Inteligencia Artificial en la logística: la mejor herramienta para predecir la demanda del mercado
Muchas empresas de logística y transporte, sobre todo pymes, han estado gestionando su trabajo sólo con bolígrafo, teléfono y papel durante décadas, pero existe también otro gran número de organizaciones que ya han empezado a transformar su gestión logística utilizando soluciones de IA.
En este sector, la mayor parte del crecimiento del negocio depende de la combinación de la demanda y la oferta. Cuanto más precisa sea la predicción de la demanda de un producto, mayor será el crecimiento de su negocio. La Inteligencia Artificial es una de las grandes tecnologías a través de las cuales la predicción de la demanda puede hacerse de forma precisa y rápida, lo que conduce al crecimiento del negocio y facilita la competencia con los competidores.
Y es que para que un negocio crezca, tienes que cambiar e innovar según las necesidades del mercado. Esto también se aplica al sector de la logística, donde la mayoría de las tareas son repetitivas y podrían automatizarse mediante una solución de Inteligencia Artificial.
¿Qué es la previsión de la demanda y qué beneficios tiene en la logística?
La previsión o predicción de la demanda es el método para que las empresas puedan predecir correctamente la demanda de los productos y los envíos en toda la cadena de suministro. Si las empresas de logística no son capaces de predecir la demanda de los productos con precisión, hay más posibilidades de que tengan dificultades para satisfacer las necesidades del mercado y creen una brecha significativa en la cadena que conducirá a la pérdida de ingresos.
La tecnología de IA tiene un gran potencial para predecir la demanda futura de los productos mediante algoritmos de previsión. Hablemos de los principales beneficios de esta metodología aplicada al sector logístico.
Aumento de la eficiencia de los empleados
La tarea de localizar los activos y comprobar su grado de llenado es una tarea muy importante, pero que requiere mucho tiempo y degrada la eficiencia de los empleados.
Los algoritmos de análisis de datos tienen la capacidad de crear ideas que pueden predecir la ubicación de los activos y pueden comprobar el espacio restante. Tras obtener los datos adecuados, los empleados pueden centrarse en sus operaciones en lugar de en estas tareas que consumen mucho tiempo.
Si su empresa quiere competir con sus competidores, debería integrar una solución de IA avanzada que tenga el potencial de transformar el negocio en general.
Optimización de las operaciones para reducir los costes
Muchas empresas de logística no se dan cuenta de que los camiones que no aprovechan toda su capacidad de carga pueden provocar una gran pérdida de ingresos a la larga, por lo que es necesario optimizarlos para reducir los costes adicionales y aumentar los ingresos potenciales.
El modelo basado en la predicción de series temporales puede predecir la cantidad exacta de logística que debe colocarse en los camiones con cada esquina llena, lo que puede reducir los costes adicionales que se desperdician.
Muchas empresas de logística están aprovechando el poder de transformación empresarial de la tecnología de análisis predictivo, que ha dado lugar a mejoras generales de la productividad que conducen a un aumento de los ingresos.
Optimización dinámica de los costes
Todas las empresas de logística quieren vender sus productos al precio adecuado y en el momento adecuado para obtener el mejor rendimiento de su inversión en función de la demanda, la oferta y el estado del mercado.
Las empresas de logística pueden aprovechar la previsión de la demanda para obtener el precio más adecuado que les ayude a vender sus productos al precio correcto.
Los algoritmos predictivos comprenden la capacidad, las tendencias del mercado y el inventario y, basándose en ello, pronostican el coste exacto del producto en cuestión, con lo que las empresas pueden vender sus productos al precio adecuado para ser más competitivas.
Venta de activos logísticos adicionales
Hay un gran número de camiones que vienen vacíos durante su viaje de vuelta, lo que provoca la infrautilización de los activos logísticos que puede afectar a los ingresos de las empresas de forma negativa.
Las empresas que utilizan un modelo de demanda adecuado pueden vender las unidades adicionales, lo que puede reducir los costes de inventario. Los algoritmos predictivos toman los datos históricos de la empresa y luego evalúan la demanda futura de la logística con mayor precisión.
¿Sustituirá la previsión automática a los planificadores humanos en las cadenas de suministro?
Como ya hemos mencionado, la Inteligencia Artificial utiliza algoritmos para hacer predicciones y pronosticar tendencias. La previsión algorítmica tiene límites que el Machine Learning no puede superar, lo que significa que nuestro juicio no será sustituido por las máquinas, al menos en los próximos años.
Sin embargo, el ML es más rápido y más preciso a la hora de analizar grandes cantidades de datos. Más de 200 estudios han comparado la naturaleza predictiva de la IA con la de los expertos humanos, y los algoritmos casi siempre superan el juicio humano sin ayuda. En los pocos casos en los que la IA no superaba a los expertos humanos, los resultados solían concluir en un empate. Aún así, se han descubierto nuevos métodos para mejorar el juicio humano, haciéndolo imparcial en el proceso.
Los algoritmos no tienen el poder de sustituir por completo a la inteligencia humana, pero el análisis de los datos que proporcionan si que es extremadamente más preciso.