Especialmente en esta época del año con un récord de $ 4.2 mil millones en ventas en línea el Día de Acción de Gracias, un aumento del 14.5 por ciento respecto al año pasado, según Adobe Analytics. La implementación de inteligencia artificial y aprendizaje automático está transformando por completo y beneficiando a la industria logística en su conjunto. Hace solo unos años, la entrega en el mismo día era un tipo de concepto de unicornio: apenas se había enterado. Ahora, tiene una gran demanda junto con otras tendencias que hacen que las industrias de la cadena de suministro y la logística aprovechen todos los datos que AI ofrece para mejorar las operaciones.

Mejora de operaciones y almacenamiento

El uso de robots es común en muchos almacenes, y para algunos centros logísticos, es necesario realizar un seguimiento eficiente del inventario dentro de muchos almacenes en varias ubicaciones. Las capacidades de automatización de AI aumentan la cantidad de productividad que se realiza en un almacén que simplemente no es factible con un número limitado de empleados humanos. La implementación de IA en el proceso logístico también ayuda a eliminar el error humano. El uso de datos del almacén para administrar una flota de camiones solo mejora la forma en que funcionan las empresas de logística y ahora con las ventas en línea en su punto más alto, es necesario usar tecnologías de inteligencia artificial para satisfacer las demandas que de otro modo serían muy costosas. Al recopilar y utilizar los datos recopilados en función de cómo se está ejecutando un proceso logístico o un almacén, los encargados de tomar decisiones pueden hacer los ajustes necesarios para resolver esos problemas y evaluar el rendimiento de la entrega. Los robots ahora pueden desempeñar un papel más grande y más efectivo en el proceso de cumplimiento. De acuerdo a Grupo DIH, el exceso de existencias cuesta a los minoristas alrededor de $ 470 mil millones anualmente y $ 630 mil millones en costos de infravaloración. Mediante el uso de algoritmos, predecir la demanda del consumidor puede ayudar a disminuir estos costos. Las mejores predicciones pueden, por supuesto, mejorar la gestión del inventario y la previsión. De acuerdo a Investigación y Mercados, para 2022, los robots en los almacenes habrán crecido a un valor de aproximadamente $ 4.44 mil millones.

Seguimiento de envíos

El Internet de las cosas (IoT) y las tecnologías de inteligencia artificial no son conceptos o tecnologías nuevos, pero algunas aplicaciones lo son y se están implementando ampliamente para rastrear y administrar flotas. Al contar con una red de dispositivos que están conectados con su flota y comparten datos, la administración puede tomar decisiones basadas en esos datos para mejorar todas sus operaciones, ya sea aumentar la oferta-demanda, rastrear envíos o administrar conductores o vehículos que están en el camino De acuerdo a un McKinsey Según los informes, los transportistas y los transportistas están utilizando datos y análisis para pronosticar la demanda y optimizar sus rutas de una manera que no podíamos imaginar hace unos años. Algunos transportistas han reducido los inventarios hasta en un 75 por ciento, redujeron los costos de almacenamiento en un 15 a 30 por ciento y redujeron los costos administrativos en un 80 por ciento. Los datos que se recopilan devuelven dólares a los bolsillos de las empresas de logística, creando una cantidad masiva de ROI para aquellos que implementan tecnologías de inteligencia artificial.

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Vehículos autónomos y seguridad vehicular.

Esto puede parecer un poco fuera de este mundo, pero lo creas o no, la industria de la logística está muy metida en cómo pueden aprovechar el uso de IA con vehículos autónomos para aumentar la productividad y satisfacer las altas demandas de los consumidores. Según un informe de McKinsey, alrededor del 5 por ciento de las entregas de Amazon son el mismo día y para 2025, se anticipa que esa cifra crecerá al 15 por ciento. Para satisfacer estas altas demandas de entrega rápida y gratuita, la respuesta es automatizar el proceso de entrega. AI está haciendo que los vehículos autónomos sean más seguros al poder navegar por escenarios y tráfico complejos. Con muchas variables para tener en cuenta, hay mucho aprendizaje automático que entrará en juego.

Dejando a un lado la conducción autónoma, la conducción con IA habilitada dentro de una flota de vehículos también tiene sus ventajas para aumentar las medidas de seguridad, reducir los costos y el mantenimiento. Con la inteligencia artificial, se puede evaluar el comportamiento del conductor, en función de un perfil de riesgo y podría afectar el costo de asegurar los vehículos de la empresa de logística. Los datos de cada vehículo también se pueden analizar para procesar reclamos debido a un accidente o para fines de mantenimiento predictivo y prescriptivo.

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Entrega de última milla

La IA puede mejorar la eficiencia general de la entrega de paquetes y a tiempo. No hay nada más frustrante que descubrir que un paquete llega tarde y que la demanda solo aumenta entre los consumidores con respecto a plazos de entrega / envío más cortos, hay poco margen de error. Mediante el uso de algoritmos de administración de rutas y entregas impulsados ​​por IA, el problema de la entrega de la última milla es más un proceso simplificado y abre más oportunidades para ser más inteligente sobre el almacenamiento y el envío, como se mencionó anteriormente.

Otro problema con la entrega de última milla es su impacto en el medio ambiente y el nivel de emisiones de carbono que está afectando la calidad del aire, es un gran problema. AI tiene el poder de administrar rutas de manera más inteligente mediante el uso de datos recopilados para administrar los envíos de manera más efectiva y eficiente. Mediante el uso de herramientas de aprendizaje automático, las empresas pueden realizar ajustes en las rutas, los conductores y los horarios a lo largo del día en función de esos datos en respuesta a las condiciones variables para reducir las entregas tardías y las millas.

Envío anticipado y análisis predictivo

La IA hace que sucedan cosas como el envío anticipado y el análisis predictivo. Las compañías poderosas que tienen una gran mano en ofrecer entregas rápidas (como Amazon) confían en la inteligencia artificial para aprovechar el análisis predictivo. Basado en datos históricos, los algoritmos y el aprendizaje automático se utilizan para determinar ciertos resultados. El uso de estos algoritmos y datos de usuario permitirá a las empresas de logística administrar su flota basándose en esos datos. Por ejemplo, los datos pueden ayudar a determinar la cantidad de conductores de entrega necesarios en un momento dado o la cantidad de envíos que se entregan típicamente en una determinada ubicación geográfica para mejorar las rutas de entrega y la programación en función de patrones de entrega históricos.

El envío "anticipatorio" es un barco liderado por Amazon. Antes de que un consumidor haya comprado un artículo, la idea es utilizar datos históricos y tecnología de inteligencia artificial para predecir futuras compras, reduciendo así los tiempos de entrega. Por ejemplo, si una ubicación en particular tiene un historial de compra de un artículo de ropa en particular, un minorista en línea usará esos datos para asegurarse de que esos almacenes estén llenos de ese artículo que está más cerca de esa ubicación. AI también se enteró de los aumentos repentinos en productos particulares durante las vacaciones y se asegurará de que varias luces navideñas, suéteres navideños feos y regalos de moda estén lo más cerca posible de su dirección, por lo que en el momento en que confirme su compra, su envío ya está a la mitad del camino. Su destino final.

En el futuro, la industria de la logística está aprovechando al máximo la inteligencia artificial y sus capacidades para combatir los crecientes costos y encontrar soluciones para optimizar las operaciones.

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