Inteligencia artificial en logística

Inteligencia artificial en logística

La Inteligencia Artificial IA está llevando a cabo una transformación multidimensional en la logística. Ahora las industrias y empresas distribuidoras pueden analizar datos y predecir comportamientos o tendencias en el mercado con una precisión y rapidez asombrosas.  

Además, con la IA es posible abordar los desafíos logísticos tradicionales, como la mejora de los tiempos de entrega, el ahorro de combustible, la gestión de las interrupciones imprevistas, la reducción de los costes operativos, el incremento de la seguridad de las operaciones, la mejor gestión del stock, etc.   

En este artículo exploramos el uso estratégico de las tecnologías de la Inteligencia Artificial en la planificación logística y en la gestión del almacén y el transporte. Además, explicamos cómo se está aprovechando la IA para optimizar el consumo energético. 

¿Cómo la IA puede ampliar las capacidades logísticas?

 

Recordemos que los sistemas informáticos impulsados por la IA y el Aprendizaje Automático son capaces de compilar y analizar grandes conjuntos de datos, con el fin de aprender a realizar tareas humanas complejas, como razonar, planificar y predecir a gran velocidad, y con alta fiabilidad. 

Este análisis de datos avanzado de la IA representa una herramienta valiosa para tomar mejores decisiones dentro de los procesos logísticos, con el objetivo de: 

  • Optimizar las operaciones de almacenamiento y transporte. 
  • Predecir demandas. 
  • Planificar pedidos. 
  • Prevenir errores. 
  • Detectar factores de riesgo, etc. 

Por ejemplo, la industria textil, de la confección y la moda ha liderado el uso de la IA en sus procesos logísticos y de fabricación. Emplea la visión artificial y el análisis avanzado de imágenes para detectar fallos en las prendas de vestir. También emplea sistemas inteligentes para monitorear el estado de las prendas durante el transporte.  

Veamos los numerosos los campos logísticos en los que puede aplicarse la Inteligencia Artificial. 

 

La IA y la planificación

En la logística, la capacidad de la IA para analizar enormes cantidades de datos y pronosticar comportamientos es especialmente útil en la planificación predictiva de diversas áreas de la logística:  

Previsión de la demanda 

Los softwares impulsados por algoritmos inteligentes, como los sistemas de gestión de almacenes SGA o los sistemas Enterprise Resource Planning ERP avanzados, tienen la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y contrastarlos con datos históricos (rendimientos, ventas, pedidos, devoluciones…), con el objeto de reconocer patrones, detectar tendencias y determinar la demanda de manera precisa. 

Incluso, la IA puede simular múltiples escenarios posibles, para facilitar a los líderes la toma de decisiones. En general, esto ayuda a las empresas a optimizar horarios, seleccionar el transporte, mejorar la gestión del inventario, etc.  

Optimización de rutas 

Los sistemas de gestión de transporte impulsados por la IA pueden identificar las rutas de entrega más eficientes, mediante el análisis de datos históricos, como los patrones de tráfico, los eventos climatológicos, las capacidades de los vehículos, las preferencias de los clientes y las características de las carreteras.  

Además, estos sistemas inteligentes abordan interrupciones imprevistas, como bloqueos de vías o embotellamientos, facilitando los ajustes de ruta en tiempo real y el desvío de los vehículos a otras carreteras disponibles. De esta manera, se minimiza el tiempo de entrega, el consumo de combustible y los costes del transporte.  

Gestión de inventario 

Los algoritmos inteligentes, como los SGA o ERP avanzados, también pueden analizar los datos de ventas, los tiempos de entrega de la empresa, los cronogramas de producción o de pedidos y las restricciones en el presupuesto y el espacio de almacenamiento. Todo con el fin de determinar los niveles de existencia mínimos, ajustarlos de forma dinámica y establecer rutinas de reabastecimiento.  

La ventaja es poder tomar decisiones más eficientes para ajustar las estrategias de distribución. Además, se eliminan los riesgos de desabastecimiento o exceso de stock y es posible detectar los productos de poca salida o movimiento lento. 

Incluso, la IA puede predecir los picos de demanda para cada tipo de producto, con base en la época del año. De esta manera, ayuda a prevenir el desabastecimiento repentino y a obtener mayor control sobre el presupuesto. 

La IA para la automatización de procesos y tareas

La automatización de los procesos logísticos va más allá de reemplazar la mano de obra. Los sistemas de IA, especialmente los que integran algoritmos de Aprendizaje Automático, pueden tomar decisiones inteligentes y adaptar sus capacidades a situaciones cambiantes. 

Esta automatización inteligente puede instaurarse en diversas áreas de la logística. Por ejemplo: 

  • La automatización de la gestión documental. Gracias a las tecnologías, como el Procesamiento del Lenguaje Natural PLN y el Reconocimiento Óptico de Caracteres OCR , los softwares gestión de documentos inteligentes aceleran y automatizan la entrada de datos y la clasificación y búsqueda de archivos. Estas capacidades reducen los errores humanos y mejoran la eficiencia operativa. 
  • La automatización física del almacén. Esta automatización inteligente puede llevarse a cabo mediante:  
  • Las soluciones inteligentes para el registro de la mercancía, el embalaje, el precintado o la apertura de cajas. Por ejemplo, las colocadoras automáticas de cajas en los transportadores aéreos y las formadoras automáticas de cajas de cartón. 
  • Los robots asistidos por la IA. Se encargan de las operaciones complejas, como la clasificación, la recolección, el embalaje y el transporte de la mercancía dentro del almacén, sin necesitar intervención humana. Además, sus capacidades evolucionan y pueden aprender nuevas tareas. Por ejemplo, los vehículos guiados automatizados AGV. 
  • La automatización mediante softwares. Los sistemas de gestión de almacén SGA avanzados tienen la capacidad de predecir los patrones de demandas futuras, automatizar notificaciones y asignaciones de tareas a los operadores y optimizar el uso del espacio. De esta manera, la IA ayuda a adaptar y organizar el almacén para las necesidades futuras de la empresa. 
  • La automatización de la preparación de pedidos, mediante los siguientes sistemas: 
  • Los robots móviles autónomos AMR, que cuentan con sensores para navegar por el almacén y recuperar los artículos, sin riesgo de colisión. 
  • Brazos robóticos, impulsados por la IA y los sistemas de visión por computadora, para identificar y seleccionar artículos, con alta precisión y rapidez. 

La IA en la detección de anomalías

Los sistemas de IA suelen combinarse con los dispositivos IoT para monitorizar el estado de vehículos y maquinarias, con el fin de detectar sonidos inusuales o algún patrón de rendimiento que indique problemas potenciales. De esta forma, la empresa puede responder rápidamente ante cualquier fallo, evitar paralizaciones o minimizar el impacto de éstas en las operaciones. 

  • Estos dispositivos incluyen sensores interconectados que recopilan datos en tiempo real y los envían mediante una red (ethernet, wi-fi…) a softwares inteligentes de análisis y gestión de rutas o inventarios. Básicamente, los dispositivos IoT pueden rastrear paquetes, contenedores y vehículos, tanto dentro del almacén como durante el envío, para detectar la posición georeferenciada, las vibraciones, los pesos, las temperaturas, etc. 

Además, la tecnología de visión por ordenador puede integrarse en máquinas o robots para monitorizar continuamente la línea de producción o evaluar la calidad del producto a almacenar o a entregar, identificando defectos y generando alertas automáticas para que los operarios intervengan de manera oportuna.   

  • El sistema de visión por computador se compone de cámaras de alta resolución y un software avanzado que interpreta las imágenes captadas. Tiene la capacidad de detectar y reconocer objetos y movimientos. Una vez que identifica un elemento, envía comandos a otros sistemas para que se realicen tareas específicas.  
  • Por ejemplo, se puede utilizar esta tecnología para la descarga automatizada de contenedores. El sistema de visión “digital” identifica cada artículo cuando sale del contenedor y garantiza que se manipule de manera adecuada. Lo que garantiza la integridad del producto. 

La IA presente en la logística sostenible

La Inteligencia Artificial también redefine el consumo energético en la logística, ayudando a diseñar almacenes eficientes y sostenibles. El uso de sistemas de Aprendizaje Automático con la integración de dispositivos IoT otorga a las empresas la capacidad de evaluar y ajustar, en tiempo real, el uso de la energía. Por ejemplo, es posible: 

  • Automatizar el sistema de iluminación y climatización, con el objeto de que se active de acuerdo a la ocupación del espacio y a las condiciones climatológicas externas. Es la manera de garantizar que se utilice sólo la energía necesaria. 
  • Monitorizar continuamente el consumo energético en las fábricas y almacenes, para identificar las áreas de mayor desperdicio y tomar las medidas eficaces para reducir consumos. 
  • Analizar tanto las demandas de electricidad del almacén como los patrones de uso, a fin de anticipar las necesidades energéticas futuras y la posibilidad de optimizar los recursos. 

Todo esto ayuda a reducir los costes de energía, a cumplir con las regulaciones energéticas y a minimizar el impacto ambiental de la logística. 

 

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