10 razones para usar machine learning en logística

¿Por qué es importante el machine learning en logística?

¿Cuál es la importancia de implementar el aprendizaje automático o el machine learning en la logística de tu empresa?

Después de tomar la correcta decisión de implementar machine learning en la logística de tu negocio, podrás aprovechar sus beneficios. Y, si aún no sabes cuáles son, aquí te compartimos las aplicaciones del machine learning en la industria de la logística.

1. Reducción de costos

Importancia del machine learning en logística

Una de las principales agendas de la planificación de la logística es reducir costos y mantener las expectativas de los clientes. El algoritmo del machine learning en la logística ayuda a las aplicaciones del sector, a tomar mejores decisiones y ayuda a reducir los costos generales y mejorar los sistemas de entrega y envío.

Es decir, el machine learning en la cadena de suministro, ayuda a reducir los costos del inventario y operaciones y tiempos de respuesta más rápidos a los clientes debido a su red inteligente. Se adapta perfectamente al rompecabezas del proceso de gestión logística.

2. Inventario optimizado

Importancia del machine learning en logística

El machine learning en la logística del transporte junto con las funciones de inteligencia artificial, ayudan en el acceso a la información mientras monitorean el inventario y la capacidad de carga para que los camiones no comentan errores durante la entrega.

Los algoritmos inteligentes del machine learning, ofrecen esta información con anticipación, para que los clientes conozcan el precio exacto y la disponibilidad de un inventario específico para entregas futuras. El aprendizaje automático o machine learning tiene como característica brindar el análisis de datos para descubrir mejores estrategias para optimizar el inventario.

3. Costo de carga

Importancia del machine learning en logística

Predecir el precio de una carga útil puede ser una tarea complicada porque el precio de un producto varía rápidamente. Las características del machine learning en la logística, ayudan a monitorear estas condiciones y elegir el precio correcto según el tiempo de entrega.

El machine learning usa datos anteriores y algoritmos para definir y predecir estadísticas y cifras futuras. Estos algoritmos también monitorean el tráfico, el clima y los desafíos socioeconómicos que ayudan a las empresas a alcanzar un precio justo.

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4. Gestión de casos imprevistos

Importancia del machine learning en logística

Quien conoce la gestión logística, sabe cómo los negocios logísticos pueden ser inesperados a veces, lo que lo convierte en una tarea frenética ya que una persona administra todo simultáneamente.

La digitalización de la planificación logística, a través del machine learning, ayuda al gerente a trabajar en las tareas más importantes, mientras que nuestro amigo digital puede predecir imprevistos. La plataforma diseñada a través del machine learning es tan atenta como un humano. La aplicación o el programa, pronosticará si hay una emergencia o alguna información crítica.

¿Sabías que la planificación es el tema central de la logística? Comprende a tantos equipos, trabajadores, gerentes, etc. Y el error humano aún puede dificultar el desempeño de una tarea muy importante. Entonces, ¿cómo funciona el machine learning?

El machine learning en logística reemplaza los complicados pasos de planificación y programación, trabajando con más precisión y eficiencia. El mundo de la logística y la cadena de suministro es complejo y requiere mucha planificación, paciencia y la capacidad de adaptarse cuando ocurren circunstancias imprevistas.

Con la plataforma de optimización de rutas adecuada, como Drivin, las empresas pueden automatizar inteligentemente procesos de trabajo logístico.

5. Datos y análisis

Importancia del machine learning en logística

El machine learning ayuda a analizar grandes conjuntos de datos, lo que hace que el sistema de gestión logística sea más inteligente. Predecir los resultados y necesidades futuras, es una tarea compleja y vital durante la gestión.

Las técnicas de machine learning, ayudan a las aplicaciones a predecir y rastrear las futuras demandas de producción, como la previsión de la demanda de nuevos productos. Las perspectivas y los análisis ayudan a que una empresa crezca mediante el seguimientos de estadísticas y cifras históricas.

El aprendizaje automático o machine learning en logística, combina la fuerza de la comprensión supervisada, no supervisada y reforzada, lo que la convierte en una tecnología muy eficiente. Las empresas ahora pueden actualizar sus sistemas digitales y mejorar sus sistemas de aprendizaje automático incorporados en soluciones logísticas que ayudan a procesar la información.

6. Reconocimiento de patrones visuales

Importancia del machine learning en logística

El machine learning en logística, está diseñado para reconocer patrones visuales, lo que lo hace más inteligente que otras técnicas nativas. Abre oportunidades para la inspección física y el mantenimiento en la red de la cadena de suministro.

7. Optimización de rutas

Importancia del machine learning en logística

Los modelos de machine learning diseñados para soluciones específicas, funcionan de manera más competente que las técnicas tradicionales de optimización de rutas y realizan múltiples tareas al disminuir los costos de la empresa.

La presencia inteligente de una solución digital como una aplicación bajo demanda, hace que el sistema de gestión de carga sea inteligente. Una empresa típica depende de proveedores externos para el 80% de sus productos. Por lo tanto, la verificación de la calidad del proveedor y la necesidad de rastrear los productos, pueden requerir mucha mano de obra.

El machine learning en logística, puede ayudar con estos procesos técnicos, ahorrando tiempo y dinero para el negocio.

8. Procesamiento del lenguaje natural

Importancia del machine learning en logística

Una parte del machine learning significa convertir comandos y preguntas en ideas y palabras. Esta característica del machine learning, ahorra tiempo al remitente. ¿Y no se dice que el tiempo es dinero? Cuando el sistema NLP está conectado con un sistema de gestión de transporte/gestión logística  y todos los servicios de comunicación, el sistema reconoce el comportamiento del usuario.

Anticipa lo que quieren, ahorrándole al remitente una valiosa cantidad de tiempo

9. Innovación tecnológica

Importancia del machine learning en logística

Se espera que sea el contribuyente más crítico para la industria, ya que la industria logística se destaca bajo presión para entregar bienes más rápido y más económicos. Las aplicaciones bajo demanda incorporadas con machine learning, ofrecen una solución conveniente para la industria dinámica.

10. Funciones admitidas

Importancia del machine learning en logística

El machine learning en la industria de la logística, ayuda a mejorar funciones como el envío automático de pedidos, informes, planificación de rutas para conductores y más.

Algunas soluciones más comunes que ofrece la tecnología del machine learning en logística, además de la reducción de costos, es la gestión de recursos al reemplazar las técnicas tradicionales, la gestión de datos logísticos que acelera el sistema de entrega al optimizar rutas y mejorar los servicios al cliente.Finalmente, a través de los sistemas de machine learning en logística, ahora tenemos datos valiosos al alcance de la mano. Estos datos pueden hacer maravillas en tu organización. Por esta razón, invertir en aprendizaje automático podría ser la mejor decisión que podría tomar tu negocio.

Hoy en día existe una presión cada vez mayor en los campos de fabricación, de energía y de transporte para adoptar la inteligencia artificial y el machine learning para ayudar a mejorar la eficiencia en las operaciones y mejorar las decisiones comerciales a través de sistemas futuristas. 

Drivin, ayuda a las empresas a crecer ofreciendo soluciones para la optimización de rutas y el planeamiento estratégico de la logística de tu negocio. Conversa con nosotros aquí ⬇️

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