas de la Inteligencia Artificial para el sector Logístico? Pues estamos hablando de la racionalización de todos los procesos involucrados, como por ejemplo, la reducción de la mano de obra humana a tareas repetitivas, de menor valor añadido, reorganizando los costes de RRHH. Pero hay otros puntos positivos en esta tecnología. Vea algunos de ellos a continuación. Entre otras cosas, la IA permite al operador logístico:

• Optimización de la toma de decisiones: existen software que analizan datos y optimizan la toma de decisiones para los gerentes en busca de las mejores soluciones posibles, con una tasa de error muy baja.
• Disminución de fallas: incluso cuando se trabaja con un gran volumen de datos, el software de administración y otros sistemas de IA son más ágiles y precisos. Con esto, prácticamente se eliminan las posibilidades de errores en el cálculo y ejecución de las tareas.
• Mayor productividad: debido a la capacidad de leer, interpretar datos y llegar a la conclusión de qué procesos son los más adecuados, la IA contribuye a una producción y operación escalable y estandarizada, de acuerdo con las metas y objetivos definidos por el gerente, que puede administrar todo incluso sin estar en el entorno físico de la empresa.

• Reducción de costos – La Inteligencia Artificial permite una mejor asignación de cargas en el almacén, preparación de mercancías para el envío, planificación de las mejores rutas para el transporte (ahorro de combustible y neumáticos, por ejemplo), distribución de productos dentro del marco de tiempo previamente establecido y la definición de el momento ideal para el mantenimiento del vehículo. Una serie de estrategias que se traducen en reducción de costes.

• Procesos de almacenamiento mejorados: realizar inventarios en tiempo real hace que la gestión del almacenamiento sea más eficiente.

• Mayor satisfacción del cliente: la precisión del servicio aumenta con la IA, lo que deja al cliente más satisfecho con plazos de entrega más cortos, precios atractivos, seguimiento de pedidos y el producto en perfectas condiciones.

• Aduanas y puestos de impuestos más rápidos: el gobierno brasileño siempre ha invertido en tecnología en las regiones fronterizas y la IA ayuda mucho en este sentido, combinando la reducción de tiempo con una mayor eficiencia en el proceso de inspección.

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(El texto anterior fue escrito usando información de los sitios web, datamex.com.br, maplink.global y grupotpc.com y wikipedia.org)