La IA está en boca de todos en el mundo en los últimos tiempos, sobre todo si estamos hablando de los servicios de logística. Cada vez es más accesible y asequible para los gestores de cadenas de suministro y profesionales de la logística. A medida que los costes se reducen, la IA ofrece eficiencias y oportunidades que se traducen en crecimiento y ventaja competitiva para las empresas.
Entre otras ventajas, la IA en el sector logístico permite aprovechar datos que están infrautilizados, como automatizar procesos y realizar un análisis predictivo para reducir imprevistos. Con este artículo solo buscamos informarte cómo analizamos el papel que puede desempeñar la IA en relación a tus cadenas de suministro y cómo puede mejorar tus procesos. Además de mostrarte de qué manera puede ayudar a gestionar posibles anomalías a las que se enfrente tu empresa.
Desde procesos sencillos a aplicaciones complejas
En su forma más simple, la IA respalda las funciones administrativas y los procesos mediante la detección de anomalías y excepciones. Gracias a ello, se evidenciarán los problemas antes de que puedan llegar a algo mayor. En el caso de aplicaciones más complejas, este ofrece a operadores de servicios de logística tercerizada, a expedidores y a transportistas, la información basada en el análisis de datos de la cadena de suministro. Esto es más importante que nunca conforme aprendemos las lecciones que dejó el coronavirus (COVID-19).
Aunque nadie sabe qué nos deparará el mañana, podemos trabajar hoy en la construcción de una cadena de suministro mundial más inteligente. De hecho, las empresas pueden aprovechar la inteligencia artificial para ayudar a transformar lo impredecible en previsible. En términos operativos, la IA es la base de la optimización de rutas inteligentes, ya que ayuda a las empresas de logística a coordinar los recursos y los viajes de forma más rentable.
A menudo lo hace en tiempo real y de manera mucho más eficiente de lo que los humanos podrían conseguir. Una mejor gestión de los procesos implica predicciones más fiables y, por ende, menos sorpresas. Además, la oportunidad de mejorar tanto las comunicaciones con el usuario final como el servicio al cliente contribuye a la solidez de la gestión de relaciones.
El desafío de la IA en la logística
Según un informe sobre el sector logístico, uno de los mayores desafíos y de los valores más infrautilizados de la industria es el gran volumen de datos estructurados además de los no estructurados. Pese al hecho de que pocos negocios de servicios logísticos consideran la falta de datos bien depurados como su mayor desafío, debemos admitir que la calidad de los datos que se recopilan y guardan suele ser baja. La evolución de la tecnología ha ayudado a las empresas a procesar datos de diversas fuentes. Al entender las fuentes de datos individuales por su función puedes crear registros precisos, completos y coherentes.
Así podrás aprovechar todo el potencial de la IA a la hora de generar resultados prácticos y realistas para la creación de nuevas oportunidades de negocio. Cabe destacar que con la planificación inteligente de recursos empresariales, las empresas han logrado actualizar sus sistemas mediante un proceso de racionalización, modernización y transformación. Por tanto, lo que hagas ahora para superar los desafíos que la calidad de los datos plantea para la IA te servirá para seguir el ritmo a tus competidores.
Tres maneras en las que la IA puede ayudarte a mejorar tus procesos de logística
Para maximizar la eficacia de la IA en tu negocio debes apuntalar con datos de calidad, en línea con tus objetivos empresariales. Estos son tres aspectos que debes tener en cuenta:
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Aprovecha activos de datos infrautilizados: debido a que se aplica la IA a grandes volúmenes de datos generados en las cadenas de suministro que a su vez permiten obtener análisis e información para identificar tendencias allí donde sea posible lograr eficiencias.
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Automatiza y acelera los procesos: ya que el propósito aquí es erradicar/minimizar errores y propiciar el ahorro de costes. La extracción de información relevante y la acumulación de conocimientos permite automatizar las declaraciones y complementar el factor humano al tiempo que se crean eficiencias.
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Análisis predictivo para limitar los imprevistos: al aplicar IA a la optimización de rutas y la gestión de redes podrás planificar el futuro con conocimiento de causa, herramienta basada en el aprendizaje automático para predecir retrasos en los tiempos de tránsito de carga aérea y poder adoptar medidas de mitigación proactiva.
Mediante el análisis de 58 parámetros distintos de datos internos, este modelo de aprendizaje automático es capaz en la actualidad de predecir aumentos y disminuciones en los tiempos de tránsito con hasta una semana de antelación para mejorar eficazmente la gestión de recursos. Sobre la marcha, asegúrate de establecer una métrica de negocio para cada solución como: reducción de costes, creación de valor, compromiso del cliente y muchos otros. Esto con el fin de lograr un impacto cuantitativo importante, de manera que sepas reconocer lo que es bueno.
IA y gestión de anomalías
Además de entenderse instintivamente, la planificación de rutas es algo que los ordenadores, al contrario que los humanos, pueden ejecutar en tiempo real. También puedes planificar mejor los recursos e incluso informar a tus clientes de la hora de llegada de su envío. De hecho, es una fantástica aplicación de la IA.
Pero el beneficio es solo incremental, pues reduce el transporte en unos minutos y tendrás una reducción parecida en tiempo, combustible, sueldo y costes de mantenimiento, en el mejor de los casos. Las empresas de servicios logísticos son conscientes del valor que aporta la IA a la hora de resolver problemas habituales en el sector, por ello es momento de inclinarte a esta tecnología e implementarla en tu negocio.
