IA en Logística: Transformando el Movimiento de Mercancías a Nivel Global

Las operaciones logísticas y de cadena de suministro llevan décadas lidiando con la complejidad. Gerentes de operaciones altamente calificados trabajan para mitigar las ralentizaciones o paradas, así como para predecir cuándo no llegarán los camiones o cómo la nueva demanda afectará el flujo actual de mercancías que entran y salen de los almacenes. Esto requiere optimizar numerosos procesos pequeños a diario. Incluso dentro de un mismo proceso, un pequeño desequilibrio puede generar una acumulación significativa de trabajo. Se espera que los operadores logísticos realicen las mismas operaciones, de manera repetida, con precisión y exactitud al menor coste posible. Esto genera dos objetivos contrapuestos para la optimización de la cadena de suministro: maximizar la calidad y minimizar los costes. Este conflicto genera incertidumbre y decisiones no optimizadas. Las soluciones de IA para logística proporcionan información y automatización para reducir la incertidumbre mediante la recopilación de datos de sus instalaciones en tiempo real, tanto en la fase inicial como en la fase final, para fundamentar la toma de decisiones.

Imagine una situación en la que el equipo de picking busca una métrica de producción maximizando la producción por hora, pero el equipo de empaquetado no puede mantener el ritmo. Con el tiempo, el producto se acumula, lo que genera una ralentización y finalmente una parada. Al final, el equipo de picking ha reducido el coste total por artículo recogido sin embargo, la parada debida a la ineficiencia podría costar más que el ahorro obtenido al maximizar la producción de picking.

"La acumulación de errores humanos puede ser una de las principales dificultades en las operaciones tradicionales", explica Amel Ali, director de marketing de producto de Agility Robotics. "Imagine que se deja caer un pallet en la plataforma equivocada. Cuando llega el siguiente montacargas la plataforma está llena, por lo que la carga se coloca en el siguiente espacio disponible. Un error repercute en toda la operación, provocando cuellos de botella, paradas y registros incorrectos".

Más allá de la optimización directa de procesos específicos, el panorama general también es complejo. La optimización y la previsión se ven obstaculizadas por la complejidad y la imprevisibilidad. El riesgo geopolítico, la congestión portuaria, las condiciones meteorológicas imprevistas y los problemas con los proveedores pueden modificar los plazos de entrega previstos y exigir una reevaluación de las prioridades de cualquier cadena de suministro. La previsión basada en la experiencia humana puede verse limitada por la capacidad de integrar las numerosas fuentes de datos necesarias para obtener una visión completa. La tecnología de automatización de almacenes tradicional (ERP, WMS y WCS) tiene una capacidad limitada para respaldar la previsión.

“La pila tecnológica heredada está diseñada para gestionar datos, no procesos. La logística es una orquestación interconectada de recursos, donde todo debe fluir de forma predecible y consistente. Para operar de forma predecible, es crucial modificar el orden de los procesos en función de los tiempos de entrega, los tiempos de recogida y las nuevas prioridades”, explicó Seth Patin, director ejecutivo de LogistiVIEW.

Nadie se da cuenta de una cadena de suministro que cumple los SLA y funciona según lo esperado. Los riesgos en tiempo, dinero y reputación por no cumplir las expectativas son considerables. La IA desempeña un papel fundamental en la asignación de mano de obra, la decisión de qué trabajo asignar a quién, el ajuste dinámico de las órdenes de trabajo si el transporte de salida o de entrada previsto se retrasa, así como la gestión de otras variaciones en las operaciones logísticas.

Impulsando mejoras en la cadena de suministro y la logística

Las operaciones logísticas no son iguales. Diferentes especialidades requieren diferentes optimizaciones. Un almacén que realiza envíos en dos días, opera de forma diferente a un almacén de productos a granel. ¿Cómo pueden las soluciones de IA optimizar los procesos y sistemas críticos para operar de manera eficiente cuando cada cadena de suministro es tan única?

Las soluciones de IA para logística requieren capacitación sobre su proceso específico y deben incorporar las aportaciones de sus gerentes o controladores de flujo. De esta manera, las soluciones se pueden adaptar directamente para satisfacer los requisitos de optimización y las necesidades de datos de sus procesos, tanto ascendentes como descendentes.

“Las operaciones logísticas necesitan más que solo automatización, requieren soluciones que integren la naturaleza dinámica de la industria, desde flujos de trabajo cambiantes y temporadas altas hasta las cambiantes demandas de los clientes”, añade Amel Ali. “El mejor retorno de la inversión no se obtiene simplemente incorporando robots, sino formando alianzas con proveedores de automatización que generen ofertas basadas en soluciones que integren la automatización de forma inteligente. Estas colaboraciones gestionan todo el proceso, desde la planificación y la capacitación del personal hasta la implementación. Esto garantiza que no solo se cumplan los objetivos de negocio, sino que también se busque la excelencia operativa y la adopción por parte de toda la fuerza laboral”.

Ejemplos de optimizaciones basadas en IA para procesos logísticos

Pronóstico de la demanda y análisis predictivo

El uso de modelos estáticos limita la precisión y la flexibilidad del pronóstico de la demanda tradicional. Las soluciones de pronóstico con IA basadas en aprendizaje automático pueden mejorar la precisión ajustando dinámicamente los pronósticos basándose en datos multivariables. Por ejemplo, esto significa que los modelos pueden combinar datos meteorológicos y de personal con información de su socio de transporte para optimizar la toma de decisiones.

Optimización de rutas y transporte

Las plataformas logísticas basadas en IA pueden ofrecer rutas dinámicas y optimizar la entrega de última milla al integrar el tráfico, el clima, los costos de combustible y la disponibilidad de conductores en tiempo real. Minimizar los costos de transporte y cumplir con los plazos de entrega de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) puede ser crucial para mantener la competitividad.

Gestión de Inventario y Almacén

Más allá de la simple gestión de datos, las soluciones WMS con IA pueden combinar datos en tiempo real del estado de picking y embalaje con visión artificial, robótica y modelos de optimización del personal para mejorar la automatización del almacén. Al predecir los niveles óptimos de inventario y evitar situaciones de acumulamiento o escasez de stock, un WMS dinámico con IA puede asignar personal y priorizar las órdenes de trabajo según los cambios minuto a minuto. La IA no reemplaza la mano de obra; mejora la toma de decisiones para garantizar que todos se aprovechen al máximo.

Gestión de Riesgos y Resiliencia de la Cadena de Suministro

El riesgo en la cadena de suministro ha sido uno de los muchos temas relacionados con la resiliencia de la cadena de suministro que han cobrado protagonismo en los últimos cinco años, en particular el riesgo asociado con el abastecimiento único. El modelado de escenarios con IA y los gemelos digitales para la planificación de contingencias pueden identificar elementos de riesgo dentro de las cadenas de suministro y ayudar a encontrar soluciones. La gestión de riesgos mediante modelos de IA también puede ayudar a predecir posibles interrupciones, como retrasos de proveedores y cierres de puertos, antes de que afecten a un proceso.

Experiencia y servicio al cliente

Mantener una ventaja competitiva implica ofrecer las mejores interacciones posibles con el cliente. La experiencia del cliente es un aspecto vital para gestionar las expectativas y mantener la reputación adquirida. Los chatbots basados ​​en IA pueden proporcionar actualizaciones inmediatas de seguimiento de envíos y tiempos de entrega predictivos, lo que mejora la confianza del cliente. Se pueden crear plazos de entrega personalizados aprovechando datos históricos y utilizando datos tanto previos como posteriores dentro del modelo.

Patin explicó: “La IA no solo proporciona información, sino que asigna recursos según sea necesario para alcanzar los resultados deseados. Puede priorizar, comprender el orden de las operaciones, ver los resultados de las decisiones en tiempo real y adaptarse en consecuencia. Si algo sucede más rápido o más lento de lo esperado se ajusta”.

Desafíos en la adopción de la IA

La integración de la IA en la automatización requiere un plan conciso, que incluye la evaluación de los procesos y necesidades actuales para identificar las mejores oportunidades para la mejora de la IA. En este proceso también se identificarán los desafíos de implementación, señalando dónde las limitaciones en los sistemas, los datos y el conocimiento pueden causar problemas. Los datos son un aspecto crucial de toda integración de IA, ya que constituyen la base de la IA industrial.

“Cada operación presenta desafíos únicos físicos, de equipo, de mano de obra y de proceso. Los modelos de IA deben entrenarse al mismo nivel de conocimiento que el mejor gerente o controlador de flujo, la máquina no sabe intrínsecamente lo que saben los expertos”, explica Patin. “Además, las personas a menudo no confían en que el modelo tome decisiones que antes tomaban los humanos. Es fundamental generar confianza en las implementaciones de IA e incluir las operaciones en el proceso de planificación y entrenamiento del modelo”.

Muchas organizaciones se enfrentan a sistemas fragmentados, numerosos silos de datos, formatos inconsistentes y registros incompletos. Los equipos heredados a menudo carecen de conectividad moderna, lo que dificulta la creación de canales de datos fiables. Sin datos precisos, estandarizados y accesibles, los modelos de IA no pueden ofrecer información fiable. Establecer la gobernanza, depurar los conjuntos de datos históricos y garantizar la supervisión continua de la calidad son pasos cruciales, pero que requieren muchos recursos. Igualmente, es complejo gestionar el cambio organizacional. La adopción de la IA altera los flujos de trabajo establecidos, las estructuras de toma de decisiones e incluso los roles en la planta. Integrar el conocimiento experto en el proceso de planificación e integración de la IA es crucial. Los modelos de IA se benefician de la inclusión del conocimiento intrínseco de los procesos de los operadores y gerentes en todos los procesos. Si las expectativas no se gestionan con cuidado, los proyectos pueden complicarse. Los líderes deben comunicar claramente cómo la IA apoya, en lugar de socavar, la experiencia humana, posicionándola como una herramienta para el aumento y la mejora. Una formación integral es esencial, no solo en sistemas técnicos, sino también en el desarrollo de nuevas habilidades de resolución de problemas y la confianza para trabajar con IA. Generar confianza requiere implementaciones graduales, formación práctica e implicación del personal en el desarrollo de soluciones. Una integración exitosa depende tanto de la preparación cultural de una organización como de su capacidad tecnológica. Mediante una planificación cuidadosa, los fabricantes pueden garantizar una integración fluida de la IA que genere valor rápidamente.

Mejores prácticas para la adopción de IA

Existen buenas prácticas clave para garantizar que las integraciones de IA para la automatización de la logística y la cadena de suministro generen un rápido retorno de la inversión. Un estudio de viabilidad debe evaluar la calidad de los datos de proveedores, almacenes y sistemas de transporte, así como la preparación de la infraestructura. La evaluación comienza con la creación de un equipo multifuncional que incluya todos los niveles y especialidades, desde operadores de planta hasta especialistas en TI y gestión de operaciones. Este equipo ayudará a identificar objetivos claros, como mejorar la previsión de la demanda, reducir los plazos de entrega u optimizar los flujos de inventario, y posibles desafíos, como procesos que actualmente no generan datos en tiempo real, limitaciones de personal o formación, o problemas de seguridad.

Este equipo aporta valor más allá de la investigación y la planificación de soluciones, pues permite la evaluación interfuncional continua de los resultados y desarrolla el conocimiento institucional para respaldar futuras integraciones. La planificación debe promover la interoperabilidad y la escalabilidad. Para planificar que herramientas utilizar y como integrarlas en los procesos logísticos, se deben de comprender las deficiencias de los sistemas heredados en cuanto a disponibilidad o fiabilidad de los datos. Basándonos en las evaluaciones del equipo, se pueden priorizar los procesos para las integraciones iniciales de IA que ofrezcan la vía más sencilla para mejorar la eficiencia y minimizar los desafíos o riesgos.

Con base en las evaluaciones y aportaciones del equipo, se puede desarrollar un cronograma de implementación por fases para impulsar soluciones prioritarias y evaluar los resultados con objetivos y métricas claros. Al colaborar estrechamente con proveedores expertos y las partes internas interesadas en ejecutar implementaciones piloto, las organizaciones deben realizar un seguimiento riguroso de las métricas y garantizar que los procesos actualizados cumplan con los objetivos. El conocimiento adquirido al integrar programas piloto prioritarios, se convierte en la base de sus futuras integraciones.

Amel Ali señala: “Un socio de soluciones necesita ofrecer más que robots: quienes toman las decisiones que implementan la automatización en las operaciones logísticas necesitan un socio con experiencia que comprenda más allá del costo. Al evaluar a un posible proveedor de automatización, usted debe ir más allá de la publicidad y centrarse en la disponibilidad comercial y en la flexibilidad financiera. Formule estas preguntas cruciales: ¿Su socio ofrece diversas opciones de financiamiento para la implementación? ¿Tiene su socio implementaciones reales en su sector, con productos disponibles actualmente? ¿Las demostraciones que está viendo utilizan autonomía real en entornos reales, o las demostraciones tecnológicas simplemente utilizan publicidad brillante en videos cuidadosamente elaborados? Elegir un proveedor comercialmente listo y validado es esencial para una implementación exitosa y para obtener el retorno de la inversión requerido”.

Hacia dónde se dirige la IA en la cadena de suministro

La IA ya no es experimental pues ya ha transformado la logística. Las integraciones de IA en la cadena de suministro están evolucionando, pasando de ser una ventaja competitiva para los líderes del sector a una práctica estándar. Durante los próximos cinco años, los sistemas de IA supervisarán más procesos de principio a fin, proporcionando visibilidad a lo largo de la cadena y ajustando las prioridades en función de datos en tiempo real, aumentando así la eficiencia. Una mayor visibilidad sobre los retrasos en la fabricación, los cambios en los horarios de transporte y su impacto en los pedidos permitirá que los modelos optimicen el cumplimiento constante de los SLA al menor coste.

Patin ilustra: “Los sistemas aislados son inadecuados, las optimizaciones basadas en IA requerirán implementaciones de principio a fin para evitar el equivalente a poner un coche de carreras en una carretera congestionada. Estamos llegando a un punto en el que la ejecución eficiente y el cumplimiento de los SLA a un coste competitivo requerirán un sistema único que pueda ver, analizar y tomar decisiones de principio a fin en todo el sistema. La supervisión del rendimiento y la toma de decisiones de principio a fin serán necesarias para mantener la ventaja competitiva”.

Las cadenas de suministro globales se están volviendo cada vez más complejas y volátiles. En este entorno empresarial cada vez más dinámico, las cadenas de suministro se enfrentan a una demanda creciente junto con requisitos de rendimiento más estrictos. En respuesta, la IA está pasando de ser una herramienta de apoyo a un factor clave en la toma de decisiones a todos los niveles. Los avances en análisis predictivo permitirán a las empresas anticipar las fluctuaciones de la demanda, las interrupciones del transporte y los riesgos de los proveedores con mucha mayor precisión, reduciendo la incertidumbre, el desperdicio y los tiempos de inactividad inesperados.

En el almacén, los robots y sistemas autónomos se coordinarán con los humanos en tiempo real, con modelos de IA que optimizarán la asignación de mano de obra, la preparación de pedidos, el enrutamiento, el almacenamiento y la priorización. Más allá de la automatización, los modelos mejorarán la visibilidad al integrar sensores de IoT, sistemas ERP y flujos de datos externos en plataformas de decisión unificadas. Esto permitirá a los responsables de operaciones redirigir los envíos dinámicamente, ajustar la ubicación del inventario y minimizar los costos, a la vez que se cumplen las expectativas de nivel de servicio. Este enfoque mejorará la previsión, la optimización, la gestión del inventario, la resiliencia de los procesos y la experiencia del cliente.

"El principal desafío en logística es que las instalaciones tradicionales fueron diseñadas para humanos, lo que históricamente dificulta la automatización de muchos espacios", señala Amel Ali. “Sumado a la escasez de mano de obra y la alta rotación de personal, esto crea un importante problema de personal. Los robots humanoides cambiarán esto drásticamente. A medida que los estándares de seguridad evolucionen, los humanoides estarán certificados para trabajar junto a sus homólogos humanos, asumiendo funciones más exigentes y agotadoras que antes eran imposibles para los robots móviles actuales. Se les pueden asignar dinámicamente diversas tareas según los cambios en los flujos de trabajo o las prioridades, lo que permite finalmente la automatización en espacios previamente limitados para robots con ruedas y fijos”.

Las exigencias a las cadenas de suministro no harán más que aumentar. La IA no puede eliminar la imprevisibilidad en las cadenas de suministro, pero sí hará que las operaciones sean mucho más adaptables, transparentes y resilientes ante desafíos inesperados. Las operaciones que podrán competir y prosperar serán aquellas que integren la IA con mayor eficacia.