En un mundo cada vez más interconectado y globalizado, la logística se ha convertido en un pilar fundamental de la economía mundial. La eficiencia en la cadena de suministro es esencial para el éxito de las empresas, y la inteligencia artificial emerge como una herramienta disruptiva capaz de optimizar y transformar por completo este ámbito.

La IA ha demostrado su capacidad para impulsar la eficiencia, la precisión y la velocidad en una amplia gama de aplicaciones logísticas. Desde la planificación de rutas y la gestión de inventarios hasta el seguimiento en tiempo real y la automatización de procesos, esta tecnología está cambiando la forma en que se mueven los productos en todo el mundo. De hecho, según estimaciones de MHI, una de las organizaciones logísticas más relevantes de EE.UU, en 2026, un 60% más de empresas contarán con soluciones logísticas basadas en la IA en comparación con cifras de 2020.

Uno de los principales beneficios de la inteligencia artificial en la logística es su capacidad para analizar enormes cantidades de datos en tiempo real y tomar decisiones ipso facto. Esto permite, por ejemplo, una planificación de rutas más eficiente, minimizando los tiempos de tránsito y reduciendo los costes del transporte.

Pero las aplicaciones de la IA son innumerables, pues por ejemplo también puede predecir con exactitud la demanda futura, lo que facilita una gestión de inventario más eficaz y reduce los costes asociados al exceso de existencias o a la falta de productos en stock.

Inteligencia artificial y sus aplicaciones en logística

La inteligencia artificial, por lo tanto, puede aplicarse en diferentes fases y áreas de la gestión logística. Desde C de Comunicación hemos elaborado una lista con algunos ejemplos de algunas de las aplicaciones más populares de esta tecnología en la actividad que nos compete:

• Optimización de flujos en intralogística: los algoritmos de IA pueden analizar datos en tiempo real sobre el flujo de productos y las condiciones del tráfico dentro del almacén para determinar las rutas más eficientes para los robots o vehículos automatizados, reduciendo tiempos de entrega y aumentando la productividad.
   
• Gestión de Inventario: la IA puede supervisar y predecir la demanda de productos, lo que facilita la gestión de inventario. Esto permite a los almacenes mantener niveles óptimos de stock y reducir costos de almacenamiento y falta de existencias.
   
• Mantenimiento predictivo: la IA puede monitorear el estado de las máquinas y equipos en tiempo real, identificando signos de desgaste o fallas potenciales. Esto ayuda a programar el mantenimiento de manera preventiva, evitando interrupciones no planificadas en las operaciones.
   
• Picking y embalaje: los sistemas de visión por computadora y robótica controlados por IA pueden realizar tareas de selección y embalaje de manera eficiente, acelerando la preparación de pedidos y reduciendo errores.
   
• Planificación de almacenamiento: la IA puede determinar la ubicación más adecuada para cada producto en el almacén, considerando la frecuencia de acceso y las dimensiones de los productos, lo que mejora la utilización del espacio.
   
• Seguridad: la IA puede supervisar y mejorar la seguridad en el almacén, detectando movimientos inusuales o riesgos potenciales, como colisiones entre robots o incendios, y tomando medidas preventivas.
   
• Soluciones robóticas / AGVs: el uso de IA capacita a los robots para aprender y optimizar sus tareas, adaptándose a cambios en la demanda y mejorando la eficiencia operativa. También permite la colaboración eficaz entre robots y trabajadores humanos en entornos de almacén, mejorando la flexibilidad de la automatización.
   
• Optimización de rutas de transporte: al procesar datos en tiempo real, como el tráfico, el clima y la disponibilidad de vehículos, se puede identificar la ruta más eficiente en un momento dado. Esto permite evitar atascos y retrasos, ahorrando tiempo y recursos. Además, la IA permite el seguimiento en tiempo real de vehículos y activos en una flota, lo que facilita la asignación de tareas y la gestión de mantenimiento preventivo para mejorar la eficiencia operativa.
   
• Transporte multimodal: la IA puede coordinar de manera eficiente múltiples modos de transporte (por ejemplo, carreteras, ferrocarriles, barcos y aviones) en una única solución logística. Esto optimiza la cadena de suministro al elegir la combinación de transporte más económica y rápida para cada carga.

Amazon, un caso de éxito

Cada vez más compañías hacen uso de IA en sus procesos logísticos. Uno de los casos más populares es el de Amazon, que usa inteligencia artificial en procesos como la detección de objetos defectuosos o para la predicción de demanda y optimización de ubicación de sus productos en los almacenes. Esto no solo reduce los costos de almacenamiento, sino que también acelera la entrega de productos a los clientes.

Sin embargo, no todas las empresas cuentan actualmente con las herramientas necesarias para integrar esta tecnología en sus procesos. Contar con profesionales capacitados, así como con formación interna, resulta fundamental a la hora de implantar estas soluciones en la empresa. Otro de los aspectos fundamentales a la hora de decantarse por ellas es contar con una óptima asesoría previa en cuanto al tipo de solución a elegir y sus opciones de financiación.

El futuro de la logística pasa por la IA

A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, se espera que su impacto en la logística siga creciendo. La capacidad de tomar decisiones más inteligentes y rápidas, así como de predecir con mayor precisión la demanda y las tendencias del mercado, proporciona a las empresas una ventaja competitiva en un entorno empresarial en constante evolución.


16-10-2023 / GS1 Perú