Inteligencia artificial y logística. Machine learning

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La inteligencia artificial ya forma parte de nosotros y es por eso que muchos dispositivos y softwares son utilizados a diario en millones de empresas y hogares.

En este caso, el machine learning o aprendizaje automático, es una disciplina de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos en los ordenadores para darles la capacidad de identificar patrones en datos intensivos y así poder hacer un análisis predictivo.

Es por ello que este tipo de inteligencia artificial ha tenido un gran auge en el sector de la logística, sobre todo por la capacidad de hacer las predicciones de la demanda, y también para ayudar en la planificación de las cadenas de suministro.

¿Qué es realmente el machine learning?

El término machine learning se refiere a un proceso que permite extraer automáticamente de los ordenadores muchos datos de interés, para posteriormente hacer un análisis predictivo en beneficio de la empresa logística.

Este tipo de “aprendizaje automático” permite generalizar diversos comportamientos a través de los datos recopilados por la empresa.

¿Cómo ayuda el machine learning a la logística?

Entre las ventajas de la inteligencia artificialen la logística, especialmente del machine learning, tenemos las siguientes:

Previsión de la demanda

Cuando nos referimos a la previsión de la demanda, sin duda es una de las labores más complejas en una cadena de suministro.

En el caso de los modelos tradicionales, la previsión requiere de un trabajo intensivo y en ocasiones de forma manual o semi-automatizado, y lo que genera ciertas complicaciones o retrasos.

Por ello, el machine learning permite adaptar el proceso automatizado en una empresa logística con mucha facilidad.

El aprendizaje automático determinará gradualmente las variables que más afectan a la demanda, adaptándose así para futuros cálculos y sin la necesidad de que el personal humano tenga que realizar un análisis de todo el proceso.

Búsqueda de patrones

El machine learning es ideal para la búsqueda de patrones, similitudes, diferencias, árboles de decisiones y otros datos adicionales.

Esto permite a la empresa logística disponer de toda la información extraída, para su posterior análisis y aplicación.

Recordemos que, en muchas ocasiones, los datos no tendrán valor para la empresa si no somos capaces de encontrar los patrones y las conexiones que arrojen los resultados esperados.

Gestión de datos

Hoy en día, las empresas generan una gran cantidad de datos y en ocasiones no sabemos a qué debemos prestar atención realmente.

Para esto, el machine learning ayudará con la gestión de los altos volúmenes de datos, su automatización y posterior análisis.

Aprendizaje automático y sin reprogramación

Como ya indicamos, el machine learning permite a los ordenadores aprender de forma automática y sin tener que ser reprogramados continuamente.

Caso contrario sucede con los modelos tradicionales, los cuales no están creados para aprender automáticamente los nuevos datos recibidos.

Se previene el efecto látigo

El efecto látigo se refiere a los desajustes originados en la cadena de suministro, sobre todo entre las predicciones de la demanda.

Este efecto puede ser muy negativo para la empresa logística y ocasionar una alteración de los stocks, ciertos retrasos y problemas de abastecimiento.

La incapacidad para compartir la información de forma segura y completa entre los diferentes participantes de la cadena de suministro, es uno de las causas del efecto látigo.

En ese caso, las razones para que se produzca este problema con la información, se deben a;

  • Problemas para la obtención de datos
  • Inconvenientes en los canales de comunicación
  • Falta de tecnología moderna
  • Falta de confianza en las relaciones empresa-clientes o proveedores
  • Errores humanos al introducir o analizar datos.
  • Poca integración de los diversos participantes de la cadena logística

En este caso, el machine learning es capaz de integrar con más éxito sus modelos matemáticos, evitando la falta de certeza en toda la predicción de la demanda.

Esto conlleva a una mejor capacidad para compartir la información entre los diversos actores de la empresa logística.

Mayor diversificación

Las empresas tienden a diversificar su oferta con el paso del tiempo. Con ello, aparecen nuevos productos o servicios, diversos ámbitos geográficos, nuevas tecnologías y mayores exigencias.

El machine learning permite la automatización de los procesos reduciendo el trabajo manual y las horas de dedicación para adaptarse a las nuevas tecnologías, productos o demandas.

Optimización de los inventarios

El aprendizaje automático o machine learning, es ideal para ajustar el inventario y evitar la rotura o reducción del stock.

En general, la inteligencia artificial puede avisarnos sobre una posible rotura de stock, haciendo un análisis de las condiciones actuales en la empresa logística.

Evaluación de los proveedores

El machine learning también es ideal para determinar la eficiencia de los proveedores, permitiendo hacer una evaluación exhaustiva en búsqueda de puntos débiles y fuertes.

Gestión de rutas

El machine learning puede evaluar las rutas establecidas en una empresa logística e incluir ciertos cambios que puedan optimizar las labores de entregas de mercancías.

Esto no solo beneficiará a la empresa logística, sino también a los proveedores y clientes finales.

Ciclo de vida de productos

El machine learning puede darnos información muy práctica sobre el ciclo de vida de un producto o mercancía, y hacer alertas para que se apresure su distribución.

Esto evitará posibles devoluciones por parte de los clientes y mayores costes tanto para la empresa logística, como para el fabricante.

Sugerencias de productos o servicios

La inteligencia artificial tiene la capacidad para establecer las preferencias de los clientes y hacer sugerencias sobre un producto o servicio determinado.

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