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16 de Octubre de 2024
La IA (inteligencia artificial) ha cruzado casi muchos límites para llevar los negocios a grandes alturas, y la industria de la logística no es una excepción.
Como resumen de los informes de Statista, las empresas de logística pierden muchas horas trabajando manualmente. Pero con la integración de la IA en el negocio de la logística, el mismo trabajo podría gestionarse de manera más eficiente y efectiva, incluida la modificación de órdenes de compra, el procesamiento de documentos y la respuesta a consultas de proveedores.
Y déjanos decirte que es por esta razón que muchas empresas de logística han comenzado a implementar la IA en las tareas de la cadena de suministro. Como resultado, las empresas se liberan de esas complicadas tareas que la IA puede realizar.
Entonces, ¿también tienes un negocio de logística?
¡Continúa leyendo este post! A continuación, compartimos una guía sobre ejemplos de casos de uso de IA en logística, que lo ayudarán a destacar sus negocios en la industria.
Ejemplos de IA en logística
Con avances notables, el uso de la IA en ejemplos de logística está a la vanguardia de avances significativos. Sin embargo, cuando se habla de ejemplos, normalmente se sustituye en 6 categorías, que incluyen:
- Planificación logística
- Almacenamiento automatizado
- Cosas Autónomas
- Análisis estadísticos
- Back office
- Ventas y marketing
¿Quieres explorarlos? Aquí está la versión detallada de estas categorías que pertenecen a los ejemplos de IA en logística.
Planificación Logística
Bueno, esta es la fase inicial en los ejemplos de IA en logística que requiere una planificación significativa que requiere coordinar proveedores, audiencia y diferentes unidades dentro de la empresa. Las soluciones de aprendizaje automático facilitan las actividades de planificación, ya que son buenas para navegar por el análisis de escenarios y el análisis numérico. Esta categoría incluye estos
1) Previsión de la demanda
El potencial de la IA permite a las organizaciones utilizar datos en tiempo real en sus esfuerzos de previsión. Esta es la razón por la que las estrategias de previsión de la demanda impulsadas por la IA eliminaron significativamente las tasas de error en comparación con las estrategias de previsión típicas, como ARIMA, media móvil integrada autorregresiva, y método de suavizado exponencials
De hecho, mejorar la precisión en la predicción de la demanda es muy esencial debido a las razones que se mencionan a continuación:
- Los fabricantes optimizan con mayor precisión los vehículos enviados a los almacenes locales y minimizan los costes operativos, ya que mejoran la planificación de su mano de obra.
- Los almacenes locales pueden minimizar los costos de tenencia (costo de oportunidad de conservar el artículo en lugar de invertir el dinero en otra parte)
- Es menos probable que el público experimente desabastecimientos que minimicen su satisfacción.
2) Planificación de suministros
La inteligencia artificial permite a las empresas abordar la demanda al instante. Esto les ayuda a actualizar sus parámetros de planificación de suministro de forma única y fluida para optimizar la IA en el flujo de la cadena de suministro. Con la planificación del suministro, las empresas utilizan menos recursos ya que la planificación dinámica minimiza el desperdicio.
Almacenamiento automatizado
3) Robots de almacén
Los robots de almacén son un ejemplo perfecto de IA en la cadena de suministro en la que se invierte mucho para llevar la gestión logística al siguiente nivel. Sin embargo, según los informes de Mercados y Mercados, Se estima que el mercado de la robótica de almacén tendrá un valor de 6.1 millones de dólares en 2023. Además, se espera que alcance los 10.5 millones de dólares en 2028, con una tasa compuesta anual del 11.4% durante el período previsto.
4) Detección de daños/Inspección visual
Los productos dañados provocan usuarios insatisfechos y abandonos. Sin embargo, la tecnología de visión por computadora permite a las empresas de logística detectar daños y garantizar el control de calidad en las operaciones de almacén. Los gerentes de logística pueden analizar el tamaño y el tipo de daño y utilizar la inteligencia artificial en la cadena de suministro para reducir daños mayores.
5) Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es un excelente ejemplo de caso de uso de la IA en la logística porque potencialmente predice fallas de las máquinas en la logística al brindar una descripción general de los datos en tiempo real recopilados por los sensores de IoT en las máquinas. Las herramientas de análisis basadas en ML mejoran el análisis predictivo y abordan el patrón en los datos de los sensores para permitir a los técnicos tomar medidas antes de que ocurra cualquier falla.
Cosas Autónomas
Las cosas autónomas encajan perfectamente dentro de la IA en los ejemplos de logística y funcionan a la perfección sin la participación de la interacción humana. Se trata de máquinas impulsadas por IA que incluyen vehículos autónomos, drones y robótica. Sin embargo, se espera ver más dispositivos autónomos en la industria de la logística debido a la idoneidad de la industria para la IA en la gestión de la cadena de suministro.
6) Vehículos autónomos
Los vehículos autónomos son una IA ideal en ejemplos de logística que potencialmente pueden transformar la industria al eliminar la enorme dependencia de los conductores humanos. La IA en la gestión de la cadena de suministro utiliza tecnologías como el pelotón, centrándose en la salud y la seguridad del conductor y minimizando al mismo tiempo las emisiones de carbono y el uso de combustible de los vehículos.
7) Drones de reparto
Para la industria de la logística, los drones de reparto son una especie de máquinas útiles con las que las empresas pueden entregar productos en lugares donde el traslado terrestre es complicado. Específicamente en la industria de la salud, donde los productos farmacéuticos tienen una vida útil mucho menor. En tales circunstancias, los drones de reparto reducen los costos de residuos y evitan inversiones en costosas instalaciones de almacenamiento.
Análisis estadísticos
8) Precios dinámicos
La fijación de precios dinámica es la fijación de precios en tiempo real, uno de los ejemplos de inteligencia artificial de primer nivel en logística. En este caso, el precio de un producto suele cambiar según la demanda, la oferta, el precio de la competencia y los precios de los productos subsidiarios. Sin embargo, este software de fijación de precios utiliza principalmente algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos anteriores del usuario en un equipo real para que pueda responder instantáneamente a las fluctuaciones de la demanda mediante ajustes de precios.
9) Optimización de Rutas / Gestión de Carga
Este caso de uso de IA en el ejemplo de logística: optimización de rutas/gestión de carga ayuda a las empresas a analizar las rutas existentes y realizar un seguimiento de la optimización de las rutas. Sin embargo, la optimización de rutas utiliza algoritmos de ruta más corta en la disciplina de análisis de gráficos para identificar la ruta más adecuada para los vehículos logísticos.
Back office
Todas las empresas, incluida la industria logística, tienen tareas administrativas. Por ejemplo, los formularios relacionados con la logística, es decir, un conocimiento de embarque del que se deben extraer manualmente los datos estructurados. La mayoría de las empresas hacen esto manualmente. Pero la IA en la cadena de suministro puede ser de gran ayuda en este sentido.
10) Automatización del procesamiento de documentos
Los documentos de factura/conocimiento de embarque/hoja de tarifas mejoran la interacción entre los compradores, proveedores y proveedores de servicios logísticos. Las tecnologías de automatización de documentos son excelentes ejemplos de casos de uso de IA en logística que mejoran la eficiencia del procesamiento de estos documentos mediante la conciliación de errores, la automatización de la entrada de datos y el procesamiento de documentos.
11) Automatización de otras tareas manuales de oficina
Hyper Automation, también conocida como automatización inteligente de procesos de negocio. Esto significa que incluye el uso de IA, minería de procesos, automatización robótica de procesos (RPA) y varias otras tecnologías para automatizar procesos de forma segura. Con estas tecnologías, las empresas de logística pueden automatizar múltiples tareas administrativas, como
- Programación y seguimiento
- La generación del informe
- Procesamiento de correo electrónico
12) Chatbot de servicio al cliente
Con el chatbot de servicio al cliente, los usuarios pueden ponerse en contacto con las empresas ante cualquier problema que experimenten en la entrega. Los chatbots de servicio al cliente pueden manejar tareas de atención al cliente de nivel bajo a medio, como:
- Modificar una orden
- Solicitando una entrega
- Responder a una pregunta frecuente
- Seguimiento del envío
Los chatbots también son una tecnología valiosa para mejorar la experiencia del usuario. Las estrategias de análisis de chatbot permiten a las empresas analizar mejor a su público objetivo para mejorar el recorrido del cliente que ofrecen.
Ventas y Marketing
13) Puntuación de clientes potenciales
La puntuación de clientes potenciales es la IA en los ejemplos de logística que significa permitir a los representantes de ventas centrarse en los clientes potenciales adecuados. Asigna automáticamente puntuaciones a los clientes potenciales en función de los perfiles, el comportamiento y los intereses de los usuarios. Este sistema de puntuación de clientes potenciales basado en inteligencia artificial utiliza algoritmos de aprendizaje automático para procesar datos en tiempo real y analizar con precisión qué clientes potenciales tienen la posibilidad de convertirse en clientes.
14) Marketing de rutina
La IA en la gestión de la cadena de suministro se puede utilizar para ayudar a los proveedores de servicios logísticos a automatizar las tareas rutinarias de marketing, por ejemplo, el marketing por correo electrónico y la creación de contenidos.
15) Análisis de ventas y marketing
La IA en la gestión de la cadena de suministro proporciona análisis de ventas y marketing más claros. Se pueden utilizar herramientas impulsadas por IA para ayudar a las empresas de logística a analizar el comportamiento de los usuarios y utilizar análisis predictivos para comprender qué es probable que hagan a continuación. La IA también se puede utilizar para analizar cambios en el mercado, lo que permite a los proveedores de servicios logísticos mantenerse a la vanguardia de la competencia y tomar decisiones basadas en datos para una mayor eficiencia.
¿Cómo está impactando la IA en la logística?
La utilización de la IA en la logística ha sido predominante y no es de extrañar que ambas se hayan entrelazado estrechamente. Déjanos decirte que la transformación de la industria logística con la IA ha sido profunda y versátil.
La IA ha logrado un cambio significativo en las tareas manuales y las listas escritas a mano que consumen mucho tiempo, hacia una máquina optimizada donde todo se hace con alta precisión.
A continuación, analizamos en profundidad el impacto en la logística con y sin IA. Esto le ayudará a comprender la importancia de la IA en la logística. ¡Sigue leyendo!
Impacto en la logística con IA
Tradicionalmente, sin IA, la logística ha sido muy compleja y requiere mucho tiempo. Casi 2 o 3 operaciones típicas de gestión de almacén, como la selección, el embalaje y el envío, se realizaban manualmente. Sin embargo, las estrategias tradicionales enfrentaron muchos desafíos. Estos desafíos son los siguientes:
- Preocupaciones como averías inesperadas y condiciones climáticas pueden generar retrasos importantes en las cadenas logísticas. Sin IA, los comerciantes tienen que depender de la planificación manual de rutas estáticas que no puede adaptarse a los cambios en tiempo real en el tráfico o las condiciones climáticas. Esto puede provocar tiempos de tránsito más prolongados y mayores costos de combustible.
- La IA en la gestión de la cadena de suministro de la logística es similar a navegar en la oscuridad: casi el medio por ciento de los ejecutivos de la cadena de suministro demuestran que carecen de la visibilidad de extremo a extremo necesaria para gestionar las interrupciones de forma proactiva.
- La ejecución de tareas enredadas sin IA requiere mucho tiempo y también puede provocar errores importantes. El almacén desperdicia casi 3000 horas al año debido a procesos manuales y atrasados, lo que indica las ineficiencias de los sistemas logísticos manuales.
Impacto en la logística sin IA
Con la llegada de la IA a la logística se ha experimentado un cambio significativo en todas las tareas. Según los informes de Mercado EE. UU., — Para 2024, más del 65% de las herramientas de inteligencia artificial en logística funcionarán sin problemas con dispositivos y sensores de IoT. Esto es similar a que todos los técnicos hablen y trabajen juntos para hacer que las cosas funcionen mejor.
No sólo con esto, también destacan que el 50% de las empresas de logística han decidido pasar al uso de la IA en su trabajo de almacén casi en solitario con robots para finales de 2024.
Y permítanos decirle que la IA desempeña un papel esencial a la hora de abordar los desafíos que enfrenta la logística. Así es como la IA afecta la logística.
- Un almacén con IA puede eliminar significativamente el estrés de los mayores costos operativos en un 50% con una seguridad de al menos el 90%.
- La IA en la logística proporciona un mejor manejo de posibles retrasos mediante análisis predictivos.
- La IA es perfecta para optimizar las rutas de entrega, ahorrando tiempo y combustible valiosos.
- La IA incluye funciones predictivas que se preparan de antemano para interrupciones imprevistas para garantizar una mejor planificación.
- La IA automatiza de manera competente tareas complicadas, lo que mejora la eficiencia y precisión operativas.
En resumen, la llegada de la IA a la logística ha dado a la industria una renovación total, y los expertos predicen que la IA aumentará la productividad logística en más de un 40% para el año 2035.
Y aclaremos que Servicios de integración de IA en logística resuelve muchos problemas difíciles que potencialmente ralentizan todo y allana el camino para una navegación más fluida.
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Bueno, ya sea que sea una empresa de logística nueva o bien establecida, permítanos decirle que integrar e implementar las herramientas de inteligencia artificial adecuadas para mejorar la productividad logística depende del tipo de agencia con experiencia que elija para los recursos tecnológicos adecuados.
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Conclusión
En general, la integración de la IA es la mejor manera de destacarse en la industria logística. Ofrece posibilidades increíbles para automatizar tareas habituales que consumen mucho tiempo con mayor eficiencia y menor costo. Las empresas de logística pueden utilizar estos ejemplos de IA en la industria logística y disfrutar de una posición de vanguardia en la competencia.
Ya sea que hablemos de logística más tradicional o de logística de comercio electrónico, todas las empresas pueden beneficiarse de la IA. Todo lo que necesita es la mejor empresa de desarrollo de software logístico que no es otra que: RichestSoft!
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