Un enfoque de IA dirigido a maximizar el valor en la gestión logística

Automatización de almacenes

Los movimientos manuales, la asignación estática de ubicaciones y los sistemas desconectados ralentizan las operaciones del almacén, lo que genera atascos, tiempos de inactividad, riesgos de seguridad y mayores costes, mientras que la capacidad queda infrautilizada y la precisión del inventario disminuye.

La automatización inteligente es el camino a seguir. Los robots móviles autónomos (AMR) se encargan ahora de la preparación de pedidos, el embalaje y el movimiento de palés mediante una planificación dinámica de rutas y la detección de movimientos humanos, lo que mejora la seguridad y la utilización. Los modernos sistemas de gestión de almacenes (WMS) añaden flujos de trabajo personalizables, asignación dinámica de ubicaciones y análisis en tiempo real para impulsar la precisión, la productividad y la rentabilidad. En conjunto, estos avances proporcionan una precisión de inventario hasta un 15% mayor, unos costes de almacenamiento hasta un 22% menores y una productividad hasta un 20% superior.^[2]

Amazon ofrece un claro ejemplo. Su modelo básico de IA, DeepFleet, utiliza el aprendizaje por refuerzo para optimizar las rutas de los robots, lo que aumenta la velocidad de desplazamiento en un 10%, acelera el procesamiento de pedidos y reduce los costes de entrega.^[3] Con más de 9.500 robots desplegados, la empresa ha reducido el tiempo de preparación de pedidos en un 71% y ha disminuido los costes operativos en un 20%.^[4]

Optimización del transporte y las rutas

La asignación manual de rutas, los sistemas aislados y los procesos estáticos de preparación de cargas provocan una infrautilización de la capacidad, un exceso de kilómetros recorridos y una gestión lenta de las excepciones en el ámbito logístico. Estas ineficiencias elevan los costes y mantienen a los equipos atrapados en una gestión reactiva de emergencias, en lugar de una optimización proactiva.

Para romper este ciclo, las empresas están implementando modelos de optimización de rutas y cargas basados en IA que planifican de forma dinámica las rutas y la asignación de transportistas en función de la capacidad, la demanda y las restricciones en tiempo real. Estas herramientas también ayudan a mejorar los índices de ocupación de carga y la utilización de los camiones, lo que reduce el consumo de combustible y el desperdicio operativo.

Por ejemplo, aumentar los índices de ocupación de los camiones al 97% (desde el 85-90% actual) mediante la optimización de rutas impulsada por IA puede traducirse en una reducción de los costes de combustible y logística del 15%. ^[2] Unilever lo logró con Solvoyo al aumentar las tasas de ocupación de carga en 300 puntos básicos, reducir los costes de transporte en un 5% y disminuir las emisiones de CO₂ en 400 puntos básicos.^[5] ProvisionAI experimentó beneficios similares y logró aumentar la utilización del 90% al 98% y ahorrar hasta un 8% en los costes de transporte relacionados.^[6]

Detección de la demanda mediante IA y reequilibrio del inventario

El reequilibrio dinámico del inventario resulta cada vez más difícil debido a la volatilidad de los plazos de entrega, la imprevisibilidad de la demanda y la inconsistencia de los datos entre los distintos nodos de la red. Las complejas decisiones de transferencia y los retrasos en los datos suelen mermar la precisión, lo que da lugar a desequilibrios en las existencias, mayores costes de mantenimiento de stock y riesgos para los niveles de servicio.

Para superar estos retos, las empresas están adoptando plataformas de gestión de inventario basadas en el Internet de las cosas (IoT) que realizan un seguimiento del rendimiento en tiempo real y permiten un reequilibrio dinámico. La detección de la demanda basada en IA y la IA agéntica anticipan las fluctuaciones y optimizan la reposición, lo que reduce el exceso de inventario al tiempo que se mantienen altos niveles de servicio.

Los resultados pueden ser transformadores: las empresas informan de una reducción de entre el 20% y el 30% en los costes de mantenimiento, entre un 35% y un 45% menos de roturas de stock y una mejora del 40% en la precisión de las previsiones. La reposición automatizada ha reducido el trabajo manual en un 60%, lo que permite a los equipos centrarse en tareas de mayor valor.^[8] Los sistemas de IA centrados en el cliente amplían estas ventajas, ya que reducen los costes de gestión logística entre un 10% y un 15% y aumentan la rentabilidad del inventario hasta en un 25%.^[2]

Gestión logística inteligente en la práctica

Gracias a la IA agéntica, las cadenas de suministro actuales están transformando la gestión logística, que ha pasado de ser una carga económica a convertirse en una ventaja competitiva. Al adaptarse en tiempo real a la demanda, ofrecen un servicio más preciso al tiempo que mantienen el rendimiento en los ámbitos del almacenamiento, el inventario y la entrega final.

PUMA India se veía sometida a una presión cada vez mayor para ofrecer un servicio más rápido y fiable en un mercado en rápida expansión. A medida que aumentaban las expectativas de los consumidores, la empresa necesitaba una red de gestión logística más ágil, escalable y rentable.

Para hacer frente a este reto, PUMA India se ha asociado con Accenture para rediseñar la totalidad de su cadena de suministro mediante tecnología de gemelos digitales y análisis avanzados. La transformación incluye la reconfiguración de la distribución de los centros logísticos, la optimización del flujo de materiales, la reconstrucción de la red de distribución a través de grandes centros de distribución y almacenes regionales, así como la implantación de un modelo operativo basado en la analítica tanto en el comercio electrónico como en los canales físicos. En conjunto, estas iniciativas sientan las bases para un sistema de gestión logística más inteligente y autónomo.

Se espera que la red rediseñada aumente la velocidad de entrega hasta en un 70%, reduzca los costes de la cadena de suministro hasta en un 10% y duplique la capacidad de entrega urgente de los pedidos online. ^[7]

Visita la página «Hacer realidad las cadenas de suministro autofinanciadas: por dónde empezar y cómo escalar para lograr un crecimiento autónomo integral» para obtener una visión completa de cómo la gestión logística contribuye a una transformación integrada y de extremo a extremo de la cadena de suministro.