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22-09-23

La Inteligencia Artificial en el sector logístico

La eficiencia en la cadena de suministro es esencial para que los productos lleguen a los consumidores, y la inteligencia artificial ha demostrado su capacidad para impulsar su eficiencia, así cómo la precisión y la velocidad en una amplia gama de aplicaciones logísticas. Desde la planificación de rutas y la gestión de inventarios hasta el seguimiento en tiempo real y la automatización de procesos.

Uno de los principales beneficios de la inteligencia artificial en la logística es su capacidad para analizar enormes cantidades de datos en tiempo real y tomar decisiones en el acto, permitiendo planificación de rutas más eficiente, minimizando los tiempos de tránsito y reduciendo los costes del transporte.

La inteligencia artificial, por lo tanto, puede aplicarse en diferentes fases y áreas de la gestión logística:

  • Optimización de flujos en intralogística: los algoritmos de IA pueden analizar datos en tiempo real sobre el flujo de productos y las condiciones del tráfico dentro del almacén para determinar las rutas más eficientes, reduciendo tiempos de entrega y aumentando la productividad.
  • Gestión de Inventario: la IA puede supervisar y predecir la demanda de productos, lo que facilita la gestión de inventario.
  • Mantenimiento predictivo: la IA puede monitorear el estado de las máquinas y equipos en tiempo real, identificando signos de desgaste o fallas potenciales. Esto ayuda a programar el mantenimiento de manera preventiva, evitando interrupciones no planificadas en las operaciones.
  • Picking y embalaje: los sistemas de visión por computadora y robótica controlados por IA pueden realizar tareas de selección y embalaje de manera eficiente, acelerando la preparación de pedidos y reduciendo errores.
  • Planificación de almacenamiento: la IA puede determinar la ubicación más adecuada para cada producto en el almacén, considerando la frecuencia de acceso y las dimensiones de los productos, lo que mejora la utilización del espacio.
  • Optimización de rutas de transporte: al procesar datos en tiempo real, se puede identificar la ruta más eficiente en un momento dado. Esto permite evitar atascos y retrasos, ahorrando tiempo y recursos. Además, la IA permite el seguimiento en tiempo real de vehículos y activos en una flota.
  • Transporte multimodal: la IA puede coordinar de manera eficiente múltiples modos de transporte (por ejemplo, carreteras, ferrocarriles, barcos y aviones) en una única solución logística. Esto optimiza la cadena de suministro al elegir la combinación de transporte más económica y rápida para cada carga.

A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, se espera que su impacto en la logística siga creciendo.

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