La inteligencia artificial para almacenes es una apuesta por la eficiencia. La gestión de estos edificios siempre ha supuesto una gran responsabilidad. Es necesario tener en cuenta las entradas y salidas de mercancías, el espacio disponible o la distribución. Gracias al uso de soluciones de IA, se consigue optimizar buena parte de estos procesos.
La inteligencia artificial permite pasar de la previsión a la predicción
Esta tecnología ha evolucionado significativamente en los últimos años. Esto se debe a la gran cantidad de datos que se almacenan. La inteligencia artificial es capaz de procesarlos y convertirlos en información útil. Además, los algoritmos utilizados cuentan con la capacidad de aprender de la experiencia, lo cual les permite actuar de forma cada vez más eficiente y ofrece mejores resultados.
Cuando se ponen en práctica, no solo es posible prever picos de actividad, sino que se pueden llegar a predecir. Los datos encierran patrones de comportamiento de los compradores, los cuales pueden analizarse y utilizarse para tomar mejores decisiones. De esta forma, anticiparse a los acontecimientos es una opción real, algo que beneficia tanto a los almacenes como a toda la cadena de suministros. Según la consultora McKinsey, es posible reducir errores en las previsiones de la demanda en un 50 %.
Machine learning VS deep learning
Son las dos tecnologías que utilizan los algoritmos para aprender y mejorar su desempeño según analizan los datos disponibles. Sin embargo, las aproximaciones al análisis de datos que utilizan ambas difieren. El machine learning identifica patrones en datos masivos, a partir de los cuales se pueden elaborar predicciones. Además, el programa aprende y se mejora, ya sea por cuenta propia o con supervisión.
Por el lado del deep learning, el aprendizaje del algoritmo es similar al de un ser humano. Este se realiza de forma estructurada o jerárquica y no requiere de reglas programadas previamente. El sistema aprende por sí mismo a resolver su tarea atravesando fases de entrenamiento. Se compone de redes neuronales para simplificar el procesamiento de información. Al final, ambas aproximaciones son útiles para predecir la demanda, aunque funcionan de forma diferente.
Cómo implementar la inteligencia artificial en las cadenas de suministro
El primer paso para implementar la IA es trazar una estrategia. Esta tiene que adecuarse a las necesidades de la empresa y conocer a fondo la tecnología disponible. Además, es importante marcarse unos objetivos claros, los cuales guiarán todo el proceso de implementación. El entorno de la compañía determinará qué tipo de inteligencia utilizar es mejor para sus procesos.
También se establecerán unos criterios de medición de las mejoras, que servirán para determinar si la estrategia se está cumpliendo como era de esperar. De esta forma, el sistema creado se podrá escalar y adaptar en función de los cambios que se den en el entorno.
En definitiva, la inteligencia artificial para almacenes permite la previsión del stock necesario o la predicción de la demanda. Esto supone una revolución para la gestión, la cual se simplifica y agiliza como nunca antes. Así, se ganará en eficacia y se conseguirán mejores resultados.
