Implementa la inteligencia artificial a tu cadena de suministro

En este blog, te explicamos qué es la IA y cómo puedes aplicarla a la logística. No se trata solo de una tendencia en ascenso para cualquier rubro; los expertos de consultoras y empresas indican que tiene un gran impacto en la cadena de suministro dentro de la logística.  Veremos cómo aplicar la inteligencia artificial, qué puedes lograr con ella y cuáles son sus beneficios.

Inteligencia artificial aplicada a la logística

La inteligencia artificial toma decisiones utilizando bases de datos de distintas fuentes para la resolución de problemas, los cuales se basan en la capacidad de la IA de predecir, estimar y extraer patrones. Teniendo en cuenta esto, ¿cómo podemos implementar la inteligencia artificial en nuestra cadena de suministro? 

Si hay mayor flujo de datos de una empresa, mayor tráfico de productos y menores trabas en la cadena de suministro, eso significa que puedes aplicar la inteligencia artificial a grandes volúmenes de mercancías. 

¿Por qué es tendencia la inteligencia artificial en logística?

En logística, la inteligencia artificial es una tendencia: la consultora Sage estima que para el 2023 “el 65 % de las empresas que integran la lista Forbes Global 2000 habrán actualizado sus sistemas”.  En el blog del DHL Bootcamp hemos explicado que la inteligencia artificial se destaca por “mejorar la cadena de suministro de productos, acelerando procesos y automatizando partes. Permite agilizar los pasos administrativos del comercio internacional”. 

Las dos tendencias que llevarán a beneficios concretos según el radar de tendencias de logística de DHL son la logística anticipatoria y el autoaprendizaje. La logística anticipatoria tiene que ver con la anticipación de problemas para disminuir esas trabas en la cadena de suministro, mientras que el autoaprendizaje se refiere a la corrección de errores y detección de patrones de la IA.  

¿Qué tipos de IA se están aplicando hoy en día? La consultora Schaefer destaca que un 41,7% de la inteligencia artificial se está implementando en el sector de transporte,  dentro de la cadena de suministro, para reducir los tiempos de entrega y de transporte de bienes. Pero Schaefer habla de la necesidad de una automatización a gran escala para mejorar la productividad en forma global. 

Muchas consultoras destacan que utilizar inteligencia artificial hace más eficiente, en logística, los procesos 3PL (third-party logistics). El hecho de que la IA sea necesaria no sorprende: según IBM, “Actualmente, se aprovecha menos de un 10% de los datos de cadena de suministro, y la mayoría de las empresas va prácticamente a ciegas; el 80% de los datos son opacos o no están estructurados”. 

Beneficios de aplicar la IA a la logística

La consultora de tecnología DataGridz menciona los siguientes factores como beneficios de la inteligencia artificial: reducción de tiempos, reducción de costos, optimización de tareas (mejora en la productividad), análisis y recolección de datos. Te diremos en qué consiste cada uno de los beneficios y qué tipos de inteligencia artificial sirven para llegar a ellos.

• Mejor productividad: Para las operaciones de oficina que apoyan al negocio (también se le llama back-office), se pueden optimizar tareas y reducir errores mediante la automatización cognitiva. Este tipo de automatización sirve para que la IA almacene datos sobre las tareas repetitivas y las lleve a cabo de la forma más eficiente.

• Recolección de datos: La revista Forbes remarca que todo está en los datos: “La IA requiere una capacidad transparente para rastrear fácilmente la integridad de los datos y monitorear las predicciones de ventas para verificar su precisión. La IA sin datos completos y de calidad es una receta para el fracaso”. Se pueden recolectar datos sobre:

  - Stock

  - Demanda y oferta

  - Patrones de comportamiento de los clientes

• Transporte predictivo: Las ventajas de tener un transporte predictivo utilizando inteligencia artificial reducen el tiempo de viaje, lo cual reduce costos. El uso de smart roads permite que el transporte utilice rutas optimizadas según el tránsito o el clima, lo que hace, además, a rutas más seguras. La tecnología smart utiliza un sistema de advertencia a conductores por luces LED y paneles solares.
• Control de calidad automático: El control de calidad de productos puede automatizarse utilizando sistemas de detección visual para detectar fallas. La detección visual por computadora hace que no sea necesaria la supervisión humana.

¿Cómo sacarle partido a la inteligencia artificial?

¿De qué debes ocuparte a la hora de implementar la IA? Puede haber barreras, pero las principales preocupaciones son: hacer un análisis de los tipos de IA que resultarán más útiles; hacer una incorporación paulatina de un elemento de IA; estudiar cómo se maneja tu negocio y qué tareas desempeñan los empleados (¿cómo es la dinámica de trabajo?). 

Con la IA, podrás pasar de una respuesta reactiva (una reacción posterior a un problema) a una respuesta predictiva (es decir, que anticipa el problema). Sin embargo, no es posible implementar la IA como solución automática, sino que además deberías enfocarte en:

• Mejorar el trabajo con los proveedores
• Mejorar la experiencia del cliente (customer experience)
• Detectar automáticamente los números de serie (para rastreos de productos a lo largo de la cadena de suministro)
  
  

Teniendo esto en cuenta esto, puedes empezar a enfocarte en dónde implementar la inteligencia artificial para obtener mayores beneficios.

¿Dónde implementar la IA dentro de la cadena de suministro?

En el momento de asegurar una buena planificación, es clave tener una buena capacidad de predicción para armar un plan de trabajo y producción. Esto refiere a la capacidad de la inteligencia artificial de predecir, por ejemplo, la falla en un equipo, y principalmente de oferta y demanda.

En segundo lugar, la IA también sirve para automatizar tu centro de almacenamiento. Los drones, los vehículos autónomos y otro tipo de inteligencia artificial similar pueden ser aplicados para mejorar el proceso de interacción humana con la tecnología.

En tercer lugar, la inteligencia artificial autónoma implica utilizar robots de centros de almacenamiento  para mejorar todos los aspectos de la cadena de suministro: selección, armado de paquetes, transporte y guardado. En esta categoría entran los sensores y detectores visuales.

Por último, también puede usarse la inteligencia artificial para: tareas de oficina, mejoramiento de servicio al cliente, establecer precios más flexibles según oferta y demanda, entre otros.

¿Cómo integrar la AI a todas tus operaciones logísticas?

Una empresa como DHL se asegura, a través del sistema 3PL y hasta 5PL, de implementar la inteligencia artificial en logística para que tu negocio ahorre tiempo y dinero. Mediante la puesta en marcha de sistemas de reconocimiento óptico, el machine learning y el reconocimiento automático de caracteres (llamado “OCR”). DHL también ha integrado algoritmos a su sistema de almacenamiento. De esta forma, y como hemos dicho antes, toda la cadena de suministro se hace más eficiente y eficaz mediante la tecnología. 

Si no es con un servicio third-party, de todos modos está demostrado que la inversión en inteligencia artificial no solo tiene buenos retornos de inversión, sino que no representa un gran gasto para un negocio. 

Conclusión: ¿hay alguna desventaja?

Las preocupaciones que han surgido respecto de la inteligencia artificial en logística son, mayormente, el reemplazo del trabajo humano. Por otra parte, hay una preocupación sobre la integración de tareas humanas con las tareas que la IA puede llevar a cabo. Por eso, se recomienda hacer un entrenamiento del personal antes y durante la incorporación de la IA a cualquier empresa.

También hay un problema cultural: muchas personas no han recibido educación sobre robótica e inteligencia artificial (tanto sobre sus usos, como sobre sus ventajas y desventajas). Sin embargo, son mayores las ventajas: como hemos visto, automatizar procesos que ya son rutina dentro de la cadena de suministro es una de las mejores estrategias para mejorarla. Esto va desde la simplificación de tareas y la predicción hasta la recolección de datos.