La IA en la cadena de suministro y la logística: casos de uso, ventajas e implementación

Una cosa es saber cuánto stock tienes. Otra muy distinta es saber cuánto necesitas realmente y dónde.

Los sistemas de gestión de existencias basados en inteligencia artificial analizan los niveles de existencias, las previsiones de demanda, los plazos de entrega de los proveedores y los patrones de reposición para recomendar puntos de reposición, niveles de stock de seguridad y traspasos de existencias.

Supongamos que en un almacén hay 500 unidades de un producto acumulando polvo, mientras que en otro están a punto de agotarse. En lugar de realizar un nuevo pedido, la IA puede sugerir trasladar las existencias entre ambos almacenes.

Menos dinero inmovilizado en exceso de existencias, menos roturas de stock y un mejor aprovechamiento del espacio del almacén. Esa es la idea.

Encontrar una ruta de reparto eficiente parece sencillo hasta que hay que tener en cuenta cientos de destinos, franjas horarias de reparto diferentes, condiciones viales cambiantes, límites de capacidad de los vehículos y conductores con horarios de trabajo específicos.

Es entonces cuando la planificación de rutas se convierte en un problema matemático complejo.

Los sistemas de planificación de rutas basados en inteligencia artificial pueden predecir los tiempos de desplazamiento utilizando patrones históricos de tráfico, información meteorológica y datos operativos. A continuación, los algoritmos de optimización utilizan estas predicciones, junto con las restricciones de entrega, para calcular las rutas adecuadas.

Algunas soluciones también pueden recalcular las rutas cuando cambian las circunstancias.

Supongamos que el cierre de una carretera afecta a varias entregas programadas. En lugar de reorganizar manualmente cada parada, el sistema puede sugerir una ruta alternativa y calcular su impacto en los plazos de entrega.

Para las empresas de logística, la inteligencia artificial aplicada a la logística y a la optimización de la cadena de suministro puede traducirse en una reducción de los kilómetros recorridos, menores costes de combustible y entregas más fiables.

El hecho de que un envío figure como "en tránsito" no aporta mucha información al responsable del almacén sobre cuándo puede esperarlo.

Los sistemas de seguimiento basados en inteligencia artificial van más allá al predecir las horas estimadas de llegada (ETA) y señalar posibles retrasos. Para ello, se basan en datos de GPS, actualizaciones de las empresas de transporte, tiempos de tránsito históricos, condiciones meteorológicas y actividad portuaria.

Tomemos como ejemplo un envío marítimo retrasado por la congestión en un puerto de transbordo. Un modelo predictivo puede ajustar su hora prevista de llegada (ETA) a medida que se recibe nueva información, lo que da tiempo al almacén receptor para reorganizar las citas de descarga y los horarios del personal.

El problema es que la IA solo puede trabajar con la información de seguimiento que recibe. La falta de actualizaciones del transportista o unos datos de los sensores poco fiables pueden seguir provocando lagunas en la visibilidad.

La automatización de los almacenes ha avanzado mucho desde las cintas transportadoras y los lectores de códigos de barras.

Los sistemas de visión artificial ayudan ahora a identificar productos, inspeccionar los paquetes en busca de daños y verificar los envíos. El software de almacén basado en inteligencia artificial puede recomendar ubicaciones de almacenamiento en función de la frecuencia de preparación de pedidos y las características del producto. Por su parte, los robots móviles transportan mercancías entre las estaciones de trabajo, con sistemas de coordinación inteligentes que les ayudan a evitar atascos.

Imagina un centro de distribución de comercio electrónico a pleno rendimiento durante la temporada alta. En lugar de que los empleados tengan que ir y venir por el almacén para recoger los productos, los robots pueden llevar las unidades de almacenamiento directamente a las estaciones de preparación de pedidos.

Por supuesto, no todos los procesos de almacén necesitan inteligencia artificial. A veces, un sistema de automatización convencional cumple perfectamente su función. La clave está en saber en qué casos la inteligencia adicional resulta realmente útil.

Consumo de combustible, utilización de los vehículos, hábitos de conducción, calendarios de mantenimiento, rendimiento en las entregas. Los gestores de flotas tienen mucho de lo que ocuparse.

La inteligencia artificial puede aliviarles parte de esa carga de trabajo.

Mediante el análisis de los datos telemáticos, los sistemas de gestión de flotas pueden detectar un consumo de combustible anómalo, identificar los vehículos infrautilizados y recomendar una asignación más eficiente de la flota.

Por ejemplo, si dos camiones recorren rutas similares con cargas comparables, pero uno de ellos consume sistemáticamente más combustible, la IA puede ayudar a averiguar por qué. ¿Un tiempo de ralentí excesivo? ¿Diferentes estilos de conducción? ¿Un problema mecánico?

Con esa información, los gestores de flotas pueden introducir mejoras específicas en lugar de basarse en conjeturas.

Una avería en una carretilla elevadora durante un turno de mucho trabajo en el almacén puede interrumpir varias operaciones. Lo mismo ocurre con los camiones de reparto, los sistemas de cintas transportadoras, los equipos de clasificación y los sistemas de almacenamiento automatizados.

El mantenimiento predictivo tiene como objetivo detectar signos de deterioro de los equipos antes de que se produzca una avería real.

Los modelos de aprendizaje automático analizan las lecturas de los sensores, las horas de funcionamiento, los registros de mantenimiento, los códigos de avería y otros datos de los equipos.

Por ejemplo, unos patrones de vibración inusuales en el motor de una cinta transportadora pueden indicar que se está gestando un problema mecánico. Un modelo predictivo puede señalar la anomalía para que los técnicos de mantenimiento puedan inspeccionar el equipo antes de que se averíe.

Esto puede reducir los tiempos de inactividad no planificados y ayudar a los equipos a programar el mantenimiento de forma más eficaz.

No obstante, el mantenimiento predictivo requiere datos suficientes y una validación minuciosa. Un sistema que genere demasiadas falsas alarmas puede generar trabajos de mantenimiento innecesarios en lugar de reducirlos.

Conocimientos de embarque, facturas, órdenes de compra, declaraciones de aduana, confirmaciones de entrega. El sector de la logística sí que sabe cómo generar papeleo.

Y alguien tiene que encargarse de procesarlo todo.

El procesamiento inteligente de documentos (IDP) combina el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural y la clasificación de documentos para extraer información de los documentos y organizarla para su uso posterior.

Por ejemplo, un sistema basado en inteligencia artificial puede leer una factura de transporte, extraer los datos del envío y los gastos, y compararlos con los registros de un sistema de gestión del transporte. Si hay alguna discrepancia, la señala para que se revise.

Esto se traduce en una menor introducción manual de datos, una tramitación más rápida de las facturas y menos posibilidades de que se produzcan errores humanos. Las transacciones de alto valor pueden seguir sometiéndose a una verificación manual.

¿Dónde está mi envío? ¿Puedo cambiar la dirección de entrega? ¿Por qué no ha llegado mi pedido?

Los equipos de atención al cliente del sector logístico reciben cada día muchas preguntas similares.

Los asistentes basados en inteligencia artificial pueden gestionar consultas rutinarias accediendo a los registros de pedidos, a la información de seguimiento de envíos, a las políticas de entrega y a las bases de conocimientos.

Por ejemplo, un cliente pregunta por qué se ha retrasado un paquete. En lugar de dar una respuesta genérica, un agente conectado al sistema de seguimiento puede consultar el estado más reciente del envío y ofrecer una explicación basada en la información disponible.

Las solicitudes más complejas pueden derivarse a un operador humano.

Lo importante es la integración. Sin acceso a datos operativos fiables, incluso un asistente de IA muy sofisticado puede ofrecer respuestas inexactas sobre el estado de la entrega.

Las cadenas de suministro son bastante propensas a deparar sorpresas desagradables. Un proveedor deja de dar señales de vida de repente, un puerto se congestiona o una tormenta interrumpe las entregas al otro lado del mundo. Y las consecuencias pueden afectar a tu empresa mucho antes de que te des cuenta de que algo va mal.

La IA ayuda a detectar los problemas con mayor antelación. Mediante el análisis del rendimiento de los proveedores, los datos de envíos, las previsiones meteorológicas, las noticias y los antecedentes de interrupciones, puede identificar riesgos potenciales y estimar su impacto en las operaciones.

Por ejemplo, si se produce una congestión en un puerto importante, un sistema de inteligencia artificial puede identificar qué envíos podrían verse afectados y ayudar a los responsables de la planificación a evaluar rutas o proveedores alternativos.

Claro, la IA no puede detener un huracán ni convertir de repente a un proveedor poco fiable en uno fiable. Pero sí puede aportar a tu equipo algo increíblemente valioso: tiempo para decidir qué hacer a continuación.