La combinación de los sistemas de información geográfica con tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial permite a las empresas de logística mejorar su eficiencia operativa, reducir costos y responder más efectivamente a las exigencias del mercado, entre otras ventajas.
En este artículo veremos en detalle por qué los sistemas de información geográfica son tan importantes actualmente para las empresas de logística y cadenas de suministro, haciendo hincapié en su articulación con inteligencia artificial y otros usos de esta tecnología en el sector.
La importancia de los sistemas de información geográfica en las empresas de logística
Los sistemas de información geográfica (habitualmente abreviados SIG o GIS, por su sigla en inglés) se han convertido en herramientas indispensables para las empresas de logística y cadenas de suministro, por su capacidad de proporcionar una visión geoespacial detallada y precisa, valiéndose principalmente de la tecnología Global Positioning System (GPS).
Así, los sistemas de información geográfica facilitan la planificación y el diseño de rutas con datos geográficos e información en tiempo real, como el tráfico y las condiciones meteorológicas. Esto permite a las empresas trazar rutas más eficientes, reduciendo tiempos y costos, mejorando la puntualidad en las entregas y gestionando mejor sus recursos.
Además, los sistemas de información geográfica permiten una gestión más efectiva de la cadena de suministro, proporcionando una visión clara de la ubicación de activos como vehículos y almacenes, para coordinar sus operaciones con mayor precisión. Esto resulta especialmente útil para la gestión de inventarios, previendo flujos de demanda y organizando la distribución más eficientemente.
Otro aspecto fundamental para las empresas de logística y cadenas de suministro es la capacidad de los sistemas de información geográfica para mejorar la respuesta ante incidencias como interrupciones inesperadas, desastres naturales o problemas de infraestructura. Con estos sistemas las empresas pueden evaluar rápidamente la situación y ajustar sus operaciones, minimizando el tiempo de inactividad y asegurando la continuidad del servicio.
Asimismo, los sistemas de información geográfica son vitales para mejorar el servicio de atención al cliente, brindando información precisa sobre ubicación y tiempo estimado de las entregas, aumentando la transparencia de la empresa y la confianza en ella.
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GeoAI: alimentando los sistemas de información geográfica con inteligencia artificial y análisis de datos
Integrar inteligencia artificial y análisis de datos a los sistemas de información geográfica permite mejorar sus capacidades, con ventajas significativas para las empresas de logística y cadenas de suministro. A esta especialización tecnológica se la conoce como GeoAI o Inteligencia Artificial Geoespacial.
Según explica el especialista Yosoon Choi en su trabajo GeoAI: Integration of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning with GIS (2023), esta integración tecnológica comienza con la recopilación de grandes volúmenes de datos geoespaciales de diversas fuentes, como satélites, sensores de Internet of Things (IoT), dispositivos móviles y bases de datos.
Estos datos son procesados y analizados mediante algoritmos de inteligencia artificial, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, redes neuronales y análisis predictivo. Los datos se limpian y organizan para asegurar su calidad y coherencia, y luego los algoritmos identifican patrones, realizan predicciones, generan modelos de toma de decisiones y los integran a los sistemas de información geográfica para optimizar operaciones logísticas.
Así, la inteligencia artificial analiza miles de datos en tiempo real para optimizar la operativa, calculando rutas más eficientes, gestionando recursos y tiempos, mejorando la precisión de las predicciones y anticipando posibles inconvenientes para reducir los daños y proteger la cadena de valor.
Por último, se destaca cómo la integración de la inteligencia artificial a los sistemas de información geográfica ayuda a mejorar la toma de decisiones estratégicas basadas en datos precisos y claros, lo que repercute directamente en la optimización global de los servicios y en la satisfacción y fidelidad del cliente.
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Otras aplicaciones de la inteligencia artificial en la gestión logística y de cadenas de suministro
Además de utilizarse para potenciar los sistemas de información geográfica, existen otras aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en el ámbito de la gestión logística.
Tomando como base el estudio de Baha Mosen titulado Impact of Artificial Intelligence on Supply Chain Management Performance (2023), podemos identificar otros usos destacados de la inteligencia artificial en las empresas de logística y cadenas de suministro:
- Optimización de inventarios: la inteligencia artificial puede analizar patrones de demanda históricos y actuales para prever futuras necesidades de inventario, y así mantener niveles óptimos de stock, evitando excesos y carencias. También puede identificar tendencias y ajustar automáticamente los niveles de inventario a las fluctuaciones de la demanda.
- Automatización de almacenes: los robots y sistemas automatizados controlados por inteligencia artificial pueden gestionar tareas repetitivas como la recolección, el embalaje y el transporte interno de mercancías. Esto aumenta la velocidad y la precisión de las operaciones, a la vez que reduce costos y riesgos de errores humanos.
- Gestión de la cadena de suministro: la inteligencia artificial puede mejorar la coordinación de toda la cadena de suministro, analizando datos de múltiples puntos de contacto, desde proveedores hasta clientes finales, para identificar cuellos de botella, optimizar rutas de transporte y gestionar contingencias de forma proactiva.
- Mantenimiento predictivo: la inteligencia artificial sirve también para realizar el mantenimiento predictivo de vehículos y equipos. Analizando datos de sensores y registros históricos, los algoritmos pueden predecir cuándo es probable que ocurra una falla y programar mantenimientos preventivos, minimizando el tiempo de inactividad y los costos de reparación.
- Atención al cliente y personalización de servicios: mediante chatbots y asistentes virtuales impulsados por inteligencia artificial se pueden atender consultas de clientes, procesar órdenes y proporcionar actualizaciones sobre el estado de las entregas con disponibilidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mejorando la satisfacción del cliente al ofrecer respuestas rápidas, precisas y personalizadas según su comportamiento y preferencias.
- Análisis y gestión de riesgos: la inteligencia artificial puede analizar grandes cantidades de datos para identificar riesgos potenciales en la cadena de suministro, como interrupciones debido a eventos climáticos, crisis económicas o problemas en la producción. Estos sistemas evalúan probabilidades e impacto potencial para sugerir planes de mitigación, ayudando a las empresas a prepararse mejor ante imprevistos.
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