¿Por qué es tan importante el uso de la IA en la cadena de suministro y la gestión del almacén? En este artículo te lo desvelamos. Además, te explicamos cómo la combinación de tecnologías como el RFID, RPA y picking por voz ayudan todavía más a su optimización.
La IA en la cadena de suministro, ¿por qué es importante?
La implementación de la Inteligencia Artificial tiene un impacto muy positivo tanto en la gestión del almacén como en la cadena de suministro. Así, permite mejorar todos los procesos, lo que se traduce en una mayor productividad y eficiencia. Evidentemente, también se logra aumentar la satisfacción del cliente al reducir los tiempos de entrega o los errores y posibles defectos producidos.
Además, en la cadena de suministro se generan una infinidad de datos que pueden ser almacenados y usados para alimentar los sistemas de IA. Esto hace que se optimicen todavía más los resultados.
Por todo ello, es crucial que empresas y compañías, en colaboración con proveedores y clientes, apuesten por la IA en la cadena de suministro. De esta manera, tendrán la capacidad de incrementar su competitividad y de beneficiar a todos los agentes involucrados.
Aplicaciones de la IA en la cadena de suministro y la gestión del almacén
Existen diversos campos en los que se puede aplicar la IA y, entre los más relevantes, se encuentran los siguientes:
- Predicción. La Inteligencia Artificial permite predecir múltiples parámetros y factores (picos de demanda, retrasos de entrega, cantidades de mercancías necesarias…). Así, es posible responder rápidamente a las necesidades del mercado y los clientes, ganando competitividad y ahorrando costes.
- Organización de las operaciones. La planificación de las tareas de producción también mejora con la implementación de la IA. En este sentido, no solo ayuda a reducir los desperdicios, también optimiza el flujo de los productos y los materiales, favoreciendo el control de inventario.
- Gestión del riesgo. En la cadena de suministro hay un sinfín de riesgos que pueden afectar negativamente a la continuidad de las operaciones. Los sistemas de IA pueden evaluarlos y proporcionar soluciones para disminuirlos o eliminarlos.
- Rutas logísticas en el transporte de mercancías. Las herramientas basadas en IA permiten una optimización inteligente de las rutas en el transporte, generando un menor coste y una reducción de emisiones CO2. Asimismo, es clave en la entrega ágil.
- Sistemas automatizados en robótica. Todas las tareas repetitivas en el ámbito de las operaciones y las cadenas de suministro son susceptibles de ser automatizadas a través del uso de robots con IA. Esto favorece la productividad y eficiencia.
- Identificación visual. En áreas productivas y logísticas, la IA tiene la capacidad de identificar daños o errores y llevar a cabo las acciones precisas para corregir el problema. Por ejemplo, puede detectar fallos en el etiquetado, decidir su retirada de la línea de producción, notificar el error…
- Picking. Los sistemas de IA mejoran las operaciones en almacenes y centros de distribución. Así, ofrecen soporte en tareas de preparación de pedidos y en la optimización del espacio en un almacén o las estanterías en el comercio retail.
- Tareas administrativas. En la cadena de suministro hay múltiples tareas administrativas que no solo son repetitivas, también necesitan cierto nivel de detalle y precisión. Si existe cualquier error, puede ocasionar graves inconvenientes a nivel legal, contable o financiero. En este sentido, la IA combinada con tecnología RPA permite automatizar procesos, reducir fallos y costes.
- Mantenimiento. ¿Cuándo es el mejor momento para llevar a cabo tareas de mantenimiento preventivo de máquinas y equipos? Gracias a la IA es posible detectarlos, lo que ayuda a disminuir el tiempo en que no estén produciendo. Además, en actividades correctivas, ofrece instrucciones precisas a los operarios para que puedan solventar los errores cuanto antes.
- Optimización de la satisfacción del cliente. La Inteligencia Artificial permite brindar una atención personalizada y efectiva. Por ejemplo, puede aportar información sobre los envíos o mantener una conversación con los clientes para gestionar incidencias, recibir feedback o realizar modificaciones de última hora.
¿Cómo lograr un almacén inteligente? Etiquetas RFID, RPA y picking
Un almacén inteligente destaca por ser eficiente y rentable. En ellos, tecnologías como el RFID, RPA y picking por voz juegan un papel fundamental. ¿Por qué? Muy sencillo, porque son las encargadas de suministrar la información y los datos que necesita la Inteligencia Artificial
Así, su combinación con la IA en la cadena de suministro y la gestión del almacén pueden influir notablemente en su mejora. Veámoslo en detalle.
- Etiquetas con tecnología RFID. Proporcionan datos en tiempo real sobre el stock, pero también permiten localizar los productos en la cadena de suministro.
- Picking por voz. Ofrece información de valor para entrenar modelos de IA y que comprendan mejor los comandos por voz. Gracias a esto, las tareas de selección podrán realizarse de una manera más rápida, sencilla y eficaz.
- RPA. Es clave para automatizar tareas repetitivas, preparar envíos y gestionar el stock. Sus datos, en combinación con la IA, ayudarán a que sean más eficientes y precisos.
En definitiva, todos estos sistemas, si trabajan unidos, ayudarán a disminuir los costos de la cadena de suministro, a aumentar la satisfacción de los clientes y a garantizar que los productos de la empresa estén listos en el momento adecuado.
Consejos para implementar la IA en la cadena de suministro
Antes de implementar la Inteligencia Artificial en la cadena de suministro conviene llevar a cabo un análisis de su estado de manera global y atendiendo a todos los agentes involucrados. De esta manera te será más sencillo detectar las necesidades y oportunidades que pueden aparecer en el proceso.
Asimismo, es crucial tener en cuenta los siguientes aspectos:
- Detallar una estrategia de IA. Es importante que se alinee con los objetivos de la empresa y, para ello, es aconsejable conocer al detalle el funcionamiento de estas herramientas.
- Decidir qué herramienta de IA adoptar. La tecnología utilizada tiene que aportar valor a la compañía. En consecuencia, hay que establecer tanto las metas que se quieren alcanzar (satisfacción de los clientes, reducción de costes…) como las tecnologías de IA que proporcionan el mayor beneficio en el menor tiempo posible.
- Evaluar cómo integrar la tecnología en la empresa. Con la estrategia definida y la tecnología escogida, es el momento de desarrollar un programa piloto de implementación.
- Medición. Es imprescindible establecer una serie de indicadores clave que permitan analizar el funcionamiento de las herramientas para saber si ofrecen buenos resultados.
- Ajustar y escalar. Enfocarse en la mejora continua es un factor decisivo si se buscan sistemas de IA ofrezcan soluciones cada vez más eficientes y precisas.
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