La aplicación de la inteligencia artificial (IA) a la logística y la gestión de stocks ha emergido como un catalizador para la transformación y la eficiencia de las empresas.
Este artículo explora a fondo la intersección entre IA y logística, desentrañando sus aplicaciones prácticas y destacando cómo esta simbiosis redefine por completo aspectos como la gestión de stocks. Un ámbito en el que Inova también trabaja desarrollando nuevas herramientas que agilice la administración de inventarios y almacenes
¿Cómo la IA aplicada a la logística cadena de suministro beneficia la gestión de stocks?
La IA aplicada a la logística implica la implementación de algoritmos inteligentes y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones y abordar la planificación, ejecución y optimización de sus operaciones diarias.
Al aprovechar la inteligencia artificial, las empresas pueden lograr una gestión de stocks más precisa, eficiente y adaptativa, lo que se traduce en ventajas competitivas significativas.
Pero, ¿cómo estos aspectos benefician directamente a las empresas?
Precisión en la previsión de demanda a través de algoritmos
La IA utiliza algoritmos avanzados para analizar grandes conjuntos de datos, identificando patrones de comportamiento del consumidor, estacionalidades y otras variables relevantes. Esto permite una previsión de demanda más precisa, evitando excesos o carencias en el inventario.
Al anticipar con mayor precisión las tendencias de consumo, las empresas pueden ajustar sus niveles de stock de manera proactiva, optimizando los recursos y reduciendo costos asociados con excedentes o pérdidas por falta de productos.
Optimización de inventarios
La IA no solo se limita a prever la demanda. También optimiza los niveles de inventario en tiempo real. Al analizar constantemente datos sobre las ventas, tendencias del mercado y cambios en el comportamiento del consumidor, la IA ajusta automáticamente los niveles de stock. Y refleja de forma fidedigna la demanda actual.
Esto no solo mejora la eficiencia operativa al minimizar el exceso de inventario, sino que también garantiza que los productos estén disponibles cuando los clientes los necesiten.
Mejora de la toma de decisiones
Los algoritmos inteligentes de la IA son capaces de procesar información a una velocidad y escala que supera las capacidades humanas. Esto permite una toma de decisiones más rápida y precisa en la gestión de stocks.
Por ejemplo, la IA puede evaluar automáticamente factores como las condiciones climáticas, eventos promocionales y cambios en la demanda. Así se suministra información en tiempo real para tomar decisiones informadas sobre la reposición de inventario, la asignación de recursos o la planificación de rutas.
Reducción de costos operativos
La optimización de inventarios y la mejora en la toma de decisiones no solo contribuyen también a la reducción de costos operativos. Al minimizar los excesos de inventario, las empresas ahorran en almacenamiento y costos asociados.
Además, la eficiencia en la planificación de rutas y la asignación de recursos gracias a la IA contribuye a una logística rentable.
Adaptabilidad a cambios en tiempo real
La IA es capaz de adaptarse dinámicamente a cambios en el entorno operativo. Ante eventos inesperados, la IA ajusta rápidamente las estrategias de gestión de stocks. Esta capacidad de adaptabilidad en tiempo real asegura que las empresas puedan responder ágilmente a situaciones cambiantes del mercado. El resultado es muy positivo: se mantiene la agilidad operativa y la satisfacción del cliente.
Fases de implementación de herramientas de IA para la gestión de stocks
La implementación exitosa de herramientas de IA en la gestión de stocks implica un proceso estructurado que abarca varias fases críticas. Desde la evaluación inicial de la infraestructura hasta la integración y la adaptación continua, cada fase juega un papel vital en la eficacia general de la adopción de la IA.
Pero, ¿cuáles son las fases?
Evaluación de infraestructura y necesidades: entendiendo los requisitos únicos
Antes de la implementación, es crucial evaluar la infraestructura existente y comprender las necesidades específicas de la empresa. Esto incluye la identificación de áreas de la cadena de suministro que se beneficiarán más con la aplicación de herramientas de IA.
Selección de herramientas y proveedores: escogiendo soluciones adecuadas
Después de comprender las necesidades, la siguiente fase implica la selección de las herramientas de IA y los proveedores que mejor se ajusten a los objetivos de la empresa. Esto puede incluir sistemas de pronóstico, algoritmos de enrutamiento, o herramientas específicas según los requerimientos.
Integración con sistemas existentes: asegurando la coherencia operativa
La integración efectiva con los sistemas existentes es esencial para garantizar la coherencia operativa. Esto implica la conexión fluida de las herramientas de IA con los sistemas de gestión de almacenes, software de seguimiento de activos y otros sistemas relevantes de gestión empresarial vitales para aprovechar las capacidades de pronóstico y optimización.
Adaptación continua: capacitando a los equipos y mejorando el desempeño
La capacitación de los equipos es esencial para maximizar los beneficios de las herramientas de IA. Además, la adaptación continua implica ajustes a medida que la IA aprende de nuevos datos y escenarios.
Cada vez son más las empresas que implementan sistemas de asignación de tareas basados en IA. El objetivo es proporcionar a los equipos la capacitación necesaria para comprender cómo interactuar con el sistema y adaptar los algoritmos según los cambios en las demandas operativas y las habilidades del personal.
Evaluación de resultados y optimización: mejorando el rendimiento
La fase final implica la evaluación continua de los resultados y la optimización de las herramientas de IA. Esto incluye la revisión de métricas clave de rendimiento y la realización de ajustes para mejorar la eficacia.
Calibrar el sistema de gestión de inventarios permite realizar ajustes en los algoritmos según las tendencias de la demanda y las variaciones estacionales, mejorando constantemente la eficiencia de la cadena de suministro.
Herramientas de IA en almacenes: más allá de la mera automatización
Las herramientas de inteligencia artificial en gestión de stocks no se limitan a la automatización; abarcan una diversidad de aplicaciones que desempeñan roles únicos en la optimización de la cadena de suministro.
Desde sistemas de pronóstico hasta algoritmos de enrutamiento inteligente, cada herramienta de IA contribuye a una gestión logística más precisa.
A continuación exploramos algunas de estas herramientas.
Sistemas de pronóstico predictivo: anticipando la demanda
Los sistemas de pronóstico predictivo emplean algoritmos de IA para analizar datos históricos y patrones de mercado, anticipando la demanda futura con mayor precisión.
Estos sistemas se están utilizando masivamente en el sector textil para analizar las tendencias que afectan a la moda y anticiparse a los picos de demanda de las prendas. De esta manera las empresas pueden ajustar mejore su inventario y diseñar estrategias de marketing proactivas.
Algoritmos de enrutamiento inteligente: optimizando rutas de entrega
Los algoritmos de enrutamiento inteligente utilizan la IA para evaluar múltiples variables, como el tráfico en tiempo real, las condiciones meteorológicas y las restricciones de entrega. El objetivo es diseñar rutas más eficientes.
Las empresas de reparto que mejores valoraciones tienen de sus clientes son las que aplican estas herramientas para reducir sus tiempos de entrega y, de paso, rebajar el costo operativo.
Asistentes virtuales para atención al cliente: mejorando la experiencia del usuario
Los asistentes virtuales basados en IA utilizan procesamiento de lenguaje natural para suministrar respuestas instantáneas a consultas de clientes.
Cada vez son más las empresas que los emplean en la gestión de pedidos en línea para responder a consultas sobre el estado de los pedidos, procesos de devolución y detalles específicos de los artículos.
El objetivo es el de mejorar la experiencia de usuario y liberando recursos de atención al cliente para tareas más complejas.
Sistemas de optimización de almacenes: maximizando la eficiencia espacial
Los sistemas de optimización de almacenes utilizan algoritmos de IA para organizar de manera eficiente los productos en los almacenes, maximizando el espacio disponible y facilitando la recuperación de productos.
En la gestión de repuestos en las empresas de automoción es habitual este tipo de herramientas, capaces de organizar los productos considerando la frecuencia de demanda, tamaños y relaciones de compatibilidad, optimizando la disposición en el almacén y reduciendo tiempos de preparación de pedidos.
Herramientas IA para logística: Combinando tecnologías con IA para una eficiencia máxima
La Inteligencia Artificial (IA) despliega su máximo potencial cuando se combina estratégicamente con otras innovaciones tecnológicas.
La sinergia entre la IA, el Internet de las Cosas (IoT) y la Automatización Robótica de Procesos (RPA) no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que redefine la manera en que las empresas gestionan sus operaciones logísticas.
IA + IoT: optimización en tiempo real de la cadena de suministro
La combinación de la IA y el IoT permite la recopilación y análisis en tiempo real de datos provenientes de sensores y dispositivos conectados en toda la cadena de suministro.
Cada vez son más las empresas de transporte que integran IA con sensores IoT en sus vehículos de entrega. El resultado es la obtención de datos sobre ubicación, temperatura y condiciones de carga en tiempo real. Esta integración optimiza las rutas de entrega, mejorado la gestión de inventarios perecederos y reducido los tiempos de inactividad.
IA + RPA: automatización inteligente en procesos logísticos
La combinación de la IA y la RPA permite la automatización inteligente de tareas repetitivas y la toma de decisiones basada en patrones identificados por algoritmos de aprendizaje automático.
En la gestión de stocks, numerosas empresas implementan la IA junto con robots autónomos controlados por RPA. La IA optimiza la planificación de rutas de los robots, identificando la disposición más eficiente de productos en el almacén.
La RPA es capaz de ejecutar tareas como la carga y descarga automatizada, agilizando el flujo de trabajo y reduciendo la dependencia de la mano de obra humana.
IA + blockchain: transparencia y seguridad en la cadena de suministro
La combinación de la IA y la tecnología blockchain proporciona una cadena de suministro más transparente y segura al rastrear y verificar cada paso de la producción y distribución.
En la industria alimentaria es habitual la aplicación de IA junto al blockchain para rastrear el origen y la calidad de los alimentos. La IA analiza datos de sensores y registros de temperatura, mientras que la blockchain garantiza la inmutabilidad de la información.
IA y Blockchain contribuyen a la trazabilidad
Esto mejora la trazabilidad y permite a los consumidores acceder a información detallada sobre el recorrido de los productos, desde el lugar de producción a la mesa.
IA + analítica predictiva: optimización de inventario y demanda
La combinación de la IA con analítica predictiva permite anticipar tendencias de demanda y optimizar niveles de inventario.
Su empleo en el comercio minorista permite prever patrones de compra. La IA analiza datos históricos y factores externos, como eventos estacionales o promociones.
IA + realidad aumentada (AR): mejora en la recogida de pedidos y entregas
La combinación de la IA con Realidad Aumentada mejora la eficiencia en procesos de recogida y entrega al ofrecer información contextual en tiempo real a los trabajadores.
En la logística de e-commerce, las empresas más avanzadas emplean la IA junto con AR para optimizar la recogida de pedidos en almacenes. La IA identifica la disposición más eficiente de los productos, mientras que la AR guía a los trabajadores mostrando información sobre la ubicación y cantidad de artículos en tiempo real.
Todo ello ha acelerado significativamente los procesos de preparación de pedidos.
Empresas líderes que adoptan con éxito la IA en el ámbito logístico
Amazon
El gigante del comercio electrónico utiliza IA para mejorar la eficiencia en la cadena de suministro y su gestión de stocks. Uno de los secretos de su éxito son los algoritmos de recomendación impulsados por IA, que mejoran significativamente la precisión de las previsiones de demanda.
Alibaba
La plataforma de comercio electrónico china incorpora IA en toda su cadena de suministro para una operación más eficiente. Esto le permite optimizar el proceso desde la gestión de stocks hasta la logística de última milla.
Mercadona
La cadena de supermercados implementa sistemas de IA para la gestión de inventarios y la logística interna. La precisión en la gestión de stocks ha llevado a una reducción significativa de pérdidas por excedentes y falta de producto.
Seur
La empresa de mensajería utiliza la IA para mejorar la eficiencia en la entrega y la gestión de rutas, ofreciendo a los clientes estimaciones de entrega más precisas.
Inditex
La empresa de moda utiliza la IA para la gestión de inventarios y la previsión de demanda, optimizando la disponibilidad de productos en sus tiendas.
La aportación de Inova a la aplicación de la IA a la gestión de stocks
Inova se encuentra inmersa en el desarrollo de su propia solución de gestión y control de stocks basada en Inteligencia Artificial. El área de Industria 4.0, liderada por Laura Pereira, ha obtenido para su desarrollo financiación de la UE a través de la convocatoria Abierta de Proyectos de Innovación de la iniciativa RESIST Eurocluster.
El objetivo del proyecto, que cuenta con la colaboración de la firma portuguesa VMFlex, es doble. En primer lugar, Inova pretende desarrollar e implementar en VMflex una herramienta digital dinámica orientada a pymes que les permita operar de manera eficiente y con el mínimo consumo de recursos a la hora de gestionar el stock de cada producto en base a datos históricos.
Además, la solución también aspira a realizar predicciones de ventas a partir de datos históricos empleando la IA.
Ayudas públicas para la digitalización de la cadena logística
En los últimos años las administraciones se han volcado en destinar fondos para contribuir a la digitalización de las cadenas logísticas con el fin de reducir los costes ligados a ellas y las emisiones contaminantes. En Galicia opera desde hace años el programa Re-acciona de IGAPE, que busca impulsar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas de la Comunidad.
Desde abril de 2024 Inova presta el servicio Re-acciona optimización de procesos, que incluye líneas de trabajo para ayudar a las empresas que incluyan en su actividad procesos logísticos con el fin de optimizarlos, digitalizarlos y hacerlos más circulares para reducir su impacto y ganar en eficiencia.
