La tecnología, y especialmente la inteligencia artificial, no deja de incorporarse a las empresas. Para mejorar su eficiencia y lograr que sean rentables, se recurre al autoaprendizaje. Saber qué es el machine learning es fundamental para afrontar los retos de futuro de la logística.
Qué es el machine learning
El machine learning es el aprendizaje que se realiza de manera automática por parte del sistema informático. Para ello, se usan una gran variedad de algoritmos. Estos cuentan con la capacidad de transformar los datos y patrones en comportamientos y señales. Gracias a todo ello, los sistemas informáticos son capaces de tomar decisiones de manera autónoma en base a estos conocimientos, adquiridos con el fin de resultar más eficientes y reducir el intervencionismo del hombre.
Dentro de la logística los datos son fundamentales para mejorar la eficiencia de los procesos. Gracias a los datos recopilados por los sistemas, se puede mejorar la eficiencia. Tanto en los almacenes, como en la distribución o la recogida de productos.
Tipos de aprendizaje
Para lograr que el sistema aprenda y sea capaz de ejecutar acciones por sí mismo, existen varios métodos de aprendizaje.
- Supervisado: este proceso consiste en entrenar a la máquina. Gracias a la introducción de un flujo de datos etiquetados, genera unos conocimientos. Desde ese punto, los nuevos datos se clasifican de manera automática.
- No supervisado: se basa en la manera que tiene el cerebro humano de procesar la información. No se generan etiquetas, se busca que la máquina comprenda los datos que recibe.
- Por refuerzo: se usa un sistema de premio y castigo. Cuando toma una decisión errónea se informa de la penalización al sistema. En caso contrario, se hace al revés. El equipo recoge estos datos para ser más eficiente.
Aplicaciones de esta tecnología
Esta tecnología se puede aplicar en una gran variedad de áreas de la logística. Gracias a ello, se consigue mejorar la eficiencia del conjunto.
Predicción de la demanda
Gracias a la recopilación de datos y búsqueda de patrones se podrá prever el aumento de la demanda. Esto permite adaptar la cadena de suministro antes de que suceda, por lo que se pueden garantizar los plazos.
Gestión de rutas
Una ruta rápida y eficiente es clave para asegurar el reparto y reducir costes. Un programa especializado cuenta con multitud de datos y puede adaptar la ruta en tiempo real. Esto permitirá evitar incidencias como accidentes.
Estudio de patrones
Los sistemas informáticos complejos son capaces de conectar patrones extraños. Existen casos como el aumento de la demanda de un producto concreto en base al clima. Esta información ayuda a realizar previsiones.
El futuro de la logística y la IA
La logística automatizada es el futuro de la industria. Robots de carga, planificadores de rutas o predictores para aumentar la flota en determinados momentos serán cada vez más habituales. Ello será posible gracias a los nuevos conocimientos que van adquiriendo los sistemas.
Saber qué es el machine learning permitirá conocer mejor el funcionamiento de la IA. Gracias a ello, se podrá aplicar en diferentes campos de la logística. Esto provocará una mejora en el desarrollo del trabajo. Finalmente, generará un entorno más competitivo y efectivo.
