«Cinco formas en que la IA tendrá impacto en Logística». Es un post elaborado por Carlos Alonso, estudiante del Grado en Transporte y Logística UCJC.
La Inteligencia Artificial (IA) está tomando un papel cada vez más importante en la logística.
A medida que los requisitos logísticos globales se vuelven aún más complejos, las aplicaciones basadas en Big Data ya intervienen para racionalizar la logística a escala global.
Además, con los volúmenes de datos en las cadenas de suministro y la logística creciendo cada día. La necesidad de soluciones de procesamiento más sofisticadas es cada vez más urgente. Es por eso que muchas empresas están adoptando técnicas informáticas de inteligencia artificial como el machine learning, el deep learning y el natural language processing.
Capacidades predictivas
Las capacidades de la IA están aumentando considerablemente la eficiencia de las empresas en las áreas de demanda predictiva y planificación de redes. Esta tecnología está utilizando los datos en todo su potencial para anticipar mejor los eventos, evitar riesgos y crear soluciones.
Robótica
Las compañías de robótica integran algoritmos de Deep learning en la robótica y llevan la toma de decisiones autónoma a los procesos del almacén. La preparación de pedidos es una de las partes que requiere más mano de obra, así que imaginémonos un robot con IA que identifique un tipo de paquete en menos de 0,2 segundos y lo mueva físicamente a la ubicación deseada.
Big Data
El poder del Big Data permite a las compañías pronosticar perspectivas altamente precisas y optimizar el rendimiento a futuro mejor que nunca. La información obtenida del Big Data, especialmente cuando es generada por IA, puede mejorar muchas facetas de la cadena de suministro, como la optimización de rutas y la transparencia de la cadena de suministro.
Visión por ordenador
La visión por ordenador, basada en inteligencia artificial, nos permite ver las cosas de nuevas maneras, incluida la cadena de suministro. La inspección visual impulsada por IA está identificando el daño de la mercancía, clasificando el tipo de daño y determinando la acción correctiva apropiada, más rápido que nunca.
Mejor gestión de la carga
La tecnología Machine learning utiliza un poder informático masivo para reconocer patrones y datos que los humanos nunca podrían ver, para después aprender de cada nuevo dato que recibe para ser más inteligente y preciso en tiempo real. Esto significa que a medida que se envían mercancías, el aprendizaje automático puede aplicar cambios predictivos que le permiten superar estadísticamente las eficiencias en la forma en que se mueve y planifica la carga.