17 de julio de 2024 | Actualizado 6:47
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La revolución de las cadenas de suministro con la inteligencia artificial

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La revolución de las cadenas de suministro con la inteligencia artificial

Los problemas para encontrar mozos de almacén y conductores, las fluctuaciones en el precio del combustible y el aumento general de los costes en las operaciones logísticas están empujando a las empresas a apostar por grandes cambios tecnológicos. En este escenario, la empresa CargoON, perteneciente al grupo Trans.eu, analiza en un informe titulado ‘La Inteligencia Artificial en la Cadena de Suministro’ la revolución que representa la aplicación de esta tecnología en la supply chain. El documento proporciona una visión detallada de las herramientas actuales y el potencial a futuro de la IA, mostrando cómo las empresas pueden aprovechar esta tecnología para mejorar la eficiencia, reducir los costes y crear cadenas de suministro más resilientes.

En concreto, señalan que, en primer lugar, la inteligencia artificial logra mejorar la eficiencia y la precisión de la previsión de la demanda, lo que hace posible realizar una mejor gestión del inventario y evitar la acumulación de stock. Además, los procesos automatizados del almacén, como la clasificación, el embalaje y el etiquetado, serían más eficientes y se reducirían los errores. También la optimización de las rutas y los horarios de entrega conseguirían minimizar los costes del transporte y los tiempos de entrega. Todo ello, unido al análisis de datos en tiempo real y el uso de algoritmos predictivos, producirá una mejora de la capacidad de respuesta a los cambios y las eventuales crisis.

Tendencias transformadoras de la IA

Los análisis impulsados por IA mejoran significativamente la previsión de la demanda, la gestión del inventario y la planificación de la producción.

La automatización impulsada por IA está revolucionando las operaciones de almacenamiento y logística, impulsando importantes mejoras en la eficiencia.

El procesamiento de datos en tiempo real a través de la IA permite una toma de decisiones más informada y oportuna.

La IA ayuda a identificar los riesgos potenciales de forma anticipada, lo que permite a las empresas tomar medidas proactivas para evitar las disrupciones.

Para demostrar la funcionalidad y utilidad de la inteligencia artificial, el informe de CargoON recoge los análisis de diferentes expertos que la emplean en su cadena de suministro para mostrar sus casos de éxito. Ejemplo de ello, son los modelos predictivos para determinar la demanda de trabajadores y la gestión del transporte que emplea DHL Supply Chain. “Contamos con los llamados modelos predictivos para planificar de forma anticipada tanto la contratación como la formación y para optimizar los procesos logísticos en el almacén”, explica el IT Project Delivery Manager & Innovation Lead Iberia de DHL Supply, Juan Manuel Sen. Además, señala que también la usan para el análisis de contratos. “Estos avances no sólo mejoran la productividad, sino que también reducen significativamente los costes operativos”. Por su parte, el director de comunicación de la empresa tecnológica española OkCargo, Carlos Zubialde, subraya que llevan varios años utilizando soluciones de inteligencia artificial para poner en contacto a colaboradores del sector del transporte y la logística.

Trans.eu Group apuesta por la inteligencia artificial

Otro de los usos de la IA es la preparación de inventario. “Los procesos de picking y reposición, es decir, la preparación del siguiente lote de mercancías para el cliente y la restauración de las existencias necesarias en la línea de producción, son más eficientes con algoritmos y mecanismos de aprendizaje automático”, destaca el vicepresidente de la empresa tecnológica Otimo, Krzysztof Chaładyn. De hecho, el picking de mercancías genera el 50% de todos los costes relacionados con las operaciones de almacén, sin embargo, con algoritmos dedicados, estos costes pueden reducirse significativamente. Por ejemplo, planificando mejor el trabajo del llamado “preparador de pedidos”, que es capaz de completarlo, pero también trabaja en el almacén con dispositivos para el transporte de cargas: AGV o AMR. “Gracias a la optimización de los procesos de almacén, podemos planificar mejor los procesos de transporte externos”, añade Chaładyn.

Respecto al transporte, el director general de System Transport, Rafał Jabłoński, considera que “el proceso de organización del transporte carece de la planificación, las colas o la automatización adecuadas y como resultado, los vehículos pasan demasiado tiempo realizando tareas de carga y descarga, lo que lleva a su vez a un uso muy ineficiente de los recursos de transporte y a un exceso de demandas”. Sin embargo, subraya que los algoritmos bien alimentados “pueden mejorar significativamente el proceso de organización del transporte y, como resultado, generar hasta el 10-15% de ahorro en todo el proceso de distribución”.

Principales desafíos para el desarrollo de la IA y la transformación digital

Si bien es cierto que implantar nuevas tecnologías no es una tarea sencilla. A pesar de sus múltiples beneficios, el informe ‘La Inteligencia Artificial en la Cadena de Suministro’ también analiza cuáles son los desafíos a la hora de apostar por ella. Destaca la ciberseguridad, la resistencia al cambio y las tecnologías obsoletas de muchos de los almacenes. “Todavía queda un largo camino por recorrer si tenemos en cuenta que, actualmente, menos del 10% de las empresas de transporte y logística de la UE utilizan soluciones de IA, tengo la impresión de que los directivos necesitan definir mejor las áreas en las que la IA será realmente útil y calcular bien el retorno de la inversión porque si logramos encontrar un equilibrio entre el coste de inversión y la aplicabilidad de la IA, su implementación puede ser más rápida”, explica Carlos Zubialde.

Por ello, CargoON ofrece una guía completa para aquellas empresas que buscan aprovechar todo el potencial que ofrece la IA. En esta línea, el Head of Business Consulting & Data en CargoON, Piotr Roczniak, vaticina que en los próximos años, veremos un uso cada vez mayor de modelos de IA para optimizar el espacio del almacén y los procesos intralogísticos, así como el acceso a información en tiempo real o la planificación de envíos.