La inteligencia artificial en los depósitos: impacto y aplicaciones

La inteligencia artificial está cada vez más extendida en la logística 4.0; es decir, con la digitalización de los procesos relacionados con la distribución de mercaderías.

¿Cómo se aplica la inteligencia artificial en la logística?

La inteligencia artificial en depósitos forma parte del presente de estas instalaciones y su aplicación no ha hecho más que empezar. Integrar tecnologías como la robótica y la IA en las operativas logísticas aporta múltiples ventajas más allá de la automatización de depósitos, que pueden ir desde opciones más simples hasta transformaciones más complejas.

Así, las soluciones utilizan maquinaria como transelevadores o carros motorizados para reducir las tareas más repetitivas, ganar en agilidad y evitar esfuerzos físicos a los operarios. Un depóito robotizado, también llamado depósito inteligente, combina elementos robóticos y automatizados para reemplazar las labores más intensivas.

¿Cómo impacta la robotización y la inteligencia artificial en los depósitos?

Según el informe anual de Material Handling Industry (MHI), el 74% de los líderes de la cadena de suministro está aumentando la inversión en tecnología y el 90% espera destinar más de un millón de dólares a ella durante el próximo año. Cada vez más facetas de la logística pueden beneficiarse del uso de la inteligencia artificial:

• Automatización de depósitos. Las máquinas que sistematizan las operativas logísticas están integrando mejoras relacionadas con la inteligencia artificial. Un ejemplo son los robots de picking, capaces de reconocer las formas de objetos que no habían visto antes y de ordenarlos de la manera más eficiente para completar pedidos mediante visión artificial.
• Conducción autónoma. Los AMR (del inglés Autonomous Mobile Robots) desplazan cargas por el depósito y “toman decisiones” sin necesidad de predefinir sus rutas gracias al uso de inteligencia artificial y machine learning.
• Planificación. La IA puede ayudar a hacer pronósticos más acertados a la hora de elaborar la previsión de la demanda, lo que evita roturas de stock y puede rebajar costos. También es una aliada a la hora de preparar otras operaciones de la cadena de suministro.
• Operaciones de back office. Otros departamentos que gestionan actividades como las tareas informáticas, los recursos humanos y la contabilidad de las compañías de espaldas al público también pueden beneficiarse de la inteligencia artificial. La automatización cognitiva puede implementarse, por ejemplo, en los procesos de facturación.
• Seguridad laboral. Según Yeming Gong, director del Instituto de Inteligencia Artificial en Gestión y el Business Intelligence Center de la Emylon Business School, la IA contribuye a la mejora de la seguridad y el bienestar de los trabajadores. Lo hace al asistirles en tareas repetitivas y al ayudar a las personas responsables de la logística a elevar la seguridad de las instalaciones. También es útil para prevenir riesgos causados por acciones como agarrar, clasificar y empaquetar pedidos.

¿Cómo influye la inteligencia artificial en los depósitos?

Aunque utilizarla requiere de una inversión inicial, emplear la inteligencia artificial en logística incluye varios beneficios:

• Disponibilidad 24/7. Los sistemas impulsados por IA no precisan descanso, por lo que pueden funcionar ininterrumpidamente.
• Mayor productividad. Máquinas como los robots de picking cooperan con los humanos para potenciar su trabajo en los depósitos robotizados. En caso necesario también pueden operar solas.
• Atención al detalle. La precisión que aporta la IA a la resolución de tareas permite llevarlas a cabo con menos errores.
• Satisfacción del cliente. Los chatbots ofrecen respuestas más rápidas a las consultas de los consumidores y posibilitan hacer un seguimiento de los envíos y entregas. Asimismo, personalizar mensajes o recomendaciones con estos recursos mejora la experiencia de compra.
• Análisis de datos más rápido. La inteligencia artificial puede procesar grandes cantidades de información en poco tiempo y, además, extraer conclusiones y sugerencias de optimización.
• Mantenimiento predictivo. Mediante el uso de la tecnología pueden detectarse potenciales problemas antes de que provoquen fallos y acometerse reparaciones preventivas para que el rendimiento de los negocios no se vea afectado.
• Optimización de los transportes. Otro campo en el que la IA es de gran utilidad es la gestión de rutas. Al emplearla. las compañías tienen en cuenta varios factores como la capacidad total, las previsiones meteorológicas, la información del tráfico y la geolocalización de los vehículos. Así consiguen disminuir los costos de sus desplazamientos y las horas de conducción al tiempo que atienden a sus clientes con la mayor celeridad posible.
• Sostenibilidad. Esta nueva forma de planificar recorridos a través de algoritmos contribuye a limitar la emisión de gases de efecto invernadero y el impacto de las operaciones logísticas.

El futuro de la inteligencia artificial en los depósitos

Los expertos anticipan que estamos en el umbral de una nueva era para la logística. Las cadenas de suministro se transformarán a medida que las tecnologías de IA incrementen su eficacia, lo que comportará que las tareas más repetitivas y físicamente exigentes queden relegadas a los robots. Así, los operarios podrán concentrarse en trabajos que ofrecen un mayor valor añadido. Se acortarán los tiempos de respuesta a los clientes y mejorará la visibilidad de las operaciones, lo que reforzará la satisfacción general.

Pasos para implementar la IA y robotizar un depósito

Es recomendable hacer un análisis de las capacidades y necesidades de la empresa y trazar un plan antes de proceder a integrar la inteligencia artificial en los depósitos:

1. Establecer una estrategia. En primer lugar, los responsables de las cadenas de suministro deben reflexionar sobre qué esperan conseguir y cómo adaptar este recurso a sus procesos actuales.
2. Encontrar el tipo de IA. Varias máquinas y sistemas ya incorporan procesos de inteligencia artificial. Se trata de elegir la que aporte un mayor beneficio con la menor inversión en tiempo y recursos y esté más alineada con los requerimientos de la compañía. Un ejemplo es la Edge AI, es decir, la implementación de la IA en un entorno de computación de borde o edge computing. Este marco permite que los dispositivos tomen decisiones en milisegundos.
3. Estudiar cómo integrarla. Conviene capacitar a los empleados para gestionar estas tecnologías. También puede implementarse mediante un proyecto piloto o a través de tareas pequeñas que gradualmente acrecienten su relevancia.
4. Medir las mejoras. Es fundamental evaluar el desempeño a fin de obtener el máximo rendimiento posible.

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