Machine Learning Aplicado a la Logística
Según IBM, “El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial y las ciencias de la computación que se enfoca en usar datos y algoritmos para imitar la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente su precisión”. Por cierto, fue un empleado de IBM, Arthur Samuel, quien acuñó el término Machine Learning.en 1959, gracias a la investigación sobre los movimientos del juego de damas. El objetivo es permitir que las máquinas creen parámetros para resolver problemas no planificados. Es decir, en este nuevo formato informático, los algoritmos no son estáticos. Consiguen mejorar y adaptarse automáticamente, sin tener un programador corrigiendo errores y fallas todo el tiempo. Por supuesto, esto solo es posible con repetición e inserción de datos actualizados. Luego, la máquina realiza pruebas y, a través de prueba y error, puede identificar qué se puede mejorar. En otras palabras, al cometer un error, el sistema sabrá que debe evitar esa acción, repitiendo solo las respuestas correctas.
El lenguaje informático más común dentro de esta tecnología es Python, creado en 1989. Pero también se utilizan otros, como Java, JavaScript, R (preferido por los científicos de TI) y C/C++. Además del lenguaje, Machine Learning necesita el apoyo de otras herramientas de Inteligencia Artificial (como software, ERP, Enterprise Resource Planning) y también de Big Data, ya que para aprender la máquina utiliza algoritmos, datos, preferiblemente en abundancia. Cuanto mayor es el volumen de información, más rápido y eficiente es este proceso.
En Logística, esta tecnología tiene una serie de ventajas. El sitio Maplink Global enumera algunos de ellos:
- “Menos dependencia del trabajo manual: a pesar de la necesidad de alimentar el software de Machine Learning con datos y parámetros, la logística se vuelve más independiente de la presencia humana. Después de todo, los sistemas, después de ser puestos en práctica, emprenden un camino de mejora continua.
- Disminución en la incidencia de fallas: no importa qué tan calificados y capacitados estén los empleados, son más propensos a errores que las máquinas. Con el aprendizaje automático en logística, por lo tanto, la tendencia es que la tasa de fallas disminuya considerablemente.
- Detección rápida de cuellos de botella y corrección inmediata — La logística es uno de los sectores más costosos, con altos costos de transporte, impuestos, mantenimiento y, principalmente, gastos relacionados con pérdidas y fallas. El Machine Learning en logística facilita y agiliza el monitoreo, la captura de datos y la detección de fallas.
- Aumento del nivel de eficiencia logística — Con el aumento de la automatización, reducción de retrabajos y en el tiempo de cada proceso, logramos, con machine learning, generar mucha más eficiencia para la logística.
- Los empleados pueden concentrar sus energías en funciones más estratégicas: las máquinas y el software pueden realizar muchas funciones de manera más eficiente y productiva. Permitiendo así a los empleados concentrar esfuerzos y tiempo en acciones más importantes, que las máquinas no pueden realizar.
- Aumento de la satisfacción del cliente final — Si con esta tecnología consiguiéramos reducir los plazos, garantizar las condiciones óptimas del producto, el stock y el transporte eficiente, naturalmente, mejoraríamos la satisfacción del cliente final.
- Captura de datos valiosos para la planificación futura: estamos en la era de los datos. Con el aprendizaje automático, podemos filtrar los resultados y crear una planificación logística mucho más eficiente”.
¿Y cómo se puede utilizar el aprendizaje automático en la logística? A continuación se muestran algunos ejemplos:
- Visibilidad de la cadena de suministro: debido al alto grado de inteligencia, información y evolución del aprendizaje automático en la logística, obtenemos detalles valiosos de cada paso. Esto permite a los gerentes tener una mayor visibilidad de la cadena de suministro.
- Previsión de la demanda: la previsión de la demanda es extremadamente compleja. Pero con Machine Learning pudimos usar estadísticas y detectar patrones de ventas para anticiparnos a las fluctuaciones en la demanda. Es decir, la producción es capaz de predecir caídas y subidas y permite el reajuste de pedidos, producción y compras de forma automática.
- Gestión de inventario: la máquina captura datos e información actualizados, sin la inmovilización característica de la gestión humana. Con la repetición, se identifican nuevos patrones y el stock se vuelve mucho más eficiente, sin escasez ni exceso de productos, ya que ambos son malos.
- Automatización de almacenes: el aprendizaje automático permite que las máquinas puedan reproducir acciones humanas a lo largo del tiempo. Esto, en el futuro, facilitará la automatización de almacenes, que podrán ser controlados por comandos de voz, por ejemplo.
- Creación de rutas — Con autoaprendizaje, el software puede crear rutas cada vez más optimizadas, considerando elementos como distancia, estado de conservación del pavimento, volumen de tráfico y robos.
- Mantenimiento de flotas, equipos y herramientas: el conjunto IoT (Internet de las cosas), la IA (inteligencia artificial) y el aprendizaje automático colaboran en la identificación de elementos que necesitan mantenimiento, antes de que, de hecho, se vuelvan inutilizables. Esto es posible introduciendo el historial de mantenimiento, uso diario, marcas, fecha de caducidad, etc.
- Crear una relación de confianza con los clientes: gracias a toda esta tecnología, los clientes pueden rastrear su pedido en tiempo real y saber dónde está su pedido. Además, el grado de precisión aumenta considerablemente, dejando satisfecho a cualquier consumidor.
En Águia Sistemas podemos ayudar a su empresa en todo lo relacionado con la Intralogística. Esto incluye el aprendizaje automático. Manténgase en contacto con nosotros.