IA y Tecnología: Navegando los Desafíos Logísticos del Futuro

En el dinámico escenario logístico actual, las herramientas tecnológicas se erigen como el catalizador fundamental para enfrentar los desafíos del día a día. En las siguientes líneas veremos cómo la Inteligencia Artificial (IA) respaldada por otras herramientas tecnológicas, como el Internet de las cosas (IoT), ha demostrado ser una palanca crucial para la gestión de inventarios, la planificación logística y el monitoreo del transporte. Estas tecnologías ofrecen visibilidad en tiempo real, capacidad predictiva y análisis de datos estructurados y no estructurados, permitiendo anticipar riesgos y mejorar la toma de decisiones estratégicas.

Echando la vista atrás para mirar hacia el futuro

La Logística siempre ha sido un elemento clave en las operaciones de una organización. Son el último eslabón de la cadena, quien conecta todos los nodos productivos, desde proveedor, hasta el cliente final pasando por todos los puntos intermedios de almacenaje y distribución. Un área critica, cuyas necesidades en Talento y en Sistemas de Información no siempre se han considerado de una forma adecuada.

En 2019, una pandemia mundial, en un mundo globalizado, hizo que las Cadenas de Suministro sufrieran la mayor prueba de estrés que hubieran podido imaginar. La estabilidad a medio-largo plazo y la propia estrategia en Cadena de Suministro fue cuestionada, obligando a las compañías a ser resilientes y tener más flexibilidad que nunca. En ese entorno, a logística se reafirmó en su rol protagonista convirtiéndose en un elemento de supervivencia más que en un componente diferencial. Tres pilares fueron los que le han permitido sobrevivir y salir reforzada. El primero, iniciar la digitalización de su operativa, reduciendo la pérdida de información y los tiempos de procesamiento a lo largo de la cadena. El segundo, la diversificación de fuentes de suministro y partners, reduciendo así la dependencia, pero aumentando la complejidad de la gestión y de la trazabilidad. Y el tercero, incorporar la disrupción como un elemento habitual a la hora de planificar.

Hoy, retos nuevos pero viejos conocidos, acechan a una actividad ya de por sí estresada, las rutas de tráfico internacionales se ven colapsadas o amenazadas, nos enfrentamos a una falta de recursos cualificados, los costes y los volúmenes a transportar siguen en constante crecimiento, se mantiene una elevada exigencia por parte del consumidor en cuanto a plazo de entrega, flexibilidad y calidad en el producto entregado (efecto Amazon), el carburante es el principal driver del coste de transporte, las nuevas regulaciones nos obligan a incorporar múltiples variables en nuestro proceso de toma de decisiones. Esto, obliga a las empresas a cambiar la manera en la que gestionan y visualizan la información.

El sector necesita tener y aportar visibilidad, transparencia al resto de actores de la cadena para mantener la confianza en un entorno altamente inestable, en el que factores externos influyen hoy casi más que la propia eficiencia en la operativa y en el que la información importa más que nunca para tomar decisiones estratégicas a tiempo. Esta capacidad de aportar transparencia se torna más crítica y compleja cuando las actividades de logística y transporte están externalizadas.

Introduciendo la Inteligencia Artificial en la logística

Los sistemas de Información apoyándose en nuevas tecnologías, como por ejemplo la Inteligencia Artificial (IA), aportan una visión más extendida o menos acotada de la que dispone la propia ejecución de la actividad puesto que permiten incorporar un rango mayor de factores de riesgo a tener en consideración, aportando la capacidad de realizar simulaciones de posibles escenarios. Una de las principales fortalezas de la IA reside en su habilidad para detectar patrones relacionados con las tres V del big data (volumen, velocidad y variedad), así como descubrir correlaciones que no serían evidentes a simple vista. Además, la aplicación de la analítica predictiva resulta fundamental para abordar la incertidumbre presente en los mercados. Anticiparse a posibles riesgos, como una posible huelga de transporte, podría ahorrarnos muchos quebraderos de cabeza.

Gestión de inventarios y gestión de almacén

La gestión de almacenes (movimiento, inventario y gestión de la actividad), cada vez más compleja, viene soportada por un SGA (Sistema de Gestión de Almacenes) que puede estar integrado en el propio ERP del cliente o conectado con este. Un flujo de información actualizado, visibilidad sobre los tiempos de entrada y salida de pedidos, un proceso de reposición y reabastecimiento automatizado redunda en una gestión mucho más efectiva y eficiente de la operativa (información fiable y mejora en costes de gestión).

Algunos ejemplos de cómo la IA responde a los desafíos en este ámbito pueden ser:

Gestión de SKU (Stock Keeping Unit):

• Desafío: Gestionar una variedad de productos y SKU de manera eficiente puede ser complejo.
• Solución: La IA puede categorizar y clasificar productos, identificar patrones de ventas y sugerir estrategias de almacenamiento para maximizar la eficiencia y minimizar los tiempos de búsqueda.

Sistemas de Etiquetado y Seguimiento:

• Desafío: Identificar y rastrear productos de manera precisa en un almacén grande puede ser complicado.
• Solución: La IA puede integrarse con sistemas de etiquetado y tecnologías de seguimiento como códigos de barras, RFID (Identificación por Radiofrecuencia) o visión por computadora para proporcionar un seguimiento en tiempo real y una gestión precisa de inventarios.

Routing y Ubicación de Productos:

• Desafío: Optimizar la ubicación de productos dentro del almacén para minimizar el tiempo de picking y empaquetado.
• Solución: Algoritmos de IA pueden determinar las rutas más eficientes para la recolección de productos, minimizando las distancias recorridas por los trabajadores y mejorando la eficiencia operativa.

Gestión de Inventarios y Cargas:

• Desafío: Optimizar la gestión de inventarios y cargas es esencial para reducir costos y mejorar la eficiencia.
• Solución: Sistemas basados en IA pueden prever la demanda, mejorar la gestión de inventarios y optimizar la asignación de cargas, minimizando los costos de almacenamiento y transporte.

Gestión del transporte

El transporte, nacional e internacional, es un área repleta de oportunidades y desafíos. Se identifica como un Sector altamente tercerizado, fluctuante ante el precio del combustible, regulaciones gubernamentales, cambios en la demanda y otros factores externos. El mercado presenta una combinación de proveedores con presencia global, dominantes en el mercado, con una oferta soluciones integradas y un conjunto a empresas altamente especializadas.  Esto genera una red compleja cuya gestión es esencial para proporcionar un buen servicio.

El tener a los proveedores interconectados con un sistema de gestión del transporte proporciona a los clientes mayor visibilidad, información disponible en menor tiempo y un mayor control sobre los costes. Si a éste lo dotamos de IA, la optimización de rutas podrá tomar en cuenta otros factores que no sería posible contemplar (patrones de tráfico, monitorización en tiempo real, aprendizaje en función de la efectividad real de una ruta, …).

Algunos ejemplos de cómo la IA responde a los desafíos en este ámbito pueden ser:

Rutas y Planificación Logística:

• Desafío: Encontrar la ruta más eficiente y optimizar la planificación logística puede ser complejo debido a factores como el tráfico, las condiciones meteorológicas y los cambios en tiempo real.
• Solución: Algoritmos de optimización basados en IA pueden analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real, considerando múltiples variables para determinar las rutas más eficientes y realizar ajustes dinámicos según las condiciones cambiantes.

Monitorización de Condiciones de Carretera (en conjunto con IoT):

• Desafío: Las condiciones de la carretera, como el estado del pavimento, el tráfico y las condiciones climáticas, pueden afectar significativamente la eficiencia y la seguridad del transporte.
• Solución: Sensores conectados y sistemas de monitoreo alimentan datos a modelos de IA que pueden prever y responder a cambios en las condiciones de la carretera, mejorando la seguridad y la eficiencia.

Eficiencia Energética:

• Desafío: Reducir el consumo de combustible y la huella de carbono en el transporte.
• Solución: La IA puede analizar patrones de conducción, condiciones del tráfico y datos meteorológicos para optimizar la eficiencia energética, contribuyendo a la sostenibilidad ambiental.

Visibilidad de la operativa

Tener una correcta visión agregada de nuestra actividad es una ventaja competitiva al permitirnos reaccionar de forma ágil y gestionar por excepción entre los miles de datos que se gestionan a diario en la actividad de un almacén y el transporte.

A través de la implantación de una Control Tower podríamos aportar visibilidad, transparencia a cualquier miembro de la Cadena, identificando donde están los puntos de dolor en la ejecución de las operaciones y facilitando así la toma de decisiones colaborativas (entre stakeholders internos y externos de la Cadena, por ejemplo).  

El futuro, hoy

Este post nos ha permitido ver cómo la inteligencia artificial (IA) emerge como una solución diferencial al proporcionar herramientas avanzadas para la gestión de inventarios, la planificación logística y la monitorización del transporte. Mediante el análisis predictivo, algoritmos de optimización y adaptación continua, la IA optimiza rutas, anticipa problemas como huelgas o congestiones, y mejora la eficiencia operativa. Su capacidad para procesar grandes conjuntos de datos y considerar variables multidimensionales brinda una visión más amplia, permitiendo a las empresas tomar decisiones informadas y ágiles en un entorno logístico en constante cambio. La IA se posiciona como un elemento clave para abordar los retos y destacar en la entrega de soluciones innovadoras en el transporte y la logística.