Revolucionando la logística: ¿cómo la IA y el machine learning están trabajando para lograr la previsibilidad?
Por: Angela Gheller, Directora de Productos para Logística de TOTVS
En el contexto de la logística moderna, la previsión de la demanda juega un papel crucial a la hora de optimizar las operaciones y reducir los costos. Tradicionalmente, la previsión de la demanda dependía de métodos estadísticos básicos y, seamos honestos, de la intuición de los directivos. Sin embargo, con la evolución de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML), han surgido nuevas posibilidades que están revolucionando este proceso.
Los algoritmos avanzados de IA y ML permiten un análisis más profundo y preciso de datos históricos y tendencias del mercado. A diferencia de los métodos tradicionales, estos algoritmos pueden aprender continuamente de nuevos datos, ajustándose a los cambios en el comportamiento del consumidor y a las variaciones estacionales, lo que resulta en pronósticos mucho más precisos y eficientes.
Esta precisión en la previsión de la demanda conduce a la reducción de excesos y desabastecimientos. Después de todo, los inventarios excedentes significan efectivo inmovilizado y costos de almacenamiento adicionales, mientras que la escasez de productos puede resultar en pérdida de ventas e insatisfacción del cliente. Con la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático, las empresas pueden equilibrar mejor los diferentes procesos.
Por ejemplo, las herramientas WMS (Warehouse Management System) ya utilizan IA para automatizar la gestión de almacenes, mejorando la eficiencia del almacenamiento y movimiento de productos, pudiendo predecir las demandas y sugerir la mejor disposición de los artículos dentro de los almacenes, así como dentro de los vehículos. También existen otras soluciones combinadas, como YMS (Yard Management System), que aplica IA para coordinar el movimiento de vehículos en los patios, optimizando recursos y mejorando la eficiencia de las operaciones logísticas, y TMS (Transportation Management System), que utiliza machine learning para optimizar rutas, arreglos de carga, secuenciación de entregas y predecir tiempos de entrega con mayor precisión, ayudando a reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente.
Puede parecer obsoleto hablar de WMS, YMS y TMS, pero créanme, todavía hay muchas empresas que no aprovechan al máximo estas tecnologías en sus operaciones. Un estudio de logística, hecho por TOTVS con empresas brasileñas, constató que entre las prioridades de inversión futura de los proveedores de servicios logísticos se encuentran la digitalización y la automatización de procesos, lo que demuestra que aún no estamos en el nivel de madurez que podríamos ser, realidad muy parecida con los demás países latinos. Por ello, también es fundamental que haya un cambio de cultura en las empresas y la formación de profesionales para utilizar eficazmente las tecnologías.
Esto se debe a que es un hecho que la aplicación de la inteligencia artificial y machine learning en la previsión de la demanda está transformando la logística, proporcionando una gestión de inventarios más eficiente y precisa. Con los productos avanzados que ofrece el mercado tecnológico, las empresas pueden integrar estas soluciones de manera efectiva, optimizando sus operaciones y garantizando una respuesta más ágil a las demandas del mercado. Esta evolución no sólo mejora la eficiencia operativa, sino que también fortalece la competitividad de las empresas a lo largo de la cadena de suministro. La previsibilidad es la base de una buena planificación en todos los frentes del negocio, ¿por qué no confiar para ello en tecnología de punta?
