Logistica y Machine Learning


01 Jun
01Jun

Machine learning y logística: todo lo que tienes que saber sobre este binomio

  • El machine learning es una de las ramas de la inteligencia artificial. Actualmente hay una gran investigación detrás del aprendizaje automático y se torna como algo esencial en el sector de la logística.

Así, el binomio machine learning y logística va a dar mucho que hablar en un futuro que es cada vez más presente. Esto es debido a su capacidad para mejorar la predicción de demanda, planificar las cadenas de suministro o luchar contra el denominado efecto látigo (que son los desajustes que se producen entre la demanda real y su predicción).

Índice de Contenidos

Qué brinda el machine learning a la logística

A estas alturas, no hay duda de que la irrupción de la tecnología es un punto de inflexión en las empresas, aunque no en todos los sectores tiene la misma relevancia. Uno de los que más ha sufrido este impacto es el sector logístico.

Novedades como el machine learning te van a permitir analizar una cantidad de información infinita que se genera continuamente, lo que supone ciertas mejoras. Aunque puedas recopilar muchos datos en tu empresa, si no sabes qué hacer con ellos o cómo puedes analizarlos, no te serán de gran ayuda y, es más, puede que te generen conflictos.

Los datos por sí mismos no sirven para nada y, si generas muchos, debes saber gestionarlos, ordenarlos y analizarlos para que se conviertan en un activo y una buena herramienta que utilizar.

Las aplicaciones de aprendizaje automático en el sector logístico te van a ayudar a extraer conclusiones sobre algunas de las tareas más delicadas y complejas de la cadena de suministro, como es la previsión de la demanda.

Estas aplicaciones tienen la capacidad de adaptarse de manera automática, sin necesidad de intervención externa. Además, tienen la capacidad de detectar cuáles son las variables que afectan en mayor medida a tu demanda y se adaptan a cálculos futuros, sin que una persona tenga que analizar todo el proceso de nuevo.

Otra de las aplicaciones del aprendizaje automático en el sector de la logística la puedes encontrar en la gestión de rutas, política de precios, optimización de inventarios o relaciones inesperadas como, por ejemplo, el clima y el tipo de carne que se puede vender durante ese día. Dicho de otro modo, te ofrece información relevante con la que puedes aumentar tus ventas.

Qué ventajas aporta el machine learning a la logística

Es necesario optimizar todos los procesos del área de logística, como son las tareas de distribución, picking o almacenaje. Algunos de los beneficios que supone el aprendizaje automático en la logística son los siguientes:

Predecir la demanda

Si quieres que tu cadena de suministro no sufra interrupciones indeseadas, has de tener una buena previsión de demanda. Gracias al aprendizaje automático obtendrás importantes resultados. Un error en esta predicción puede suponer un punto de no retorno con fallos estrepitosos.

Los sistemas informáticos que están basados en esta tecnología pueden responder a diferentes variables y ajustarse de manera automática a las nuevas demandas, ya que tienen la capacidad de interpretar y utilizar todos los datos que reciben y almacenan. Buscan patrones y conexiones que puedan explicar el exceso o el déficit de demanda para que, posteriormente, puedas interpretarlos adecuadamente.

Rutas planificadas

El aprendizaje automático puede decirte a qué hora debes ir por cada tipo de ruta para ser más eficaz, llegar antes al destino y evitar atascos o semáforos. Asimismo, detectará el mejor momento para realizar una tarea teniendo también en cuenta las dificultades climatológicas.

Tiempos de entrega

El sistema no solo planificará la ruta más adecuada en cada caso, sino que puede calcular el tiempo en el que se realizará el recorrido y toda la operativa, es decir: la entrega de la mercancía.

No hay que olvidar que el tipo de conducción también será un factor relevante en el cálculo de los horarios, por lo que, si se conoce, se tendrá una mayor precisión en el ajuste de tiempos de entrega.

Selección de clientes potenciales

Esta tecnología puede hacer una selección de potenciales clientes en base a su comportamiento en redes sociales, interacciones, búsquedas, etcétera.

Reparación controlada

Otra de las ventajas es que se pueden prever diversos problemas técnicos e, incluso, averías. El aprendizaje automático tiene la capacidad de detectar cuándo fallará algo, por lo que, si se evita, la producción no se detendrá.


Detectar intrusiones

Para una empresa, es un factor muy importante el poder detectar cualquier tipo de intrusión en su red de comunicación de datos, y el aprendizaje automático puede hacerlo.

Predicción de ciberataques

Los ciberataques están, por desgracia, a la orden del día, y algunas de las empresas principales del sector logístico se han visto envueltas en ellos. El aprendizaje automático evitará este tipo de preocupaciones porque detectará los ataques a sus sistemas con rapidez.

Previsión de personal

Este aspecto puede reportar una ventaja muy interesante en cualquier negocio, ya que con el aprendizaje automático se pueden detectar aquellos empleados que son menos y más rentables. Esto, sin duda, es un dato a tener en cuenta para hacer previsiones de cara al futuro.

Conducción automática

Cuando se habla de vehículos de conducción autónoma, casi siempre la mente se dirige a un conductor particular, pero los camiones sin conductor son una de las grandes utilidades en el aprendizaje automático, y que mayor impacto han causado en el sector logístico.

No obstante, sigue en proceso de perfeccionamiento, y aún tardará algún tiempo hasta que sean adoptados totalmente por la sociedad.

Manos libres

En este caso, no hablamos de conducción, sino de facilitar las tareas dentro de un almacén. Las manos son la herramienta principal del picking y, con el avance de la tecnología, se pueden reconocer objetos mediante gafas inteligentes que aumentarán la velocidad de ejecución de tareas.

En resumen, el mejor machine learning precisa de un perfeccionamiento continuado de la recopilación y el tratamiento de datos. El objetivo es que el margen de error sea cero, para que la eficiencia y precisión sean óptimas. Si quieres ser un completo especialista en este campo, contacta con nosotros para cursar el Master en logística y cadena de suministro.

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