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¿Cómo va a alterar la IA la cadena de suministro industrial?

La clave: 

  • Un estudio reciente calcula que la gestión de la cadena de suministro habilitada por IA ha permitido a los adoptantes mejorar los costos de logística en un 15 %, los niveles de inventario en un 35 % y los niveles de servicio en un 65 %.

No sorprende que más de la mitad de las empresas de logística en todo el mundo hayan iniciado iniciativas de
transformación digital, especialmente durante la pandemia. Tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y el
Aprendizaje Automático (ML) no son nuevas. Sin embargo, ahora están cumpliendo las promesas que
hicieron antes. La inversión en IA aumenta cada año y ahora recibe patrocinio de nivel ejecutivo con más
frecuencia.

Se prevé que la adopción de tecnologías de IA en logística siga creciendo, y se espera que el mercado mundial de IA en logística alcance los 6.500 millones de dólares para 2023.

Las empresas generan miles de millones de gigabytes de datos estructurados y no estructurados todos los días. La IA aprovecha estos datos para tomar decisiones comerciales y operativas de la vida real, que antes tomaba la inteligencia humana.

Por ejemplo, en la industria de la logística, la IA ofrece enormes ventajas sobre los métodos tradicionales en la automatización de procesos que consumen mucho tiempo, como la previsión de la demanda o la optimización de rutas.

La industria de la logística está comenzando a ver el valor de la IA para mejorar la producción y la entrega. Analizamos algunos ejemplos de cómo la IA está generando impacto en el sector:

a. Algunos de los primeros usuarios han comenzado a experimentar con vehículos autónomos. Por ejemplo, Volvo ha presentado la Solución de Transporte Autónomo, que ofrece una nueva solución de transporte autónomo de centro a centro, diseñada para servir a cuatro segmentos principales de clientes: cargadores, transportistas, proveedores de servicios de logística y agentes de carga. Se han asociado con el proveedor de logística global
DHL Supply Chain (como su primer cliente) para probar la solución hub-to-hub

b. ZIM (una empresa de transporte de carga), en colaboración con el grupo de Data Science, está desarrollando Herramientas de IA para la industria del transporte marítimo, abordando crisis de contenedores que podrían reducir los cuellos de botella en la cadena de suministro de contenedores

C. Otra tecnología de inteligencia artificial invirtió mucho para mejorar la gestión de la cadena de suministro de las empresas: DHL (el proveedor global de servicios de logística) se asoció con Locus Robotics para implementar robots móviles autónomos para recolectar más de 100 millones de unidades en sus almacenes en Hanover Township, Pensilvania.

Según el Informe anual de la industria de MHI de 2022, la IA puede esperar el crecimiento más acelerado en los próximos cinco años:
del 15 % al 73 %, un aumento de casi cinco veces.

 

Aplicaciones de la IA en la logística

La IA ha brindado un valor significativo en casi todas las áreas de la cadena de valor logística. Tiene casos de uso desde la planificación logística y el almacenamiento hasta el transporte y la entrega del producto final.

A continuación, hablamos sobre algunas áreas que han experimentado un crecimiento significativo debido a la IA.

1. Planificación logística impulsada por IA

Las empresas de logística pueden mejorar la eficiencia de su cadena de suministro mediante el uso de IA para la previsión de la demanda y la planificación de redes. Los modelos de previsión de la demanda basados en IA pueden predecir la demanda del futuro en función de los datos históricos y otros factores externos, como la estacionalidad, las vacaciones, etc.

Esto ayuda a optimizar la capacidad y la utilización de los vehículos, reduce los costos de mantenimiento de inventario y garantiza menos desabastecimientos, lo que mejora la satisfacción del cliente. Al predecir la demanda del mercado para las próximas semanas, las empresas de logística pueden decidir mover vehículos rápidamente a áreas de alta demanda.

Un ejemplo interesante es el envío anticipado de Amazon. Amazon tiene datos sustanciales y valiosos sobre las preferencias y hábitos de sus clientes. Utiliza estos datos para predecir los deseos de los clientes y luego envía automáticamente los productos. Los paquetes podrían esperar en el centro del remitente o en camiones hasta que llegue un pedido del artículo. Reduce significativamente el tiempo de entrega y es muy útil durante la temporada
navideña.

2. Automatización de almacenes

La automatización de almacenes es otra área para la adopción de IA. En los almacenes gestionados por IA, los productos se colocan uno al lado del otro en lugar de agruparse por categorías. Cuando se recibe un pedido, el primer robot disponible (vehículos guiados automatizados, AGV) recoge el artículo que está almacenado cerca de su posición y lo transporta a los empacadores humanos al final del almacén.

El sistema de IA trata el almacén como una entidad en constante movimiento con parámetros en constante cambio.

Por ejemplo, DB Schenker está impulsando la automatización de almacenes en Suecia mediante la implementación de Auto Store
para optimizar las soluciones logísticas para los clientes de comercio electrónico.

Algunas de las ventajas significativas de la automatización de almacenes son:

  • La IA puede ayudar a acelerar el proceso de recolección en los almacenes al encontrar las rutas de recolección más cortas dentro del
    almacén y asignarlas a los empleados
  • La IA puede ayudar en la conciliación del inventario, reduciendo el trabajo mundano del conteo de inventario y errores de entrada de datos.
  • Los drones impulsados por IA pueden registrar artículos y sus posiciones de almacenamiento y comparar estos datos con
    que en el sistema de gestión de almacenes (WMS)
  • WMS puede utilizar tecnologías de IA para dar instrucciones a los empleados del almacén para mejorar su flujo de trabajo,
    reaccionar ante cambios a corto plazo y dar instrucciones para eventos que surjan de situaciones específicas. También
    puede incorporar datos meteorológicos y fluctuaciones de la demanda.
  • La IA puede ayudar en la detección de daños y el mantenimiento predictivo. Utiliza la visión por computadora.
    tecnología para identificar daños en los productos, determinar la profundidad de los daños y, en consecuencia, recomendar
    acciones adicionales.
  • La IA puede predecir posibles fallas de las máquinas en la instalación mediante el análisis de los datos recopilados en tiempo real
    entrega

 

3. Transporte inteligente

Otro caso de uso de IA es la optimización de rutas impulsada por IA en el transporte. Una solución de optimización de rutas habilitada para AI/ML puede proporcionar información sobre la cantidad óptima de vehículos requeridos y las rutas más cortas que deben tomar para entregar paquetes dentro de la ventana de tiempo de entrega. Al mismo tiempo, el sistema puede aprender diariamente de las entregas ya realizadas y continuar perfeccionándose, cumpliendo con los plazos máximos de entrega y optimizando los costos de transporte.

Algunas empresas de logística han iniciado proyectos piloto con drones para entregas de paquetes en la última milla. Las
tecnologías de IA también pueden predecir retrasos y ETA aprovechando datos sobre patrones históricos, clima, eventos
sociales, congestión de tráfico, etc.

 

4. Automatización de operaciones administrativas

Las tecnologías de IA pueden tener un impacto significativo en las operaciones de back-oce en la industria de la logística.

  • Las empresas de logística han comenzado a darse cuenta de esto y esperamos ver una adopción mucho mayor de
    la IA en la logística convencional.
  • Con la automatización robótica de procesos (RPA), la IA puede automatizar varias tareas manuales y mejorar laproductividad. El software impulsado por IA puede procesar acuerdos contractuales e identificar cláusulas riesgosas. Mediante el procesamiento de lenguaje natural, la IA puede analizar correos electrónicos no estructurados (recibidos para la reserva de transporte) y crear solicitudes de reserva automáticamente al integrarse con los servicios de reserva. AI también puede clasificar los correos electrónicos según los motivos de la consulta y, en consecuencia, crear respuestas o proporcionar recomendaciones.
  • AI, junto con OCR (reconocimiento óptico de caracteres), puede automatizar entradas de datos, conciliaciones de errores y procesamiento de documentos de varios documentos como facturas, conocimientos de embarque y hojas de tarifas.
  • Los chatbots impulsados por IA pueden manejar muchas tareas del centro de llamadas o de atención al cliente, como solicitudes de entrega, modificaciones de pedidos, seguimiento de envíos, respuesta a preguntas frecuentes y programación de recogidas/entregas de carga

 

5. Optimización y posicionamiento de contenedores habilitados para IA

En la logística de envío, una solución basada en IA puede optimizar el posicionamiento de los contenedores para utilizar mejor el
espacio disponible.

La solución puede determinar las posibilidades de colocar un conjunto determinado de paquetes en el contenedor en función
de parámetros como el tamaño y la forma. Luego evalúa la configuración de almacenamiento existente para identificar el espacio
más apropiado para el nuevo contenedor.

Esto da como resultado la mejor utilización posible del espacio del contenedor, lo que reduce los costos. Empaqueta cajas con
una pérdida de volumen mínima y organiza los paquetes utilizando un algoritmo heurístico.

 

6. Atención al cliente y servicio habilitados para IA

La IA puede reducir el tiempo de respuesta, lo que permite un soporte/servicio al cliente más eficiente y aumenta la satisfacción del cliente. Estos son algunos ejemplos de cómo se usa ChatGPT:

Atención al cliente basada en chatbot: ChatGPT se puede capacitar para brindar atención y servicio al cliente en tiempo real a
través de chatbots.

Estos chatbots pueden responder preguntas frecuentes, proporcionar actualizaciones sobre el estado de la entrega e incluso ayudar
a los clientes a rastrear sus envíos. ChatGPT también puede manejar un gran volumen de consultas simultáneamente, lo que
reduce la carga de trabajo de los representantes de atención al cliente humanos.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP): ChatGPT está capacitado en el procesamiento del lenguaje natural, que se utiliza para
analizar y comprender las consultas de los clientes y brindar respuestas personalizadas.

Esto puede ayudar a mejorar la precisión y la relevancia de las respuestas, lo que lleva a una mayor satisfacción del cliente.

Reconocimiento de imágenes: ChatGPT se puede entrenar en tecnología de reconocimiento de imágenes para que automáticamente detecte y clasifique artículos en imágenes, lo que facilita a los clientes el seguimiento de sus envíos y la identificación de cualquier problema con sus pedidos.

 

El futuro de la IA en la industria logística

El crecimiento de la industria de logística de comercio electrónico B2C ha tenido una trayectoria ascendente, impulsada por la creciente
demanda de compras en línea y la globalización del comercio.

Este crecimiento ha creado oportunidades para que la industria del transporte y la logística avancen en transformaciones digitales
más inteligentes, lo que da como resultado cadenas de suministro más rápidas, eficientes y rentables.

Sin embargo, el futuro es complejo y desafiante debido a consolidaciones rápidas de la industria, aceleración de nuevas
tecnologías y cambios regulatorios constantes.

En última instancia, la industria de la logística debe adoptar la IA para asegurar su futuro.

Una empresa que ya ha adoptado la IA en sus operaciones es Amazon. La velocidad del servicio de Amazon para el espacio B2B es tan resistente como la de su B2C, con cotizaciones instantáneas, seguimiento de pedidos en tiempo real y mensajería personalizada.

En los próximos 3 a 5 años, la IA permitirá a las empresas de T&L procesar las tendencias históricas con mayor rapidez. Esto ayudará a pronosticar
y administrar el inventario y abordar las variables demandas en las operaciones de la cadena de suministro. Los datos de operaciones pasadas pueden ayudar a los algoritmos de IA a realizar operaciones primarias de forma automática, lo que reduce el error en la cadena de suministro. Los modelos predictivos sofisticados impulsados por IA pueden predecir los ingresos o los márgenes de la operación.

Más allá de los próximos 8 años, el futuro de la IA parece aún más prometedor: la nueva tecnología de vehículos impulsa la infraestructura inteligente y los camiones/barcos/barcos de drones autónomos sin conductor mueven carga.
El Internet de las cosas (IoT) continúa conectando todo, desde los conductores de mensajería que usan uniformes inteligentes y relojes inteligentes hasta la conducción de vehículos inteligentes, carreteras inteligentes con señalización inteligente, y cada contenedor/paleta/paquete está conectado a sensores de IA e IoT.

Estas nuevas capacidades están cambiando la forma en que las partes interesadas toman decisiones, toman rutas,
administran flotas y el flujo de paquetes, productos y carga.

El informe de Deloitte y MHI proporciona información sobre el impacto potencial de la IA en la gestión y logística de la cadena de suministro. AI continúa respaldando las mejoras continuas de la cadena de suministro y la logística y tiene un potencial del 36% para crear ventajas competitivas en los próximos años.

 

Fuente: Nagarro

Foto: fly-d-FfS1BhGHXbw-unsplash

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