El IoT, el transporte autónomo y la inteligencia artificial logística (IA) son las tres tendencias que mayor impacto causarán en el futuro de la cadena de suministro. Así lo pone de manifiesto el radar de DHL, que revela por qué la incorporación de cualquier de estos avances, en especial la IA, supone la unión perfecta para las empresas que buscan una ventaja competitiva y quieren afianzar su posicionamiento en el mercado también en el futuro.

 

Inteligencia artificial logística: el porqué de la colaboración entre humanos y máquinas

La robótica y la automatización van por delante del IoT en Supply Chain. De hecho, podría hablarse de la inteligencia artificial logística como prioridad en las organizaciones, que están dando grandes pasos en esta línea, al promover la interacción humana con las máquinas en cada vez más escenarios. Las razones tienen que ver con:

  • La necesidad de adoptar soluciones que permitan optimizar la gestión de las complejas operaciones de logística.
  • El coste de la robótica, que va en descenso y cada vez resulta más fácil de asumir.
  • La flexibilidad de las nuevas soluciones de IA, que son personalizables y fáciles de programar.
  • La rentabilidad del uso de robots aplicado a tareas logísticas repetitivas y físicamente exigentes.

 

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Créditos fotográficos: PhonIamaiPhoto

Las estrategias omnichannel han sido una de las grandes impulsoras del auge de la inteligencia artificial logística. Ya desde el e-commerce, donde los clientes pueden disfrutar de recomendaciones a su medida o conversar con un robot, hasta el almacén, entorno en el que la robótica consigue hacer realidad la promesa de la entrega más rápida posible al menor precio posible.

 

Principales tendencias en inteligencia artificial logística

El citado estudio de DHL identifica las mayores tendencias en inteligencia artificial logística. Se trata de las siguientes:

  1. Aprendizaje automático: también conocido como machine learning o sistemas de autoaprendizaje, suele emplearse en tareas de descubrimiento, como la detección de patrones digitales, y también en el análisis de datos de sensores. La ventaja principal es que, cuantos más datos se obtengan y más prolongado sea el contacto con la información, más mejorarán los algoritmos este tipo de sistemas de inteligencia artificial logística. ¿Te imaginas cómo mejoraría la gestión del transporte si pudieras decodificar textos escritos a mano? FedEx o UPS ya utilizan machine learning para interpretar lo que clientes y transportistas han escrito en los sobres, las cartas de porte y los justificantes digitales. Si quieres ir más allá, apuesta por los almacenes inteligentes, que verifican los niveles de existencias para reabastecerse y, basándose en las ventajas del aprendizaje automático, permiten reconocer tendencias e incidentes repetidos, conectan los datos a entidades específicas, como pedidos o clientes, e incluso dan inicio a funciones, como la de pre-embalaje
  2. Logística anticipatoria: esta variante de inteligencia artificial logística se basa en algoritmos predictivos que se ejecutan en los grandes datos. De esta forma, es posible predecir la demanda incluso antes de que el cliente curse su pedido, consiguiendo mejorar la eficiencia en las operaciones y la calidad en el servicio. Contando con esta tecnología, la cadena de suministro está en disposición de abastecerse y asegurarse de contar con los recursos suficientes antes de que la demanda se acelere. La logística anticipada también puede apoyar a la gestión del riesgo en supply chain, puesto que facilita la predicción de las necesidades de mantenimiento y los riesgos potenciales, una ventaja que puede aplicarse del almacén a la flota.

 

Predicción de precios, gestión de inventarios y gestión de interrupciones son algunos de los beneficios de la inteligencia artificial logística. ¿Cuenta tu cadena de suministro con el talento necesario para alinearse con las nuevas tendencias?

 

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