<\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\nPara hacer frete al estimado crecimiento de transacciones no basta con poner en ruta m\u00e1s medios de transporte sean del tipo que sean. Como ya hemos comentado en otros art\u00edculos, hay que conseguir hacer m\u00e1s eficientes los procesos<\/strong>, por un lado, para rentabilizar al m\u00e1ximo cada una de las operaciones que se efect\u00fae, y por otro, para aumentar los ratios de sostenibilidad en cada uno de los trayectos que se lleven a cabo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nY esto solo se consigue de la mano de la tecnolog\u00eda<\/strong> y, m\u00e1s concretamente, de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos, cuya aplicaci\u00f3n al transporte ha dado lugar al nacimiento de lo que se conoce como inteligencia log\u00edstica. Ya es posible trabajar en cada eslab\u00f3n de la cadena de suministro bajo la concurrencia de las nuevas tecnolog\u00edas disruptivas impregnando el proceso de la filosof\u00eda data driven. Veamos las ventajas que supone concretamente para la log\u00edstica, tem\u00e1tica de este post.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<\/span>Aplicaciones del Big Data en el sector log\u00edstico<\/strong><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n<\/span>Sistemas predictivos<\/strong>:<\/span><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\nPredicci\u00f3n de la Demanda<\/strong>: herramientas como la Predicci\u00f3n de la Demanda nos permiten contar con estimaciones altamente fiables de la salida de producto a determinado tiempo vista. Conociendo lo que vamos a vender podemos hacer una gesti\u00f3n eficiente de recursos de almac\u00e9n gestionando entradas y salidas de referencias en base a datos objetivos y no tomando como bases la experiencia de pasadas campa\u00f1as.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nMantenimiento predictivo<\/strong>: aplicando la predicci\u00f3n a los procesos de mantenimiento es posible, tambi\u00e9n, optimizar el tiempo de trabajo de la maquinaria de almac\u00e9n y de la flota para garantizar su rendimiento, evitando parones inesperados frutos de aver\u00edas sobrevenidas. El mantenimiento predictivo monitoriza el rendimiento de la maquinaria, en base a m\u00faltiples par\u00e1metros, para determinar el momento en el que la alteraci\u00f3n de los valores predeterminados indica la necesidad de efectuar acciones preventivas o reactivas. De este modo, se eliminan los calendarios de intervenci\u00f3n prefijados, y los parones y cambios de piezas innecesarios, incrementando el rendimiento de los equipos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nGemelos Digitales<\/strong>: los tambi\u00e9n conocidos como Digital Twins o sistemas espejo, nos permiten crear una copia digital de un entorno real sobre la que poder trabajar y experimentar sin afectar a los procesos en curso. Los gemelos digitales son de gran utilidad para probar la eficacia de nuevos procedimientos (rutas, instalaciones, personal\u2026) sin asumir ning\u00fan riesgo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<\/span>Sistemas de localizaci\u00f3n<\/strong>:<\/span><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\nLocalizaci\u00f3n de mercanc\u00edas<\/strong>: Los procesos de salida o recepci\u00f3n de producto de almac\u00e9n fueron de los primeros en los que se emple\u00f3 la tecnolog\u00eda como medio para simplificar y agilizar procedimientos. El trabajo con c\u00f3digos de barras y codificaci\u00f3n RFID permite conocer el lugar exacto de ubicaci\u00f3n del producto y digitalizar el control del inventario.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nAlmacenes inteligentes<\/strong>: como estamos viendo, la gesti\u00f3n de almac\u00e9n es mucho m\u00e1s sencilla con el apoyo de la tecnolog\u00eda, hasta el punto de que grandes centros de distribuci\u00f3n como Amazon han automatizado la distribuci\u00f3n interna de referencias con cintas transportadoras inteligentes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nTrazabilidad de producto y flota<\/strong>: el desarrollo de Internet of Things o Internet de las Cosas (Iot) ha permitido evolucionar los sistemas de seguimiento de art\u00edculos y veh\u00edculos, que ahora pueden monitorizarse en tiempo real para actualizar tiempos de entrega, registrar incidencias y resolver problem\u00e1ticas sobrevenidas en ruta, por ejemplo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<\/span>Sistemas de identificaci\u00f3n en almac\u00e9n<\/strong>:<\/span><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\nLectura de c\u00f3digos<\/strong>: ya hemos hablado de la utilidad de los c\u00f3digos de barras y de la codificaci\u00f3n RFID en las labores de gesti\u00f3n de almac\u00e9n, pero estos sistemas, y la evoluci\u00f3n de la visi\u00f3n artificial, como veremos m\u00e1s adelante, hacen posible tambi\u00e9n identificar productos a su paso por ejemplo por una cinta transportadora dotada de lectores, o reconocer lotes de mercanc\u00eda embalada.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nSistemas de conteo autom\u00e1tico<\/strong>: con el desarrollo de la visi\u00f3n artificial se ha dado un salto importante en algunos de los procesos asociados al transporte y un ejemplo claro lo tenemos en el conteo autom\u00e1tico de paqueter\u00eda, productos o materiales unitarios dispuestos conjuntamente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nConocer, por ejemplo, el n\u00famero de unidades de varillas de ferralla cargadas en un cami\u00f3n a recepcionar es infinitamente m\u00e1s r\u00e1pido, preciso y exacto. Esta carga, con elementos de peque\u00f1o di\u00e1metro y todos iguales, se contabiliza en d\u00e9cimas de segundo si dar lugar a error, lo que agiliza y optimiza el trabajo. Otro ejemplo claro con los mismos beneficios lo tenemos en el recuento de productos a su paso por cintas transportadoras, como pueden ser piezas de fruta reci\u00e9n descargada.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
<\/span>Sistemas para la planificaci\u00f3n<\/strong> basados en IA:<\/span><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\nPlanificadores de carga<\/strong>: con estas herramientas se consigue aprovechar al m\u00e1ximo el espacio disponible para el transporte, disponiendo la carga de manera \u00f3ptima en base a par\u00e1metros como como tama\u00f1o, peso, fragilidad o momento de la descarga.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nPlanificadores de rutas<\/strong>: El Big Data y la Inteligencia Artificia tambi\u00e9n entran en juego en los procesos de planificaci\u00f3n de rutas, a trav\u00e9s de los que es posible llevar a sus m\u00e1ximos niveles de eficiencia las operativas log\u00edsticas. Se pueden emplear en todo tipo de operaciones de transporte (mar\u00edtimas, a\u00e9reas y terrestres) para dise\u00f1ar los trayectos m\u00e1s eficientes a trav\u00e9s de la explotaci\u00f3n del dato asociado a estas operativas (tipo de operaci\u00f3n, cargas intermedias, meteorolog\u00eda, veh\u00edculos a utilizar, calendario\u2026). Adem\u00e1s, como hemos rese\u00f1ado en el caso de la trazabilidad las flotas se controlan en tiempo real, lo que posibilita resolver eventos inesperados recalculando trayectos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<\/span>Sistemas de gesti\u00f3n:<\/strong><\/span><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\nAutomatizaci\u00f3n Rob\u00f3tica de Procesos: <\/strong>o RPA (Robotic Process Automation) simplifica y eficienta labores administrativas de cualquier tipo, tambi\u00e9n las asociadas a la gesti\u00f3n log\u00edstica, de alta repetici\u00f3n y bajo valor a\u00f1adido (albaranes de entrega, facturaci\u00f3n, e-CMR…). Gracias, una vez m\u00e1s, a la inteligencia artificial y al aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) \u00a0se pueden resolver grandes vol\u00famenes de tareas de escritorio, evitando adem\u00e1s el error en el proceso.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<\/span>Inteligencia artificial en la cadena de suministro<\/strong><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\nComo vemos las nuevas tecnolog\u00edas se han ido incorporando progresivamente al conjunto de la cadena de suministro<\/strong>, con un importante impacto en la log\u00edstica. Esta evoluci\u00f3n comenz\u00f3 con los beneficios que otorgaba la lectura de c\u00f3digos de identificaci\u00f3n y ha ido evolucionando a medida que tambi\u00e9n lo ha hecho la propia tecnolog\u00eda. Los sistemas predictivos, los planificadores y la visi\u00f3n artificial permiten llevar las operativas log\u00edsticas a sus m\u00e1ximas cotas de eficiencia.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nNo cabe duda de que nos encontramos en la era de la Inteligencia Artificial y el Big Data, y es obligatorio, no opcional, avanzar hacia una log\u00edstica 4.0<\/strong>.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"El sector log\u00edstico es uno de los que m\u00e1s se habla y se escribe en los \u00faltimos tiempos. Nuestros sistemas de vida, nuestras sociedades tal y como las conoc\u00edamos est\u00e1n sufriendo una importante transformaci\u00f3n que se refleja en los h\u00e1bitos de consumo. Es un hecho que la manera de comprar ha cambiado debido al desarrollo […]<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":1709,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"categories":[111,28],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n
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