¿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.
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.
Ahora, veamos algunas ventajas de la inteligencia artificial y el machine learning aplicado en la eficiencia logística.
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.
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.
Aplicaciones de la eficiencia logística
Las empresas de logística interactúan con los clientes de varias maneras, la más importante de las cuales es el seguimiento de paquetes y actualizaciones de estado para mejorar la eficiencia logística de cara al cliente y dentro de la organización.
Los clientes pueden usar chatbots impulsados por inteligencia artificial que pueden manejar una amplia gama de inquietudes comunes de servicio al cliente, sin necesidad de intervención humana. Los clientes se benefician de tiempos de respuesta más rápidos y un servicio más útil, mientras que la empresa logra una eficiencia logística que se traduce en ahorro de dinero.
Aplicaciones de la eficiencia logística
Drivin, es un software impulsado por IA que puede estimar la demanda por tipo de activo y ubicación con varias semanas de anticipación, lo que permite a las empresas de logística enrutar mejor los transportes, maximizar el almacenamiento en las cargas y evitar los cuellos de botella o los retrasos.
Muchas empresas han adoptado el software de Drivin para la eficiencia logística, como un método de entrega autónomo que utiliza algoritmos de rutas más cortas en tiempo real para entregar pedidos rápidamente y sin necesidad de mano de obra.Finalmente, el ML y la IA tienen varias aplicaciones en la eficiencia logística y en la cadena de suministro, como se mencionó anteriormente. Empresas de todo el mundo utilizan inteligencia artificial en sus operaciones diarias. Y la IA y ML ayudan en la aceleración y simplificación de una variedad de procedimientos diarios.
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