La aplicación de la inteligencia artificial en logística ha posibilitado un cambio radical en el sistema de trabajo en la cadena de suministro. Gracias a la IA, las empresas han pasado de un esquema reactivo, en el que las operaciones logísticas se adaptaban a las variaciones de la demanda, a otro proactivo, en el que los gestores prevén el comportamiento del mercado y adaptan sus recursos en consecuencia. De este modo, se produce una mejora de la eficiencia y un aumento de la rentabilidad.
El sector logístico es uno de los más importantes y uno de los que más se habla últimamente. Tiene un papel primordial como elemento que vincula de materia prima y producto acabado entre destinos de todo el mundo.
La Inteligencia Artificial (IA) encuentra aplicación en dos áreas principales: control de calidad y optimización de la cadena de suministro. Con respecto a este último aspecto, la AI se utiliza para optimizar la gestión de la cadena de suministro (36%), el riesgo (36%) y el inventario (34%).
El objetivo de Innova B2b es conseguir hacer más eficientes los procesos, por un lado, para poder rentabilizar al máximo cada una de las operaciones y por otro, para aumentar los ratios de sostenibilidad de cada uno de los trayectos que se lleven a cabo.
Algunos ejemplos podrían ser el almacén inteligente, el seguimiento de los envíos, el trabajar con código de barras y codificación RFID que permite conocer el lugar exacto de ubicación de producto y digitalizar el control de inventario, registrar incidencias… entre otros.
Los sistemas para la planificación basados en IA son los planificadores de carga, consiguen aprovechar al máximo el espacio disponible para el transporte; y planificación de rutas, se emplean operaciones de transporte para diseñar los trayectos más eficientes.
Para los sistemas de gestión contamos con el RPA que simplifica y eficienta labores administrativas. Gracias a la inteligencia artificial en logística, el riesgo de error se reduce y, por tanto, la cadena de suministro funciona con más precisión, se producen menos ineficiencias y la mayoría de las operaciones repetitivas quedan en manos de sistemas automáticos que aprenden con el tiempo, para dejar los procesos creativos y la toma de las decisiones estratégicas en manos de las personas.
