La gestión de la cadena de suministro y el control logístico representan un área clave de la competitividad de las empresas. Se trata de uno de los aspectos estratégicos que puede influir en la capacidad de satisfacer la demanda y el servicio al cliente. A medida que un negocio crece en complejidad, es indispensable aprovechar las nuevas tecnologías para realizar una mejor previsión de la demanda y responder con eficacia al mercado.
La Inteligencia Artificial es sin lugar a dudas la tecnología más potente para transformar los datos en conocimiento útil para optimizar los procesos logísticos. A través de algoritmos que permiten predecir escenarios futuros, las empresas pueden anticiparse al mercado y mejorar la toma de decisiones. Además, es esencial para facilitar la adaptación a la logística 4.0 y automatizar diversos procesos que pueden ser determinantes para optimizar los costes y mejorar la eficiencia operativa.
En este artículo te mostraremos algunas de las claves por las que la Inteligencia Artificial puede desempeñar un rol decisivo y una ventaja competitiva indispensable para afrontar el futuro con garantías.
¿Qué aplicaciones tiene la inteligencia artificial en la logística?
Cuando hablamos de las aplicaciones de IA en logística, se tiende a pensar únicamente en sistemas de automatización y robótica, pero lo cierto es que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning poseen una amplia amalgama de utilidades para automatizar procesos o tomar decisiones.
Veamos en qué consisten.
Capacidad de anticipar y responder a los cambios en el mercado
La IA analiza grandes volúmenes de datos históricos, tendencias del mercado y variables externas para hacer una predicción de la demanda.
Este conocimiento adquirido a través de algoritmos de aprendizaje automático permite detectar patrones en el historial de datos logísticos, lo que permite por ejemplo prever interrupciones en la cadena de suministro o cambios en el mercado, así como simular escenarios y determinar la mejor respuesta ante ellos. Se trata, por tanto, de un poderoso aliado para la toma de decisiones.
Almacenes automatizados
El uso de la IA en logística permite evolucionar hacia una gestión de almacén automatizada. Los almacenes automatizados cuentan con diversas tecnologías que pueden acelerar los distintos procesos de almacén, desde sistemas de picking automatizado a sistemas IoT que permiten monitorizar el estado de las mercancías.
Para avanzar hacia una gestión automatizada de almacén, es clave contar con un software de gestión WMS-SGA que permita rastrear el inventario en tiempo real y optimizar las operaciones de almacén.
Optimización del transporte
En el transporte, la IA identifica las rutas más eficientes considerando factores como tráfico, clima y costes de desplazamiento, lo que ayuda de manera importante a reducir los tiempos de entrega y gastos operativos.
Además, a través de herramientas inteligentes es posible detectar las mejores rutas de transporte para llegar antes a los puntos de entrega o reducir los costes de desplazamiento.
Mejora en la comunicación y servicio al cliente
Con IA aplicada a la logística, las empresas pueden ajustar sus servicios logísticos en tiempo real para satisfacer las demandas específicas de los clientes.
Por ejemplo, a través de soluciones personalizadas que permitan mejorar la comunicación interna entre las áreas de producción y almacén, como un ERP industrial que conecte con tu software SGA-WMS y aproveche el potencial de los datos para facilitar la toma de decisiones inteligentes.
Gestión de inventario inteligente
La Inteligencia Artificial tiene también aplicaciones de gran utilidad para la gestión dinámica de inventarios.
A través de la IA se puede ajustar de manera automática el nivel de inventario requerido por las empresas para adaptarse a las necesidades de la demanda. Esto ayuda a evitar sobrecostes o situaciones de escasez o rotura de stock.
¿Qué desafíos enfrentan las empresas al implementar IA en los procesos logísticos?
Implementar la IA en las empresas supone al principio algunos retos que es necesario abordar. En primer lugar, es clave asegurar la calidad y disponibilidad de los datos, por lo que no podemos hablar de implantación de soluciones de IA si no se cuenta previamente con un sistema ERP avanzado que permita centralizar todos los datos y facilitar la integración de sistemas.
Por otra parte, la integración de IA con sistemas heredados a menudo requiere llevar a cabo una reestructuración de las herramientas de software que se utilizan. Si bien esto es un desafío importante, se trata de un paso imprescindible para poder maximizar la eficiencia operativa en las organizaciones.
La mejora de los procesos logísticos sólo se puede llevar a cabo cuando todas las áreas de negocio, desde la producción al almacén y el transporte, están conectadas y cuentan con datos en tiempo real.
¿De qué manera se puede implementar Inteligencia Artificial en logística?
La mejor manera de aprovechar el potencial de la IA en la industria es empezar con una transformación digital inteligente. Es decir, asegurarnos de que la empresa hace una gestión adecuada en todo lo que se refiere a la recogida, clasificación y organización de los datos, utilizando para ello la tecnología adecuada.
Disponer de un sistema ERP avanzado que se adapte al Big Data y el IoT facilita que las organizaciones puedan conectar sus sistemas con el software de planificación empresarial, y disponer así de datos en tiempo real. Esto te permitirá afrontar los retos de la distribución logística.
Por otra parte, la integración de otras áreas del negocio a través de distintas herramientas (SGA, software de gestión de RRHH, software de movilidad, puntos de venta, tienda online…) facilita que haya una única base de datos a partir de la cual se pueda desarrollar una estrategia de inteligencia de negocio.
Estrategias para integrar Inteligencia Artificial en la logística de tu empresa
Integrar la IA en la empresa puede parecer un cambio tecnológico de gran envergadura, pero se puede llevar a cabo si partimos de los pilares adecuados. En primer lugar, un profundo análisis y conocimiento del negocio y las distintas áreas que afectan directamente a la gestión logística.
Esta base de conocimiento sobre las necesidades de almacenamiento, distribución y transporte permitirá desarrollar una estrategia que empiece por recoger, organizar y depurar los datos de la empresa, que deben estar centralizados en un solo software ERP industrial, como es el caso de Solmicro ERP. Por otra parte, permitirá que se pueda llevar a cabo una integración adecuada con todos los sistemas de la empresa.
Una vez que la organización pueda garantizar una recogida y procesamiento de datos en tiempo real, entonces es posible aprovechar el potencial de la IA, que nos permitirá detectar patrones y tendencias en el mercado. A través de herramientas de Business Intelligence y analítica de datos, la empresa puede detectar los problemas de almacén y logística, elaborar predicciones, simular escenarios y desarrollar las mejores respuestas para maximizar las ventas, potenciar la productividad y funcionar de manera más rentable y eficiente.
