En los últimos años, los sectores de manufactura y logística han enfrentado desafíos significativos, incluyendo interrupciones en la cadena de suministro y altos costos de energía. La invasión de Ucrania por parte de Rusia en 2021 puso una tensión adicional en las empresas de logística a nivel global, las cuales aún se estaban recuperando de la pandemia de COVID-1
Sin embargo, a pesar de estos desafíos, también ha habido algunos desarrollos positivos, exacerbados por la aceleración digital en el sector logístico. La inteligencia artificial (IA) está transformando gradualmente nuestras industrias y el transporte no es una excepción. Un estudio reciente realizado por Accenture a más de 600 ejecutivos de logística y expertos de la industria indicó que la gran mayoría está de acuerdo en que no transformar digitalmente el negocio es perjudicial y que, en general, la industria aún carece de un plan claro para implementarlo.
Fuente: Accenture.
Mientras tanto, muchas empresas todavía luchan por construir la resiliencia necesaria para prepararse ante dificultades y eventos futuros que puedan desafiar aún más el sector. Gartner predice que la mayoría de las empresas no lograrán habilitar esa resiliencia para 202Una de las razones detrás de esto es la falta de claridad sobre qué tecnologías proliferarán y seguirán en uso.
La aplicación de la IA en logística y otras industrias no es un fenómeno nuevo. Muchas empresas ya se están beneficiando de diversas soluciones impulsadas por IA para lograr una mayor eficiencia, precisión y ahorro de costos en sus negocios. En este artículo, ofrecemos una introducción a las ventajas multifacéticas de aplicar la IA en logística.
Aumento de la eficiencia
Existen múltiples formas en las que aplicar la IA a las operaciones logísticas puede aumentar significativamente la eficiencia. La IA puede ser utilizada para optimizar rutas, permitiendo a las empresas elegir el mejor camino de entrega para cada pedido, al tiempo que reduce el tiempo de entrega y el consumo de combustible. Accenture predice que la IA aumentará la productividad empresarial en un 40% para 203
Los algoritmos de IA son capaces de analizar los datos en tiempo real relacionados con las condiciones de tráfico, el clima y la capacidad de los vehículos, y determinar la mejor ruta para que un camión de entrega haga múltiples paradas en un solo viaje teniendo en cuenta todos estos factores. Con eso, los gerentes de logística pueden evitar realizar viajes innecesarios y utilizar los vehículos a su máxima capacidad.
Además, cuando se combinan con sistemas de visión por computadora, la IA puede rastrear el inventario y los activos en tiempo real, lo que puede ser vital para reducir el riesgo de errores en el procesamiento de pedidos o pérdidas y robos de inventario.
Finalmente, las tareas repetitivas relacionadas con la gestión logística también pueden ser automatizadas con la IA. Esto no solo significa que se verá una disminución significativa en los errores cometidos por los humanos, sino que también se tendrán más recursos humanos disponibles para realizar tareas más complejas.
Mejora de la precisión operativa
Los errores en el cumplimiento de pedidos pueden ocurrir debido a diferentes razones, como errores humanos, falta de proceso de verificación, errores cometidos por los conductores o una mala planificación de rutas. Las empresas deben invertir en los medios necesarios para eliminar tales errores, especialmente las empresas minoristas, ya que un estudio reciente encontró que el 85% de los clientes dejarían de comprar en un minorista después de una mala experiencia de entrega.
La IA puede mejorar significativamente la precisión de las operaciones logísticas y eliminar los errores. La tecnología se puede aplicar para automatizar la entrada de datos, reduciendo el riesgo de errores que pueden ocurrir en la entrada manual, asegurando que los niveles de inventario, la información de envío y otros datos estén actualizados y sean confiables.
Con el seguimiento en tiempo real, los gerentes pueden ver datos sobre el movimiento de mercancías, lo que les permite rastrear los envíos en tiempo real e identificar posibles retrasos o problemas antes de que ocurran.
Finalmente, la IA también se puede utilizar para el control de calidad, lo cual es vital para entregas precisas. Los mecanismos de IA pueden ayudar a identificar posibles problemas con los envíos, como daños o artículos faltantes, lo que permite a los gerentes tomar medidas correctivas antes de que se entregue el envío.
Mejora de análisis predictivos
La industria de logística ya está recopilando grandes cantidades de datos y, con la IA, se puede integrar esos datos para crear una vista integral de la cadena de suministro de su empresa.
Cuando se combina con algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede identificar patrones en los datos y ofrecer predicciones para la demanda futura. Examinar datos históricos sobre ventas y tendencias de mercado es extremadamente útil para pronosticar y ajustar los niveles de inventario en consecuencia. Esto puede ayudar a las empresas de logística a optimizar su cadena de suministro y reducir los costos asociados con el exceso de inventario o la falta de stock. Esto aumenta las tasas de cumplimiento de pedidos.
Mejora del mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es una técnica que permite predecir cuándo se requiere mantenimiento antes de que ocurra una falla en el equipo. En logística, se utiliza para monitorear el estado de los vehículos, equipos de almacén y otras máquinas para prevenir averías inesperadas. Esto generalmente implica el uso de sensores de IoT, que se pueden instalar en equipos para recopilar telemetría como rendimiento general, temperatura, vibración y otros parámetros.
El uso de la IA para monitorear el rendimiento de las máquinas brinda a los gerentes visibilidad sobre el estado de los activos (incluyendo anomalías como sobrecalentamiento, vibración), lo que les permite detectar posibles problemas antes de que ocurran períodos de inactividad o fallas. Además, los algoritmos de IA y ML pueden aprender de fallas anteriores en el equipo y predecir cuándo es probable que ocurran problemas similares.
Este conocimiento ayuda a planificar los horarios de mantenimiento de manera que se eviten las averías inesperadas. Un sistema de mantenimiento mejorado también se traduce en la eliminación de retrasos en los envíos e ineficiencias que pueden ser causadas por el tiempo de inactividad del equipo, sin mencionar los costos relacionados con la reparación o reemplazo, así como la mejora de la seguridad para el personal del almacén.
Seguimiento de activos en tiempo real
El seguimiento en tiempo real impulsado por IA es un activo vital para cualquier negocio que involucre operaciones logísticas. Sobre todo, ofrece información precisa y actualizada sobre la ubicación y el estado de los envíos, lo cual es crucial para monitorear el progreso del cumplimiento de pedidos y tomar decisiones mejor fundamentadas.
Los sistemas de seguimiento en tiempo real también son capaces de enviar alertas automatizadas a la gerencia cuando los envíos se retrasan o encuentran otros problemas. Con eso, las empresas pueden tomar acciones correctivas rápidamente para que el impacto en las operaciones sea mínimo.
Finalmente, el seguimiento en tiempo real puede ayudar a las empresas de logística a mantener una mejor comunicación con sus clientes. Los sistemas de seguimiento impulsados por IA pueden enviar mensajes automatizados cuando se entregan los envíos, cuando hay retrasos o cuando se hicieron intentos de entrega sin éxito, debido, por ejemplo, a la ausencia del destinatario en la dirección.
Automatización de tareas repetitivas
La aplicación de la IA para automatizar tareas repetitivas no es ninguna novedad. Las empresas de diversos sectores ya se están beneficiando de esta tecnología para procesar actividades basadas en reglas, como el procesamiento de pedidos, la facturación o la entrada de datos.
En la industria logística, la automatización puede mejorar las operaciones de varias formas. Los robots impulsados por IA pueden automatizar tareas de almacén como la gestión de inventario, la selección de pedidos y la manipulación de paquetes. Esto reduce la necesidad de intervención humana, mejora la eficiencia y reduce el riesgo de errores. Además, los robots pueden trabajar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin descansos, lo que aumenta el rendimiento y reduce los costos laborales.
El procesamiento del lenguaje natural se está utilizando cada vez más para automatizar tareas como la extracción de datos y el procesamiento de documentos. Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para extraer datos de documentos de envío e ingresarlos en un sistema de gestión logística. Los chatbots se pueden utilizar para automatizar tareas de servicio al cliente, como responder consultas habituales y proporcionar actualizaciones sobre el estado de los envíos.
Los mecanismos de reconocimiento de imágenes impulsados por IA se pueden aplicar para automatizar el control y la inspección de productos, acelerando el proceso y realizándolo de manera más precisa que un ser humano.
Finalmente, los vehículos autónomos impulsados por IA se están aplicando cada vez más al transporte y la entrega (especialmente en la última milla). Por ejemplo, los camiones autónomos se pueden utilizar para transportar mercancías entre almacenes y centros de distribución. Según PwC, esta tecnología es probable que tenga el mayor impacto en la industria logística, siempre y cuando supere los desafíos resultantes de la falta de un software eficiente de gestión de flotas autónomas.
Mayor rentabilidad
Todas las ventajas derivadas de aplicar la IA a las operaciones logísticas ayudan a aumentar la rentabilidad del negocio. Por ejemplo, los sistemas impulsados por IA pueden optimizar las rutas de entrega para reducir la distancia recorrida y el tiempo requerido para completar las entregas, lo que conduce a menores costos de combustible y mayor eficiencia. Un gran ejemplo es el sistema UPS Orion, que la empresa utiliza para optimizar sus rutas siguiendo una estricta política de no girar a la izquierda. Más sobre esto en nuestro artículo sobre la construcción de un sistema de soporte de decisiones basado en SIG para logística.
La IA también puede reducir los tiempos de procesamiento y aumentar el rendimiento. El procesamiento automatizado de pedidos reduce el tiempo requerido para procesar los pedidos y mejora la velocidad de las entregas, lo que permite a las empresas procesar más transacciones. El uso de la IA para gestionar el inventario y predecir la demanda ayuda a reducir el exceso de inventario y los costos asociados con su almacenamiento, y evita la falta de stock y los costos asociados con, por ejemplo, acelerar las entregas.
Mejora de la experiencia del cliente
La IA también se puede aplicar para mejorar la experiencia del cliente en logística de varias formas. En primer lugar, los chatbots y los asistentes de voz impulsados por IA pueden mejorar la comunicación y el servicio al cliente, ofreciendo a los clientes un mecanismo sólido para resolver problemas por sí mismos. Los mecanismos de IA que incorporan procesamiento del lenguaje natural (que hemos mencionado al discutir la automatización) pueden entender las consultas de los clientes y responder adecuadamente, proporcionando actualizaciones en tiempo real sobre el estado de los envíos, por ejemplo.
Ventaja competitiva
El uso de tecnologías y sistemas impulsados por IA en logística está creciendo rápidamente. Según un informe de ResearchAndMarkets, se espera que el mercado global de IA en logística crezca a una tasa anual compuesta del 24% entre 2021 y 202Muchas grandes empresas de logística, como DHL, UPS y FedEx, ya están utilizando sistemas impulsados por IA para mejorar sus operaciones.
Muchas startups y empresas de logística más pequeñas aprovechan la IA para obtener una ventaja competitiva en el mercado, mientras que muchas otras empresas siguen rezagadas.
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La inteligencia artificial está revolucionando la industria logística, brindando beneficios significativos en términos de eficiencia, precisión operativa, análisis predictivo, mantenimiento predictivo, seguimiento de activos en tiempo real, automatización de tareas repetitivas, rentabilidad y experiencia del cliente. Las empresas que adoptan la IA en sus operaciones logísticas tienen la oportunidad de obtener una ventaja competitiva en el mercado y mejorar su rentabilidad. Con el crecimiento continuo de la IA en la logística, es crucial que las empresas comprendan y aprovechen las oportunidades que esta tecnología ofrece.
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