Inteligencia artificial en logística: Cómo puede mejorar la eficiencia de tus procesos

La inteligencia artificial (IA) en logística está revolucionando la forma en que las empresas gestionan sus cadenas de suministro. Este artículo explora cómo la IA puede optimizar procesos logísticos, mejorar la gestión de anomalías y ofrecer ventajas competitivas.

• La IA facilita una gestión más eficiente de rutas y recursos, disminuyendo costes y aumentando la precisión en las predicciones.
• Además, la inteligencia artificial ayuda a detectar y solucionar errores y excepciones en tiempo real, reduciendo pérdidas y mejorando la eficiencia operativa.

La inteligencia artificial (IA) en logística se está volviendo cada vez más accesible y asequible. Esta tecnología está ayudando a los gestores de la cadena de suministro y a los profesionales de la logística a encontrar eficiencias, crear oportunidades de crecimiento empresarial y obtener ventajas competitivas.

En este artículo, exploramos cómo la IA en logística puede optimizar sus procesos y mejorar la gestión de anomalías en su empresa.

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Procesos sencillos y aplicaciones complejas

En su forma más simple, la inteligencia artificial (IA) puede apoyar las funciones y procesos administrativos mediante la detección de anomalías y excepciones, destacando los problemas antes de que se conviertan en mayores.

Para aplicaciones más complejas, la IA proporciona a los 3PL, transportistas y expedidores información basada en el análisis de los datos de la cadena de suministro. En este caso, esto se antoja clave si tenemos en cuenta las lecciones que nos dejó la pandemia del COVID-19.

Según la experiencia de compañías como IBM: “Aunque nadie puede prever lo que nos deparará el mañana, podemos trabajar hoy en la construcción de una cadena de suministro global ‘más inteligente’. Las organizaciones pueden aprovechar la IA para ayudar a convertir lo imprevisto en previsto”.

Desde el punto de vista operativo, la IA está en el centro de la Optimización Inteligente de Rutas (IRO), ayudando a las empresas de logística a coordinar recursos y trayectos de forma rentable, a menudo en tiempo real y con mucha más eficacia de la que podrían conseguir las personas. Una mejor gestión de los procesos implica predicciones más precisas y, por tanto, menos sorpresas.

Además, la oportunidad de mejorar las comunicaciones con el usuario final y el servicio al cliente contribuye a una sólida gestión de las relaciones.

El reto de la inteligencia artificial en la logística

Según un informe del sector logístico elaborado por DHL e IBM, uno de los mayores retos y activos más infrautilizados del sector es el elevado volumen de datos estructurados y no estructurados.

A pesar de que una encuesta realizada por Forrester reveló que solo el 17% de los encuestados consideraba que la falta de datos bien seleccionados para entrenar los sistemas de IA era su mayor reto, debemos aceptar que la calidad de los datos recopilados y conservados suele ser deficiente.

Chris Geiser, Vicepresidente Senior de Tecnología de la empresa de marketing DCG ONE, afirma: “Entender las matemáticas y los patrones solo te llevará hasta cierto punto. Lo más importante es entender todas tus fuentes de datos individuales”.

Es aquí donde el uso de un software ERP puede hacerse indispensable. Y es que una solución de estas características dispone de los datos y conecta todas las partes operativas de la organización para crear un activo de datos central y valioso que funcione eficazmente para el éxito de la IA. Al comprender las fuentes de datos individuales por función, se pueden crear registros precisos, completos y coherentes.

Esto significa que tendrá más posibilidades de aprovechar todo el potencial de la IA y crear nuevas oportunidades de negocio.

Tres mejoras en tus procesos de logística que puedes hacer gracias a la IA

Para maximizar la eficacia de la inteligencia artificial (IA) en su empresa, es crucial aprovecharla correctamente con datos de calidad y alineados con sus objetivos empresariales.

Aquí tienes tres aspectos clave a considerar.

Explotar los activos de datos infrautilizados

Aplicar la IA a los grandes volúmenes de datos generados en las cadenas de suministro permite realizar análisis y obtener perspectivas que identifican tendencias y oportunidades de eficiencia.

Automatizar y acelerar los procesos

El objetivo es minimizar errores y reducir costes. Un ejemplo es el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para gestionar documentación aduanera en distintos formatos. Al extraer la información pertinente y acumular conocimientos, las declaraciones pueden automatizarse, complementando el trabajo humano y creando eficiencias.

Análisis predictivos que limitan lo inesperado

La IA aplicada a la optimización de rutas y la gestión de redes puede ser fundamental para la planificación futura. Por ejemplo, DHL desarrolló una herramienta basada en aprendizaje automático para predecir y mitigar retrasos en los tiempos de tránsito del transporte aéreo.

IA y gestión de anomalías

Las empresas de logística comprenden la aplicación de la inteligencia artificial (IA) a problemas típicos del sector, como la optimización de rutas. La planificación de rutas no solo es algo que se entiende instintivamente, sino que también es una tarea que los ordenadores pueden realizar en tiempo real, algo que las personas no pueden hacer.

Al conectar fuentes de datos como localizadores GPS, información meteorológica y sistemas de tráfico, se puede empezar a predecir la duración de los trayectos sobre la marcha. Esto permite planificar mejor los recursos e incluso informar a los clientes sobre la hora de llegada de sus entregas. Es una excelente aplicación de la IA.

Sin embargo, el beneficio es solo incremental: si reduces unos minutos de un trayecto, los costes de tiempo, combustible, salarios y mantenimiento se reducen de forma similar, en el mejor de los casos.

La IA al servicio de las anomalías: Lo que hay que tener en cuenta

Para implantar con éxito la IA en las evaluaciones de anomalías, hay que centrarse en:

• Trabajar con los proveedores: Colaborar e integrarse con los proveedores para conocer sus organizaciones y procesos y detectar problemas en una fase temprana. Compartir datos puede ser un tema polémico, pero es esencial. La detección de anomalías en las transacciones previas mediante IA está empezando a mostrar algunos de los resultados más prometedores del sector.
• Detección de patrones y tendencias: Los sistemas de IA deben aprender qué aspecto tiene lo bueno y, por tanto, también lo malo, a partir de tu lago de datos.
• Sucesos basados en eventos: La mayoría de las excepciones siguen estando impulsadas por sucesos y los regímenes de detección así lo reflejarán. La IA debe formar parte de un conjunto de procesos ya existentes.

La inteligencia artificial está transformando la logística, ofreciendo nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia y la competitividad. Al adoptar tecnologías de IA, las empresas pueden optimizar sus procesos, gestionar anomalías de manera efectiva y crear ventajas competitivas sostenibles. Evalúa tus necesidades, implementa soluciones de IA alineadas con los objetivos empresariales y usa métricas adecuadas para medir el éxito.

Y recuerda: ¡La IA no solo es una herramienta poderosa, sino una inversión estratégica para el futuro de cualquier negocio!

Nota del editor: Este artículo fue publicado con anterioridad y actualizado a 2024 por su relevancia.