¿Es útil la inteligencia artificial en logística?

El sector logístico es uno de los que más se habla y se escribe en los últimos tiempos. Nuestros sistemas de vida, nuestras sociedades tal y como las conocíamos están sufriendo una importante transformación que se refleja en los hábitos de consumo. Es un hecho que la manera de comprar ha cambiado debido al desarrollo tecnológico, a la externalización de la producción y a una endémica falta de tiempo de los consumidores. A estos factores hay que sumar, además, una inesperada pandemia que durante meses ha restringido la movilidad y, aún hoy, limita las concentraciones en espacios cerrados. La consecuencia de la concatenación de todas estas circunstancias, estructurales y sobrevenidos, ha sido el crecimiento exponencial de la actividad logística.

Y no se ha tocado techo. La lógica y las estimaciones hacen pensar que el comercio digital va a seguir creciendo en un mundo globalizado e hiperconectado, en el que la logística tiene un papel primordial como elemento vehiculador de materia prima y producto acabado entre destinos de todo el mundo. El sector empresarial en su conjunto espera un aumento de su facturación en 2022 superior al 12%, siendo los pronósticos para la empresa logísticas de más del 26,5%, de hecho, según recoge un estudio del grupo Adecco será uno de los cinco ámbitos laborales con mayor generación de empleo hasta el 2025. Además, si nos basamos en datos consolidados la evolución es más que palpable. En España, la confluencia de las circunstancias mencionadas, ha supuesto un incremento de la actividad logística del 36% en 2020, según Astound Commerce.

Beneficios de la tecnología en el proceso logístico

Para hacer frete al estimado crecimiento de transacciones no basta con poner en ruta más medios de transporte sean del tipo que sean. Como ya hemos comentado en otros artículos, hay que conseguir hacer más eficientes los procesos, por un lado, para rentabilizar al máximo cada una de las operaciones que se efectúe, y por otro, para aumentar los ratios de sostenibilidad en cada uno de los trayectos que se lleven a cabo.

Y esto solo se consigue de la mano de la tecnología y, más concretamente, de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos, cuya aplicación al transporte ha dado lugar al nacimiento de lo que se conoce como inteligencia logística. Ya es posible trabajar en cada eslabón de la cadena de suministro bajo la concurrencia de las nuevas tecnologías disruptivas impregnando el proceso de la filosofía data driven. Veamos las ventajas que supone concretamente para la logística, temática de este post.

Aplicaciones del Big Data en el sector logístico

Sistemas predictivos:

Predicción de la Demanda: herramientas como la Predicción de la Demanda nos permiten contar con estimaciones altamente fiables de la salida de producto a determinado tiempo vista. Conociendo lo que vamos a vender podemos hacer una gestión eficiente de recursos de almacén gestionando entradas y salidas de referencias en base a datos objetivos y no tomando como bases la experiencia de pasadas campañas.

Mantenimiento predictivo: aplicando la predicción a los procesos de mantenimiento es posible, también, optimizar el tiempo de trabajo de la maquinaria de almacén y de la flota para garantizar su rendimiento, evitando parones inesperados frutos de averías sobrevenidas. El mantenimiento predictivo monitoriza el rendimiento de la maquinaria, en base a múltiples parámetros, para determinar el momento en el que la alteración de los valores predeterminados indica la necesidad de efectuar acciones preventivas o reactivas. De este modo, se eliminan los calendarios de intervención prefijados, y los parones y cambios de piezas innecesarios, incrementando el rendimiento de los equipos.

Gemelos Digitales: los también conocidos como Digital Twins o sistemas espejo, nos permiten crear una copia digital de un entorno real sobre la que poder trabajar y experimentar sin afectar a los procesos en curso. Los gemelos digitales son de gran utilidad para probar la eficacia de nuevos procedimientos (rutas, instalaciones, personal…) sin asumir ningún riesgo.

Sistemas de localización:

Localización de mercancías: Los procesos de salida o recepción de producto de almacén fueron de los primeros en los que se empleó la tecnología como medio para simplificar y agilizar procedimientos. El trabajo con códigos de barras y codificación RFID permite conocer el lugar exacto de ubicación del producto y digitalizar el control del inventario.

Almacenes inteligentes: como estamos viendo, la gestión de almacén es mucho más sencilla con el apoyo de la tecnología, hasta el punto de que grandes centros de distribución como Amazon han automatizado la distribución interna de referencias con cintas transportadoras inteligentes.

Trazabilidad de producto y flota: el desarrollo de Internet of Things o Internet de las Cosas (Iot) ha permitido evolucionar los sistemas de seguimiento de artículos y vehículos, que ahora pueden monitorizarse en tiempo real para actualizar tiempos de entrega, registrar incidencias y resolver problemáticas sobrevenidas en ruta, por ejemplo.

Sistemas de identificación en almacén:

Lectura de códigos: ya hemos hablado de la utilidad de los códigos de barras y de la codificación RFID en las labores de gestión de almacén, pero estos sistemas, y la evolución de la visión artificial, como veremos más adelante, hacen posible también identificar productos a su paso por ejemplo por una cinta transportadora dotada de lectores, o reconocer lotes de mercancía embalada.

Sistemas de conteo automático: con el desarrollo de la visión artificial se ha dado un salto importante en algunos de los procesos asociados al transporte y un ejemplo claro lo tenemos en el conteo automático de paquetería, productos o materiales unitarios dispuestos conjuntamente.

Conocer, por ejemplo, el número de unidades de varillas de ferralla cargadas en un camión a recepcionar es infinitamente más rápido, preciso y exacto. Esta carga, con elementos de pequeño diámetro y todos iguales, se contabiliza en décimas de segundo si dar lugar a error, lo que agiliza y optimiza el trabajo. Otro ejemplo claro con los mismos beneficios lo tenemos en el recuento de productos a su paso por cintas transportadoras, como pueden ser piezas de fruta recién descargada.

Sistemas para la planificación basados en IA:

Planificadores de carga: con estas herramientas se consigue aprovechar al máximo el espacio disponible para el transporte, disponiendo la carga de manera óptima en base a parámetros como como tamaño, peso, fragilidad o momento de la descarga.

Planificadores de rutas: El Big Data y la Inteligencia Artificia también entran en juego en los procesos de planificación de rutas, a través de los que es posible llevar a sus máximos niveles de eficiencia las operativas logísticas. Se pueden emplear en todo tipo de operaciones de transporte (marítimas, aéreas y terrestres) para diseñar los trayectos más eficientes a través de la explotación del dato asociado a estas operativas (tipo de operación, cargas intermedias, meteorología, vehículos a utilizar, calendario…). Además, como hemos reseñado en el caso de la trazabilidad las flotas se controlan en tiempo real, lo que posibilita resolver eventos inesperados recalculando trayectos.

Sistemas de gestión:

Automatización Robótica de Procesos: o RPA (Robotic Process Automation) simplifica y eficienta labores administrativas de cualquier tipo, también las asociadas a la gestión logística, de alta repetición y bajo valor añadido (albaranes de entrega, facturación, e-CMR…). Gracias, una vez más, a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático (machine learning)  se pueden resolver grandes volúmenes de tareas de escritorio, evitando además el error en el proceso.

Inteligencia artificial en la cadena de suministro

Como vemos las nuevas tecnologías se han ido incorporando progresivamente al conjunto de la cadena de suministro, con un importante impacto en la logística. Esta evolución comenzó con los beneficios que otorgaba la lectura de códigos de identificación y ha ido evolucionando a medida que también lo ha hecho la propia tecnología. Los sistemas predictivos, los planificadores y la visión artificial permiten llevar las operativas logísticas a sus máximas cotas de eficiencia.

No cabe duda de que nos encontramos en la era de la Inteligencia Artificial y el Big Data, y es obligatorio, no opcional, avanzar hacia una logística 4.0.