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De todas las últimas tecnologías digitales programadas para interrumpir las operaciones de la cadena de suministro de manera inminente, la inteligencia artificial (IA) , junto con la robótica (que posiblemente podría clasificarse como una aplicación de IA), es la que tiene el impacto actual más tangible en la industria.

IA en la gestión del transporte

El ROI de las soluciones de gestión de transporte (TMS) se ha demostrado muchas veces: sin embargo, con la integración de la tecnología de IA, las nuevas plataformas están llevando las capacidades de TMS a alturas sin precedentes, ofreciendo aún más potencial para que las compañías ganen eficiencia en el transporte y reduzcan los costos de flete.

Incluso sin IA a bordo, las aplicaciones TMS pueden ahorrar dinero y ayudar a los operadores a aumentar el rendimiento del servicio. Pueden lograrlo a través de lo siguiente:

  • Ayudar a los planificadores de recursos a optimizar rutas para cargamentos de camiones y envíos de menos de camiones
  • Identificar cuándo y dónde las rutas de varias paradas resultan más económicas que las paradas únicas
  • Destacando el rendimiento comparativo de los transportistas
  • Análisis de datos para responder preguntas como “¿Qué áreas geográficas específicas se ven afectadas con mayor frecuencia por entregas tardías?”

IA integrada en sistemas de gestión de almacenes

Así como el éxito de TMS se mejora mediante la integración de la inteligencia artificial, también lo es el sistema de gestión de almacenes (WMS). Varios proveedores de sistemas de gestión de almacenes están integrando el aprendizaje automático y las inteligencias artificiales en sus plataformas para crear nuevas oportunidades para que las empresas mejoren la productividad y la eficiencia en sus almacenes y centros de distribución.

Otros usos y casos de uso para IA en la cadena de suministro

Además de lo que hemos compartido anteriormente, hemos escuchado acerca de compañías que usan inteligencia artificial para resolver una amplia gama de problemas de la cadena de suministro. Los siguientes ejemplos incluyen algunos que sin duda habrás encontrado en tu negocio y algunos que quizás no hayas considerado por el momento.

  • Optimización de la carga de camiones y remolques para maximizar la utilización del espacio.
  • Mejora de la precisión y eficiencia de los sistemas de almacén de pick-to-light.
  • Compresión de ciclos de pedidos con el uso de asignación optimizada de fuente de cumplimiento
  • Mejora de la conciencia espacial y otras capacidades de los robots de almacén, utilizando el aprendizaje automático y la visión por computadora.

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