martes, diciembre 7, 2021

Machine learning en logística: beneficios, ejemplos y aplicaciones

En la actualidad, machine learning en logística le permite a muchas empresas mantener su competitividad, evitando los cuellos de botella, las ineficiencias y los retrasos causados por la falta de automatización.

Imagina la siguiente situación: una empresa invierte en una poderosa herramienta de selección de acciones. El programador de la máquina establece todos los parámetros necesarios para peso, medidas y numeración. Pero, a la mitad del conteo, aparece un paquete dañado. Tiene todas las medidas y determinaciones, pero no cumple las condiciones requeridas para la entrega al cliente final.

De no utilizar machine learning en logística, este error solo se notaría al llegar a las góndolas del PDV (punto de venta). Y si eso sucediera, ¿cómo sabríamos dónde ocurrió la falla y quién pagaría por ella?

La inteligencia artificial y machine learning pueden evitar estos y muchos otros cuellos de botella en la logística. Entendamos qué significa este término, cómo funciona en la práctica y qué puede ganar tu empresa empleando machine learning en logística.

¿Qué es machine learning en logística?

Machine learning es el término en inglés que designa el ‘aprendizaje automático’. En otras palabras, es la tecnología que permite que las máquinas y herramientas vayan más allá de lo que están programadas para hacer. La idea es que, cuando sea necesario, podrán crear nuevos parámetros para resolver problemas no planificados.

Esto significa que, en este nuevo formato informático, los algoritmos no son estáticos; estos tienen capacidad de mejora y adaptación automática. De esta manera, no es necesario tener un programador corrigiendo bugs y fallas en todo momento.

Este progreso, por supuesto, solo es posible con la repetición e inserción de datos actualizados. La máquina realiza pruebas y, a través de la estrategia de error y acierto, es capaz de identificar qué puntos se pueden mejorar.

Pero, ¿cómo funciona machine learning en la práctica?

Machine learning en logística se implementa a través de un software con algoritmos de aprendizaje automático. Los datos y la configuración pueden variar, pero la programación más común hoy en día se realiza en el lenguaje Python.

En la práctica, machine learning permite a las máquinas interpretar los datos que reciben, desarrollar nuevas asociaciones y producir una lógica mejorada. De esta forma, son capaces de actuar y tomar decisiones acertadas de forma independiente.

Ejemplos de la aplicación de machine learning en logística

  • Previsiones de demanda

La previsión de la demanda es quizás uno de los pasos más delicados en términos de logística. Después de todo, el exceso o la carencia pueden generar costos significativamente altos. Por lo tanto, es natural que las empresas busquen formas de hacer que los pronósticos de demanda sean lo más precisos posible.

Con machine learning, podemos evaluar estadísticas y detectar patrones de ventas para anticipar las fluctuaciones en la demanda. En otras palabras, el área de producción es capaz de anticipar caídas y alzas para ajustar pedidos, producción y compras.

  • Scripting

La creación de rutas más eficientes ya es una realidad con las APIs de Maplink, por ejemplo. Es evidente lo importante que es optimizar esta etapa de la logística, ya que nos ayuda a minimizar riesgos y reducir la tasa de pérdidas, así como velar por la seguridad de la carga y los empleados.

Además, por supuesto, sirve para lograr mejores tiempos de entrega y satisfacción del consumidor. Con machine learning en la logística, somos capaces de crear rutas cada vez más optimizadas, y calcular el tiempo de entrega exacto con mucha más precisión.

  • Gestión del inventario

La gestión de inventario tiene mucho que ganar con machine learning en logística. Después de todo, obtenemos datos e información actualizados, sin la dificultad característica de la gestión.

Con la repetición se identifican nuevos patrones, y el stock se vuelve mucho más eficiente, sin sombras ni escasez de productos. 

  • Almacenes automáticos

Machine learning permite que las máquinas reproduzcan las acciones humanas a lo largo del tiempo. Así, en el futuro, este puede facilitar la automatización de los almacenes, que se pueden controlar mediante comandos de voz, por ejemplo.

  • Visibilidad de la cadena de suministro

Gracias al alto grado de inteligencia, información y evolución de machine learning en logística, hemos obtenido detalles valiosos de todas las etapas. Esto, por tanto, permite a los directivos conseguir una mayor visibilidad de la cadena logística.

  • Mantenimiento de flotas, equipos y herramientas

El conjunto de IoT, IA y machine learning contribuye a la identificación de elementos que necesitan mantenimiento, antes incluso de que dejen de funcionar permanentemente. Esto se logra registrando el historial de mantenimiento, el uso diario, las marcas, la fecha de vencimiento, etc.

¿Necesita tu empresa invertir en esta tecnología?

Luego de lo que hemos visto aquí, esa es una pregunta retórica, ¿no? Después de todo, a toda empresa le sería beneficioso mejorar sus herramientas de automatización con el uso de machine learning en logística, y aumentar la precisión de los datos, especialmente los relacionados con el pronóstico de la demanda.

Pero seamos más prácticos, ¿qué gana realmente la logística al invertir en tecnología de aprendizaje automático?

  • Más independencia: aún cuando existe la necesidad de alimentar el software de aprendizaje automático con datos y parámetros, la logística se vuelve más independiente de la presencia humana. Después de todo, los sistemas, una vez que inician sus funciones, entran en un camino de mejora continua.
  • Disminución de la incidencia de fallas: Aunque estén mejor calificados y capacitados, los trabajadores son más propensos a cometer errores que las máquinas. Con la tecnología de aprendizaje automático en logística, la tendencia es que la tasa de fallas disminuya considerablemente.
  • Detección rápida de cuellos de botella y corrección inmediata: La logística es uno de los sectores más costosos, con altos gastos de transporte, impuestos, mantenimiento y, principalmente, gastos relacionados con pérdidas y fallas. El aprendizaje automático en logística facilita y acelera el monitoreo, la captura de datos y la detección de fallas.
  • Incremento en el nivel de eficiencia logística: Con el aumento en la automatización, una disminución en el retrabajo y en el tiempo de cada proceso utilizando machine learning, somos capaces de generar mucha más eficiencia en la logística.
  • Los empleados pueden concentrar sus energías en funciones más estratégicas: las máquinas y el software pueden realizar muchas funciones con más eficiencia y productividad. Por lo tanto, esto permite que los empleados concentren sus esfuerzos y tiempo en acciones más complejas. 
  • Aumento de la satisfacción del cliente final: Si con machine learning podemos reducir los plazos, garantizar las condiciones ideales de productos, un stock y un transporte eficientes; naturalmente, mejoramos la satisfacción del cliente final.
  • Captura datos valiosos para la planificación futura: vivimos en la era de los datos. Mientras más información podamos capturar, mejor. Con machine learning, podemos filtrar los resultados y construir una planificación logística mucho más eficiente.
  • Captura datos valiosos para la planificación futura: vivimos en la era de los datos. Mientras más información podamos capturar, mejor. Con machine learning, podemos filtrar los resultados y construir una planificación logística mucho más eficiente.

¿Te das cuenta de que, con machine learning en logística, hemos construido un escenario empresarial de mejora continua? Cuanto más software de aprendizaje automático se utiliza, más inteligente se vuelve, logrando así resultados cada vez mejores en eficiencia, estandarización y ahorro.

¿Sabes quién dispone de inteligencia artificial y machine learning en software personalizado y adaptado a tus demandas logísticas? ¡Maplink! 

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  • API Planning, que fue creada para optimizar tu operación, integrando la creación de rutas con asignación a tus vehículos o equipos, para reducir el costo total y aumentar la productividad.
  • Cálculos de matriz simplificados, considerando el tiempo y la distancia entre destinos (basados ​​en la mejor ruta) y mejorando la experiencia de navegación y compra de tu cliente, además de darte más visibilidad sobre tu operación.

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