Machine learning en logística: ventajas, retos y soluciones

El aprendizaje automático o machine learning en logística tiene una gran cantidad de beneficios y aplicaciones que están revolucionando el sector. ¿Sabías que la adopción de tecnologías dotadas de inteligencia artificial en el sector de la logística ha aumentado significativamente en los últimos años?

En concreto se ha registrado un aumento del 64% desde 2020. En la actualidad, el machine learning ya ocupa una posición en cabeza de la lista de adopción de tecnología tras la electrónica, el sector automovilístico y las telecomunicaciones.

Ventajas de machine learning para la cadena de suministro

Inventario optimizado

En primer lugar, el machine learning puede ayudar a optimizar el inventario al brindar el análisis de datos para descubrir mejores estrategias y predecir la demanda de una manera más efectiva. Esto se traduce en una mejor gestión de la cadena de suministro y una reducción de costes.

Predicciones y análisis

Otro beneficio importante del machine learning en logística es la capacidad para predecir el precio de una carga útil. Esto puede ser una tarea complicada debido a la rápida variación en el precio de los productos, pero el aprendizaje automático puede ayudar a hacer predicciones más precisas.

Minimización de errores

Además, el machine learning puede ayudar a reducir el número de errores cometidos en la logística al permitir que los sistemas aprendan de los datos y hagan predicciones basadas en ellos.

Ahorro de costes

También puede hacer que la logística sea más independiente de la presencia humana, lo que se traduce en un mayor grado de automatización y una mejora continua del sistema.

Aprendizaje automático: motor de transformación

El aprendizaje automático está transformando la industria de la logística en su conjunto, y muchas empresas y sectores están adoptando esta tecnología para mejorar sus procesos y ahorrar tiempo y dinero.

Algunos lo han hecho han adoptado más rápidamente que otros y han visto resultados significativos. ¿Te gustaría saber de quién se trata?

• UPS está utilizando aprendizaje automático para optimizar sus rutas de entrega y ahorrar tiempo y dinero en combustible y vehículos.
• Amazon también está utilizando machine learning para predecir la demanda de productos y optimizar sus procesos de almacenamiento y entrega.
• Otras empresas que utilizan el aprendizaje automático en la logística en distintas funciones son DHL, FedEx y Maersk.

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¿Por qué hay empresas que aún no han implementado soluciones de aprendizaje automático?

Aunque el machine learning tiene muchas ventajas en la logística, existen algunas barreras que pueden obstaculizar su implementación. Algunas de ellas tienen que ver con:

1. Datos de calidad: el aprendizaje automático depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos que se utilizan para el entrenamiento. Si los datos están incompletos, son incorrectos o no representan adecuadamente el problema que se quiere resolver, el modelo de aprendizaje automático no será preciso y no funcionará correctamente.
2. Coste: Implementar el aprendizaje automático puede ser costoso. Es necesario contar con personal capacitado y con la infraestructura adecuada para el procesamiento de los datos y la ejecución de los algoritmos.
3. Resistencia al cambio: la implementación de nuevas tecnologías puede ser difícil para algunos empleados y gerentes de logística que pueden resistirse al cambio y no estar dispuestos a adoptar nuevas formas de trabajo.
4. Falta de conocimiento: la mayoría de las empresas aún no tienen la preparación necesaria para implementar el aprendizaje automático en la logística. Es necesario contar con expertos en análisis de datos y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático para obtener el máximo beneficio de esta tecnología.
5. Privacidad y seguridad de la información: la utilización de grandes cantidades de datos en el aprendizaje automático puede plantear problemas en este ámbito. Es importante asegurar que los datos se protejan adecuadamente y que se cumplan las leyes y regulaciones pertinentes.

Afortunadamente, existen formas de algunas sugerencias para superar cada una de las barreras mencionadas:

Falta de datos de calidad

Se pueden abordar esta barrera a través de la recopilación de datos de diferentes fuentes, incluyendo sensores, dispositivos de IoT, sistemas ERP, CRM y otros sistemas de información logística.

Además, es importante contar con profesionales que sepan cómo limpiar, integrar y gestionar los datos para asegurarse de que sean precisos y confiables.

Falta de personal capacitado

Proporcionando capacitación y desarrollo profesional a los empleados existentes o contratando a nuevos profesionales con habilidades en machine learning y ciencia de datos se puede superar esta dificultad.

Otra opción es trabajar con proveedores externos que tengan experiencia y puedan proporcionar soluciones listas para usar.

Costes elevados

Para superar la complejidad que se asocia a la limitación del presupuesto, es importante seleccionar cuidadosamente las soluciones de aprendizaje automático que sean más apropiadas para la empresa y que proporcionen el mayor valor agregado.

También se pueden considerar soluciones basadas en la nube que permitan pagar solo por los servicios que necesiten y eviten costes iniciales de infraestructura y personal.

Falta de confianza en las predicciones del aprendizaje automático

Este problema tiene solución a través de una comprensión más profunda de cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático y cómo se aplican en el contexto logístico específico.

Es importante realizar pruebas y validaciones cuidadosas de las soluciones de aprendizaje automático antes de implementarlas a gran escala.

Complejidad técnica

Se pueden superar esta barrera trabajando con proveedores externos que puedan proporcionar soluciones de aprendizaje automático listas para usar y que no requieran que las empresas tengan experiencia técnica interna. Además, conviene seleccionar soluciones de machine learning que sean escalables y adaptables a medida que cambian las necesidades logísticas de la empresa.

Cambio cultural

Quizás sea el desafío más complejo de todos. Puede abordarse involucrando a los empleados y comunicando de manera efectiva los beneficios del aprendizaje automático en la logística. Merece la pena asegurarse de que todo el equipo comprende cómo el machine learning se integra en los procesos existentes y cómo se pueden utilizar las nuevas soluciones para mejorar el desempeño logístico.

La logística esta cambiando a pasos agigantados. Con el cliente en el centro y el foco en la experiencia, la tecnología juega un papel transformador clave. Sin embargo, para gestionar la evolución de procesos y operaciones, no hay que centrarse únicamente en la innovación, sino en los aspectos culturales, relacionales y estructurales que se derivan de los cambios. ¿Has pensado en utilizar el machine learning para desarrollar el lado más fuerte de tu empresa?

Créditos fotográficos: gorodenkoff