Desde la optimización de rutas hasta la gestión de inventarios y cadenas de suministro, la Inteligencia Artificial está revolucionando la logística tal y como la conocemos.
En este artículo veremos cómo la Inteligencia Artificial y el análisis de datos aplicados a la operativa de cadenas de suministro permiten optimizar la toma de decisiones, la resolución de problemas y la comunicación efectiva para fortalecer la competitividad de las empresas de logística.
Transformando las empresas de logística con la Inteligencia Artificial y el análisis de datos
La integración de la Inteligencia Artificial y el análisis de datos en las empresas de logística está cambiando para siempre el trabajo de los expertos en gestión logística y cadenas de suministro.
Según se expresa en el artículo "Impact of Artificial Intelligence on Supply Chain Management Performance" (2023) del investigador Baha M. Mohsen, la Inteligencia Artificial permite a las empresas de logística optimizar sus operaciones y hacerlas más eficientes.
Mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático, pueden analizarse grandes cantidades de datos en tiempo real para identificar patrones y tendencias. Esto ayuda a tomar decisiones mejor informadas para planificar rutas, asignar recursos, monitorear trazabilidad y gestionar almacenamiento, entre otras tareas, resultando en mayor eficiencia operativa con menores costos.
Asimismo, el análisis de datos en la gestión logística y de cadenas de suministro no solo mejora la transparencia operativa, sino que al recopilar y analizar datos en tiempo real sobre el movimiento de flota, bienes y disponibilidad de inventario ayuda a prever y evitar retrasos, mitigar riesgos y responder rápidamente a cambios en la demanda del mercado.
Igualmente, la Inteligencia Artificial y el análisis de datos impulsan la innovación en la comunicación y la colaboración entre las empresas de logística y sus clientes, proveedores y demás partes interesadas, pues mediante el uso de plataformas y herramientas digitales las empresas pueden compartir información y mejorar la coordinación en toda la cadena de suministro.
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Analista en Gestión Logística y Cadenas de Suministro
La logística del futuro: cadenas de suministro inteligentes
Las cadenas de suministro inteligentes potenciadas por Inteligencia Artificial son capaces de anticipar, adaptarse y responder de manera ágil a los cambios en el entorno operativo y las demandas del mercado.
Mediante algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial que analizan grandes volúmenes de datos históricos, pueden identificar patrones de compra, tendencias estacionales y factores externos que incidan en la demanda de productos. Esto permite anticipar las necesidades de los clientes y ajustar niveles de inventario y producción, reduciendo costos asociados al mal aprovechamiento de recursos y personal.
La Inteligencia Artificial para las cadenas de suministro inteligentes también se encarga de planificar rutas, optimizando esta esencial tarea mediante el análisis de múltiples variables, como la ubicación de los clientes, las condiciones del tránsito y las restricciones de capacidad.
Además, las cadenas de suministro alimentadas por Inteligencia Artificial pueden aprender y adaptarse continuamente a medida que se recopilan y analizan más datos relevantes, para responder rápida y eficientemente a las necesidades de la gestión logística y rentabilizar nuevas oportunidades de negocio.
La transformación digital ha conducido al aumento en los niveles de especialización, la mayor automatización y el fortalecimiento de las normativas en seguridad y sostenibilidad.
Dr. Marco Guimaraens Paiva, catedrático asociado de Logística y Cadenas de Suministro.
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Desafíos y oportunidades del uso de Inteligencia Artificial en la cadena de suministro y las empresas de logística
Como ocurre con toda nueva tecnología aplicada a una actividad determinada, el uso de Inteligencia Artificial en la cadena de suministro y las empresas de logística conlleva determinados desafíos y oportunidades.
En principio, implementar soluciones de Inteligencia Artificial puede ser complejo y costoso, especialmente al integrarla en infraestructuras ya existentes. La interoperabilidad entre diferentes plataformas y sistemas puede plantear desafíos técnicos importantes, por lo que debe contarse con profesionales convenientemente capacitados para su configuración e instalación.
Además, la efectividad de la Inteligencia Artificial depende de la calidad de los datos suministrados para generar resultados precisos, y su procesamiento y análisis implica consideraciones sobre la seguridad y privacidad de la información. Es preciso garantizar que los datos de la cadena de suministro están protegidos contra accesos no autorizados y ataques cibernéticos.
En cuanto a las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial en la gestión logística, los algoritmos bien implementados abren las puertas a más y mejores oportunidades operativas y de negocios, gracias a las facilidades que brindan para optimizar la planificación, ejecución y previsión de las actividades y mercados.
Así, utilizar la Inteligencia Artificial en la logística y las cadenas de suministro permite ofrecer a los clientes un mejor servicio, con entregas más rápidas y precisas acompañadas de información veraz en tiempo real sobre el estado de pedidos y entregas.
Estas ventajas bien aprovechadas se traducen en reducción de tiempos y costos operativos, pudiendo reasignarse recursos a nuevas áreas de desempeño que aumenten la competitividad de la empresa y expandan sus horizontes comerciales.
Es imperativo que los trabajadores del sector logístico se reinventen y aprendan nuevas habilidades a medida que aumenta la adopción de nuevas tecnologías, encontrándolos capacitados para afrontar los nuevos desafíos de los cambiantes entornos laborales.
Dr. Marco Guimaraens Paiva, catedrático asociado de Logística y Cadenas de Suministro.
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El análisis de datos: clave para la resolución de problemas y la optimización de la cadena de valor
Por último, presentamos aquí algunas razones por las que el análisis de datos es esencial para la resolución de problemas y la optimización de la cadena de valor en la gestión logística, tomando estas claves a partir del trabajo "Big Data como piedra angular en la toma de decisiones gerenciales en la cadena de suministro" (2023), de la ingeniera industrial Angélica Ramírez Aguilar:
- Identificación de problemas: se identifican patrones, tendencias y anomalías en los procesos para detectar problemas potenciales y tomar medidas preventivas o correctivas.
- Diagnóstico preciso: permite abordar las raíces de los problemas en lugar de simplemente atacar sus síntomas, resultando en soluciones más efectivas.
- Optimización de procesos: ayuda a identificar cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora, para aumentar así la efectividad, reducir los costos y mejorar la calidad del servicio.
- Toma de decisiones: proporciona información objetiva basada en evidencias para tomar decisiones fundamentadas en datos concretos.
- Predicción y planificación: permite prever tendencias futuras y anticipar cambios en la demanda, los patrones de compra y otros factores relevantes para la cadena de valor.
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https://www.youtube.com/watch?v=Ajd7e0D3BRU
