4 beneficios de aplicar la eficiencia logística con IA y ML

¿Cómo lograr una mejor eficiencia logística? Somos testigos de los avances técnicos en los dominios de big data, desarrollo de algoritmos, GUP en la nube, redes y potencia de procesamiento. Estas nuevas tecnologías han mejorado el rendimiento, la accesibilidad y la rentabilidad de la inteligencia artificial y el machine learning.

De esta forma, el papel de la IA y el ML en la eficiencia logística no puede pasar por alto. Inicialmente, la evolución de la logística estuvo gobernada por la automatización y en la actualidad podemos ver empacadores robóticos que funcionan con inteligencia artificial.

Definitivamente, no sorprende que las organizaciones ahora hayan comenzado a reconocer el potencial del aprendizaje automático y los beneficios de aprovechar la inteligencia artificial para impulsar la producción y la entrega. 

Por ello, en esta nota te contaremos cómo mejorar la eficiencia logística y cuáles son los beneficios de incluir la IA y el ML en tu estrategia logística.

¿Cómo mejorar la logística de una empresa con ML y AI?

Con los problemas de logística actuales, aprovechar las tecnologías en evolución, como inteligencia artificial y machine learning, es cada vez más importante y cuando se trata de mejorar la eficiencia logística, las ventajas de AI y ML dentro de la estrategia logística, mejorar la optimización y la organización de toda la cadena de suministro.

Muchas organizaciones de logística utilizan la inteligencia artificial para extraer información crítica, como montos de facturación, información de cuentas, fechas, direcciones y partes involucradas de un conjunto de formularios de facturas no estructuradas que recibe la empresa. Estos son elementos de la eficiencia logística que impulsaron a las empresas a utilizar la IA y el ML para brindar un mejor servicio.

¿Cómo se aplica la eficiencia en la logística?

Ahora, veamos algunas ventajas de la inteligencia artificial y el machine learning aplicado en la eficiencia logística.

1. Redes de distribución optimizadas

Aplicaciones de la eficiencia logística

Los almacenes y las instalaciones de fabricación, utilizan robots impulsados por IA para resolver la gran complejidad de los flujos de productos y así garantizar la eficiencia logística.

Para observar el entorno, reconocer objetos, navegar de forma independiente y mover cosas, estos robots utilizan fuertes redes neuronales profundas para la percepción, la segmentación y la estimación de la posición. De esta forma, los líderes del mercado están aumentando el rendimiento, personalización por pedido, costos y eficiencia del sistema logístico, la eficiencia y la eficacia en logística y las distintas experiencias de los clientes para ampliar su ventaja competitiva.

La cadena de suministro gana conciencia como resultado de las tecnologías de machine learning e IA impulsadas por GPU y, además, la cadena de suministro se vuelve eficiente en la logística. Las operaciones se vuelven más eficientes, el rendimiento de los procesos se acelera y los robots de almacén brindan visibilidad de extremo a extremo, lo que mejora la precisión de los pedidos seleccionados, empaquetados y enviados mediante análisis de video, robótica, automatización y administración.

2. Mejor predicción de la demanda

Aplicaciones de la eficiencia logística

Al recopilar datos más precisos, el machine learning y la inteligencia artificial, pueden realizar análisis detallados, análisis de red y estimación de capacidad, al mismo tiempo que incorpora factores externos más relevantes en su extrapolación de información, estimando mejor la próxima demanda y ayudando a los proceso logísticos de una empresa a adoptar la proactividad, brindándoles una ventaja competitiva en el sector del transporte y reducir gastos innecesarios.

AI y ML ayudan en la eficiencia logística a recopilar información de los chat en línea e identificar probables escaseces de material, problemas de acceso y estados de los proveedores. Con la capacidad de pronosticar con precisión lo que se avecina, las empresas de logística pueden adelantarse a la curva de demanda.