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La tecnología de vanguardia tiene gran magnitud en las operaciones logísticas y comerciales. No se trata solo de eliminar procesos o tiempos improductivos, sino de sacar provecho del análisis de datos y métricas para tomar mejores decisiones estratégicas, modelar posibles escenarios y responder a la demanda con un mayor acierto. De este modo, el machine learning ayuda a sacar a la luz los elementos primordiales para cualquier tipo de organización y entender cómo afectarán los negocios.


El machine learning es un campo de la inteligencia artificial que propone soluciones tecnológicas más precisas en el pronóstico de resultados a través de los algoritmos y la construcción de modelos analíticos. En otras palabras, un software aprende por sí mismo y realiza continuos avances para mejorar su desempeño con apenas intervención del hombre.

El machine learning enlaza datos nuevos con herramientas. (1)

 

Pasos para implementar Machine Learning

Con el desarrollo del Big Data, las soluciones tecnológicas canalizan datos masivos para identificar patrones a través del análisis predictivo. Este aprendizaje subraya la automatización de los procesos para mejorar la relación con los clientes e impulsar la innovación. Para implementar machine learning, es esencial conocer cómo emparentar los algoritmos con las herramientas adecuadas. Pasos importantes:


  • 🔴 Comprender la estructura. Antes de comenzar, debes conocer a fondo la cadena de suministro y evaluar cuáles son tus necesidades para ajustar la distribución teórica. Con el análisis de la estructura, debes identificar las fortalezas y debilidades del sistema y alinear el problema con los datos factibles.


  • 🔴 Definir los objetivos. El aprendizaje automático requiere de mucha información compartida entre los diferentes actores. Por tanto, contar con datos confiables es fundamental para comenzar a proyectar un método de análisis. En esta etapa debes decidir qué tipo de aprendizaje será adecuado y definir la plataforma integrada.




  • 🔴Desarrollar un proyecto coherente. Con la ayuda de un equipo de asesores podrás construir un proyecto de machine learning y establecer un modelo que se irá perfeccionando con nuevos datos hasta encontrar un patrón robusto.

  • Análisis de data y metricas. (1)

Beneficios en la cadena de suministro

Como toda tendencia logística enfocada en la automatización de procesos, el machine learning revoluciona la forma de trabajar y la cultura de una empresa. Uno de sus grandes beneficios es la posibilidad de tomar mejores decisiones, dado que ya no es suficiente buscar solo formas de ahorrar o crecer en ventas. Por ejemplo, el procesamiento rápido y eficaz de los datos permite adoptar soluciones ágiles, incluso en poco tiempo, cuando surgen situaciones comprometidas con la ciberseguridad o la vulnerabilidad de los sistemas. Principales beneficios:

🔴 Identificación de tendencias y patrones. Las organizaciones pueden tomar decisiones estratégicas en menos tiempo a partir del aprendizaje de las máquinas.

🔴  Niveles de eficiencia. Las tareas repetitivas se aceleran y la gestión de inventario encuentra mayor equilibrio.

🔴  Análisis predictivo. Las capacidades de la empresa para pronosticar la demanda e identificar riesgos y oportunidades se desarrollan eficazmente.

🔴  Interacción con los clientes. La relación con los clientes mejora y los canales de comunicación se amplían, considerando que este compromiso es una ventaja competitiva.

🔴  Eficiencia de los activos. La predicción también se aplica en el mantenimiento preventivo de las flotas y los equipos de la empresa.

En logística, el machine learning identifica tendencias y patrones. (1)


Amplia gama de aplicaciones


La transformación digital encuentra en la ciencia de los datos un pilar importante para desarrollarse en amplios sectores, desde las recomendaciones de compra online hasta el planeamiento de la movilidad urbana y la detección de resultados farmacológicos.

En el entorno en línea, los datos permiten conocer el comportamiento de los usuarios y sugerir recomendaciones personalizadas. Se reduce el contenido spam y se optimizan los motores de búsqueda. Los vehículos inteligentes se ajustan a las preferencias del conductor y mejora la movilidad urbana y sustentable. La medicina avanza en la detección de enfermedades. El asesoramiento financiero mejora cuando se identifican las perspectivas y se previene el fraude.

En la industria del transporte y el ecommerce, el impacto de la inteligencia artificial optimiza rutas, tiempo y recursos, detecta anomalías y problemas potenciales. Así, las empresas de logística pueden predecir la demanda, gestionar los almacenes de manera inteligente y planificar mejores rutas de transporte con los algoritmos de aprendizaje automático, sobre todo, considerando el auge del comercio electrónico que obligó a muchas empresas a transformarse.


¿Cuándo es momento de invertir en esta tecnología?

Los conocimientos técnicos comprenden un beneficio para cualquier empresa, sin importar su tamaño. Sin embargo, lo cierto es que también significa una inversión. Con los avances tecnológicos aumenta la precisión en la gestión de las herramientas para ganar más independencia. Entonces, ¿cuándo debes considerar invertir en machine learning?

 

🔴  Tus operaciones generan muchos datos disponibles para el análisis predictivo.

🔴  Quieres ganar más eficiencia y rentabilidad con logística moderna.

🔴  Necesitas mejorar la experiencia de tus clientes.

🔴  Existen anomalías u obstáculos en la cadena de abastecimiento.

🔴  Tus empleados deberían canalizar sus esfuerzos en otro tipo de tareas.

 

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Topics: Tendencias de la Industria, Logistica

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