Cómo la Inteligencia Artificial ha mejorado la industria logística

Cómo la Inteligencia Artificial ha mejorado la industria logística

Autor: Kraz Team
febrero 14, 2022
Casos reales de cómo la Inteligencia Artificial ha mejorado la industria logística kraz

La Inteligencia Artificial se ha convertido en el gran aliado para la transformación de la industria logística. La logística 4.0 implica adaptarse a nuevos desafíos donde la gestión y tratamiento de los datos, la automatización de procesos y la planificación estratégica serán claves para la supervivencia de las empresas, grandes o pequeñas.

La industria logística ya no puede funcionar de forma reactiva. La aplicación de la IA en logística permite transformar la gestión de las operaciones, adaptando los recursos al comportamiento de la demanda, lo que permite tener un impacto directo en su competitividad.

Diseñar cadenas de suministro eficientes, atender a la inmediatez de los tiempos de entrega en eCommerce, optimizar los costes de consumo de combustible, prevenir las roturas de stock, reducir imprevistos, errores humanos, mejorar la planificación de procesos, o anticiparse y predecir los movimientos de la demanda. Estos son sólo algunos de los desafíos con los que se enfrentan las empresas del sector del transporte, y que sólo la IA puede hacer de forma eficaz y automatizada.

Situaciones como la pandemia de la Covid-19 han obligado al sector logístico a hacer estimaciones a más corto plazo y tener mayor capacidad de adaptación. En medio de este panorama complejo, no es posible una gestión logística escalable sin Inteligencia Artificial, aplicada tanto a la producción y el almacenamiento, como al transporte de mercancías por carretera o transporte marítimo, la logística de última milla o la administración y gestión de trámites aduaneros.

Los datos muestran que las empresas del sector del transporte empiezan a ser conscientes de la necesidad de tomar la iniciativa e invertir en Inteligencia Artificial para la gestión logística. Por este motivo, según el International Data Corporation (IDC), estima que entre 2019 y 2023 la inversión en IA aumentará en un 250% a nivel global.

A continuación te mostraremos algunos casos en los que los sistemas de IA, a través del Machine Learning y el Big Data, están resultando decisivos para la mejora estratégica del sector logístico.

Casos reales en los que la IA está transformando la logística

La Inteligencia Artificial aplicada a la gestión logística permite automatizar el proceso de toma de decisiones para acciones que antes requerían de la intervención humana. Las herramientas de Software de Gestión de Transporte (TMS) con IA permiten ya no sólo almacenar datos, sino automatizar acciones inteligentes o hacer predicciones para mejorar los procesos y ganar competitividad.

Para ello, se utilizan dispositivos IoT, capaces de recopilar de forma automatizada una mayor cantidad de información y compartirla en tiempo real. Esos datos se procesan en soluciones de software dotadas con desarrollos de Machine Learning, que permiten el aprendizaje automático del sistema a partir de los datos históricos y la repetición de los mismos procesos. Los algoritmos de IA permiten automatizar operaciones que ayudarán a evitar errores e imprevistos.

Muchos de los datos que se utilizan para la optimización del proceso logístico antes no se recopilaban, por lo que la implementación de la IA va siempre acompañada de sistemas de captura de la información ligada a los procesos logísticos, así como modelos de Big Data para almacenar, estructurar y procesar esos datos. 

Veamos algunas de las áreas en las que la Inteligencia Artificial permite mejorar el proceso logístico.

1. Previsión de demanda

El primer caso paradigmático en que la IA puede ayudar al sector logístico es en la previsión de la demanda. Las cadenas de suministro necesitan adaptarse al volumen de ventas esperado para optimizar costes y planificar las operaciones. Los picos de demanda, como las campañas de Black Friday, Navidad, Rebajas o San Valentín pueden suponer  un auténtico test de estrés para la cadena de suministros.

La logística anticipatoria a través de la Inteligencia Artificial permite producir solamente las unidades que se prevén vender, lo que nos permitirá evitar el exceso de almacenamiento de productos y satisfacer la demanda reduciendo el riesgo de roturas de stock.

Un caso real del uso de la analítica predictiva en logística es DHL Supply Chain Iberia, que ha desplegado el modelo Demand Forecasting para dimensionar las  previsiones de la demanda y planificar así más eficazmente las operaciones logísticas. A través de la analítica avanzada de datos y el Machine Learning, puede predecir el volumen de cajas, pallets y productos que necesitará disponer en inventario con una planificación de hasta un año.

2. Predicción de volumen de envíos

El análisis predictivo a través de Machine Learning no sólo permite predecir la demanda para adaptar la producción. También puede ser útil para pronosticar el volumen de envíos necesario en un período de tiempo, teniendo en cuenta el aprendizaje automático a partir de datos históricos y considerando factores como la estacionalidad, las festividades o el clima.

Prever el volumen de envíos es esencial para gestionar eficazmente la planificación de recursos, tanto en la disponibilidad y puesta a punto de vehículos, como en la gestión de los Recursos Humanos.

Otro caso real de uso de la Inteligencia Artificial para la predicción del volumen de envíos lo vemos en la empresa de transporte urgente SEUR, que utiliza un sistema de gestión de cargas con modelos de Big Data e Inteligencia Artificial para la asignación óptima de recursos y adaptarse al volumen de envíos.

3. Planificación de rutas

La planificación de rutas puede llevarse a cabo atendiendo a factores como distancia más corta, tráfico en la carretera e información meteorológica. 

A través de un sistema de Machine Learning, en el que se recopilen datos en tiempo real de los camiones  a través de localizadores GPS, sensores de temperatura y Visual Computing, es posible determinar la ruta más idónea para reducir los tiempos de entrega, evitar imprevistos con el envío de productos perecederos o reducir la tasa de accidentes de la flota de vehículos debido a las condiciones climatológicas.

Modelos como IoT Azure para transporte y logística permiten hacer un tracking completo de los vehículos en movimiento, las rutas, horas estimadas de llegada, velocidad o incluso el conductor, con un alto nivel de detalle para las ciudades y carreteras.

Las empresas en el sector de la moda que sepan entender estas nuevas tendencias podrán anticiparse a las tendencias del mercado y mejorar su rendimiento.

Planificación de rutas kraz

4. Localización óptima de los puntos de distribución

Uno de los retos de la industria logística para los que la IA puede ser determinante es la localización óptima de los puntos de distribución

Para poder atender al alto volumen de envíos que requiere el eCommerce, las empresas logísticas necesitan ubicar sus naves de almacenamiento en espacios óptimos para aproximar los almacenes o fábricas al punto de consumo, con el objetivo de minimizar los tiempos de entrega, lo que es especialmente determinante para la logística de productos perecederos.

A través de algoritmos de aprendizaje automático y Big Data, se pueden analizar las infraestructuras, recursos de transporte  y puntos de distribución para poder atender a los distintos tipos de redes de las empresas, como la distribución directa del fabricante al cliente, la distribución escalonada o la disponibilidad de centros de outsourcing.

Esto se puede realizar de diferentes formas, pero por ejemplo, desde Kraz lo hacemos bajo el desarrollo de soluciones de IA orientadas a optimizar la localización de los almacenes logísticos, de modo que se adapte a las necesidades de la logística de eCommerce y entregas punto a punto. 

5. Agilización de procesos de gestión aduanera

Los procesos aduaneros son una parte esencial en el transporte de mercancías internacional. Las ineficiencias provocadas por la gestión manual de las operaciones y el excesivo uso de papel o sistemas de comunicación por correo electrónico suponen que se produzcan errores administrativos en las exportaciones que pueden dar lugar a sobrecostes y retrasos.

La IA permite extraer información de documentos escaneados, no estructurados, haciendo que los procesos resulten más ágiles y transparentes. A través de sistemas de aprendizaje automático, la información se clasifica y se organiza de forma inteligente para agilizar los procesos.

En el plano de las agencias aduaneras, existen soluciones como Cargoes Custom que permiten buscar códigos HS a través de sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural o evaluar y predecir riesgos a partir de modelos de Deep Learning.

5. Agilización de procesos de gestión aduanera kraz

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6. Seguimiento de vehículos en tiempo real

A través de sensores IoT, las empresas del sector logístico pueden recopilar datos sobre su flota de vehículos: ubicación, tiempo en la carretera, velocidad… La información se recopila a través de sensores de Internet de las Cosas, que envían la información a un servidor en tiempo real y se almacena en la nube. 

Esto facilita la monitorización de los vehículos para supervisar el cumplimiento de los plazos previstos y analizar la productividad de cada unidad de la flota, así como prevenir los riesgos.

Es el caso de herramientas con Inteligencia Artificial como Enroute, que permite monitorizar las operaciones por GPS, recopilar datos sobre hábitos de conducción de los drivers y optimizar las rutas con seguimiento del tráfico a través de un mapa visual.

6. Seguimiento de vehículos en tiempo real kraz

7. Mantenimiento predictivo de la flota de vehículos

El mantenimiento de vehículos es uno de los factores que afecta a la eficiencia de las operaciones logísticas. Disponer de soluciones de mantenimiento predictivo con IA permitirá programar las reparaciones, el paso de la ITV, reducir el riesgo de accidentes y cumplir con los procesos de entrega de manera eficiente.

A través de dispositivos IoT, se puede diagnosticar y monitorear el estado del motor, la transmisión, los frenos o la velocidad del vehículo. Esta información se envía automáticamente a un software cada vez que el vehículo está en movimiento, lo que ayuda a planificar las revisiones en función del estado del vehículo, planificar su disponibilidad y evitar que se produzcan problemas técnicos que afecten a la cadena logística.

IA, IoT y Big Data, claves para una gestión logística inteligente y basada en datos

Gracias a la Inteligencia Artificial, transportistas, operadores logísticos y empresas con Departamento Logístico pueden mejorar todas las etapas del supply chain, desde el aprovisionamiento de materias primas hasta la gestión de la logística inversa, pasando por la gestión de flotas de vehículos. 

Las cadenas de suministro, inmersas cada vez más en estrategias Just in Time y producción a demanda, obligan al sector logístico a organizar, gestionar y aprovechar eficazmente una cantidad masiva y creciente de datos a través de la Inteligencia Artificial, el IoT y el Big Data. 

En momentos como los actuales, donde las roturas de stock y el desabastecimiento de algunas materias primas se está convirtiendo en uno de los dolores de cabeza del sector, la IA debe ser la prioridad para una mejor planificación de las rutas, control de los tiempos de entrega y análisis de predicción de la demanda.

El modo en que se recopilan, almacenan y procesan esos datos a través de la IA es clave para la toma de decisiones que pueden tener un impacto en la competitividad, la optimización de costes y la rentabilidad de las empresas. En esta línea, Kraz trabaja en proyectos para la mejora de la eficacia de la cadena de suministros a través de modelos de Machine Learning, Big Data y dispositivos IoT que permiten analizar, predecir y automatizar. 

A través de un tratamiento eficaz de datos estructurados masivos y complejos, se pueden llevar a cabo modelos de previsión de demanda de productos o puntos de venta, determinar la localización más óptima de los puntos de distribución o recolectar datos de equipos logísticos que permitan reducir los tiempos de entrega.

El uso de la IA en el sector logístico será determinante para que las empresas del sector puedan atender a las necesidades de sus clientes, utilizando una adecuada recopilación y tratamiento de datos para obtener ventajas competitivas.

Si quieres comenzar tu proyecto de inteligencia artificial aplicado a tu red logística y necesitas un partner que te ayude en el camino ¡contáctanos!

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