Mediante el uso de tecnologías de IA, etiquetas RFID y códigos de barras, las empresas pueden realizar un seguimiento de los niveles de inventario en tiempo real

Según Consegic Business Intelligence, se estima que el tamaño del mercado de sistemas de control y automatización industrial alcanzará más de 864.940 millones de USD en 2031, desde un valor de 379.470 millones de dólares en 2023, y se prevé que aumente en 413.870 millones de dólares en 2024, creciendo a una CAGR del 10,8% de 2024 a 2031.

Las tecnologías de automatización han contribuido a redefinir en gran medida la gestión de la cadena de suministro al reducir el impacto humano, garantizar una cadena de suministro sin errores y mejorar así la eficiencia operativa. Entre las áreas clave en las que la automatización está teniendo un gran impacto se encuentran los almacenes minoristas, que ahora están totalmente automatizados (con sistemas robóticos) y pueden realizar tareas como picking, packing, sorting y palletizing con gran precisión y rapidez.

Un almacén de última generación está incompleto sin pequeños detalles geniales como los robots móviles autónomos (AMR) y los vehículos de guiado automático (AGV), que son los motores del almacén moderno, reduciendo a cero la mano de obra y los errores humanos al mismo tiempo. Para optimizar las operaciones de almacén, grandes empresas como Amazon y Walmart ya han integrado robots en sus almacenes, con el fin de facilitar el cumplimiento rápido y preciso de los pedidos. Se están utilizando robots y sistemas de transporte modernizados y de alta tecnología para clasificar y empaquetar las mercancías de la forma más eficaz. Las tecnologías de automatización pueden identificar y clasificar los artículos en función de su tamaño, peso y destino, garantizando que los productos adecuados se embalen y etiqueten correctamente. Esto reduce los cuellos de botella y permite a las empresas procesar un mayor volumen de pedidos en menos tiempo. La automatización del inventario que incluye el despliegue mejorado por IA de sensores RFID y similares elimina las comprobaciones manuales de existencias.

Mediante el uso de tecnologías de IA, etiquetas RFID y códigos de barras, las empresas pueden realizar un seguimiento de los niveles de inventario en tiempo real, garantizando que no tendrán que almacenar ni demasiados ni, por el contrario, demasiado pocos artículos. De este modo, los controles automáticos se establecen de tal forma que las existencias se reordenan sin la intervención del responsable, lo que significa que el jefe de almacén no necesita dedicar tiempo al recuento manual del inventario. La automatización ha llegado también a la parte del transporte de la cadena de suministro. Algunos camiones autónomos de primera milla, drones y robots de reparto se están convirtiendo en los pioneros de la logística inclusiva, ya que reducen la dependencia de los conductores humanos y ayudan a que las operaciones logísticas sean más rápidas y eficientes. Grandes transportistas como UPS y FedEx están estudiando estos conceptos para mejorar los circuitos de entrega y reducir gastos.

La aplicación de la inteligencia artificial está haciendo evolucionar la automatización de la cadena de suministro, al introducir una toma de decisiones más basada en datos mediante el uso de la tecnología de IA. Es en el sector del transporte de la cadena de suministro donde las tecnologías de IA han adquirido mayor protagonismo. Las empresas son ahora capaces de comprender mejor la demanda, programar rutas inteligentes y controlar los niveles de riesgo en los procesos de toma de decisiones gracias a la introducción de la IA en la cadena de suministro.

La IA en forma de herramienta de máquina de previsión de ventas está empezando a ser utilizada por las empresas para detectar con mayor precisión las fluctuaciones de la demanda. Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de realizar previsiones de datos a partir de ventas históricas, patrones de comportamiento de los consumidores y otros factores externos como las tendencias meteorológicas y económicas, que luego utilizan para estimar la demanda y optimizar los calendarios de producción y las estrategias de distribución. Esto, a su vez, reduce la probabilidad de que se agoten las existencias y los valores de inventario, lo que afecta a la cadena de suministro en su conjunto de forma más positiva.

Los algoritmos de Inteligencia Artificial aún están en fase de prueba con datos en tiempo real derivados de patrones de tráfico, previsiones meteorológicas e incluso la ubicación de la entrega para fines de transporte y reparto. Estos algoritmos son una buena solución para las empresas de logística, ya que pueden reducir el consumo de combustible, aumentar la velocidad de entrega y cumplir los plazos de entrega. El mapeo de rutas basado en IA es muy importante para las empresas del sector con redes complicadas o en las que sus distribuidores son la última milla de entrega a los clientes.

Otra área de uso de la IA es la inclusión de funciones de inteligencia en los departamentos de abastecimiento para simplificar la selección de proveedores, la gestión de contratos y la evaluación de riesgos. Esto se hace mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático que primero examinan el rendimiento del proveedor antes de salir al mercado, o el algoritmo utiliza una combinación de ellos para evaluar los riesgos geológicos y políticos. A continuación, los algoritmos sugieren una forma de abastecerse más rápida, reducen la vulnerabilidad de la cadena de suministro y disminuyen el riesgo de crisis causadas por interrupciones de los proveedores.

Los sistemas de inventario controlados por IA pueden iniciar automáticamente la compra del inventario que falta a partir de la información en tiempo real sobre la demanda de los consumidores y los niveles de ese inventario en el almacén en cualquier momento. En consecuencia, las operaciones tienen la seguridad de disponer de un stock específico en todo momento, lo que reduce directamente los costes de almacenamiento y elimina el stock que ya no se necesita.

Idealmente, la transparencia y la visibilidad son los principales retos de la gestión de la cadena de suministro que deben abordarse. Las tecnologías de IA lo están consiguiendo al ofrecer a los usuarios una visión completa de las operaciones y una perspectiva de las mejores recetas desde el principio hasta el final, sin problemas visuales ni de capacidad de la red:

Las plataformas basadas en IA pueden supervisar  la cadena de suministro, desde la adquisición de materias primas hasta la entrega final, de forma rápida y permiten mantener el último estado de los envíos, los niveles de inventario y los plazos de producción en la zona horaria. En resumen, se trata de plataformas que recopilan datos de diversas fuentes, incluidos dispositivos IoT, sensores y sistemas de gestión logística, para dotar a las empresas de una perspectiva de las operaciones de su cadena de suministro que pueda dominarse en la práctica.

Tanto la IA como la tecnología blockchain son potentes. Su unión es una nota final que resulta beneficiosa y, sin embargo, no se ve lo suficiente en el ámbito de la logística. El acoplamiento de la IA y blockchain es una recompensa para la cadena de suministro unificada. Blockchain proporciona un libro de contabilidad distribuido que sólo puede someterse a las transacciones de los insumos que se pueden hacer en él y la IA puede analizar esta información y registros para descubrir los conceptos erróneos y confirmar la credibilidad de los productos, y los reglamentos. Esta combinación se aplica principalmente a sectores manufactureros como la industria farmacéutica, la alimentación y las bebidas, y los artículos de lujo, donde la detección de productos manipulados o defectuosos es de vital importancia.

La prevención de riesgos es un área en la que la IA está revolucionando los datos procedentes de fuentes muy variadas que se analizan conjuntamente para obtener predicciones de perturbaciones inminentes y las acciones necesarias para mitigarlas. En concreto, los algoritmos de IA pueden evaluar amenazas como la insolvencia de los proveedores, las catástrofes naturales o los disturbios políticos, de modo que las empresas puedan realizar los ajustes necesarios en sus estrategias de abastecimiento para reducir sus efectos. Las empresas con visión tienden a construir cadenas de suministro flexibles y reforzadas que pueden tolerar incidencias catastróficas.

La falta de visibilidad y transparencia que abarca la red logística es uno de los retos más críticos de la gestión de la cadena de suministro. Las tecnologías de IA están abordando estos problemas proporcionando visibilidad de extremo a extremo y perspectivas en tiempo real de las operaciones de la cadena de suministro: Uno de los principales problemas en este campo evaluado por los expertos abarca la falta de visibilidad y transparencia que sufre toda la red logística. Las tecnologías de IA están resolviendo el problema de la falta de visibilidad e información en tiempo real sobre las cadenas de suministro con sus tecnologías de cadena de suministro de extremo a extremo.

Las plataformas habilitadas para IA pueden supervisar cada paso del modelo de la cadena de suministro, como desde la adquisición de la materia prima hasta la entrega al último consumidor, y proporcionar un seguimiento superrápido de todas las actualizaciones de los envíos, los niveles de inventario y los plazos de producción. Los datos de la empresa, en forma de dispositivos IoT, sensores y sistemas de gestión logística, ofrecen a los actuales propietarios de las empresas la capacidad de ver toda su cadena de suministro funcionando en tiempo real mediante la agregación de dichos datos. La interconexión de la IA con la tecnología blockchain mejora masivamente la trazabilidad y la transparencia de la cadena de suministro. Blockchain proporciona un conjunto de registros inmutables, que se denominan bloques. Sin embargo, utilizando IA, las empresas pueden analizar estos datos y ser capaces de detectar rápidamente anomalías, confirmar la autenticidad del producto y, al mismo tiempo, cumplir con los requisitos reglamentarios. En particular, esta combinación es muy buena para empresas como la industria farmacéutica, la industria alimentaria y de bebidas y los artículos de lujo, donde la credibilidad y la seguridad del producto son prioritarias.

La IA, con su tecnología analítica que, a través de datos de múltiples fuentes, predice posibles crisis y aconseja formas de afrontarlas, lleva la práctica de la gestión de riesgos a un nivel casi nuevo. Por ejemplo, el uso de algoritmos de IA puede evaluar riesgos como la quiebra de proveedores, las catástrofes naturales o la desorganización política, y así las empresas pueden tomar decisiones oportunas para minimizar o prevenir el peligro para las cadenas de suministro y, por tanto, continuar con sus operaciones. Se trata de un alto nivel de perspicacia que agiliza el proceso de conducta empresarial, que puede hacer frente espontáneamente a acontecimientos indeseables. A pesar de la automatización, mientras que está disminuyendo la necesidad de mano de obra en algunas áreas particulares cobots también están trabajando con aplicaciones mejoradas de IA desde el punto de vista humano que puede ser considerado en segundo lugar a la operación tripulada en la seguridad de la mano de obra humana:

Los cobots están hechos a medida para formar parte de la mano de obra, mientras que los robots no son capaces de una automatización completa. Estos robots pueden cargar o descargar equipos pesados, así como ensamblar productos, o realizar operaciones de emparejamiento utilizando trabajadores humanos que se dedican principalmente a tareas más complejas y de valor añadido. Los cobots cuentan con sensores de visión basados en IA que les permiten autoajustarse a diferentes entornos y colaborar realmente con los humanos.

Los sistemas de sensores de seguridad con Inteligencia Artificial se están integrando en las operaciones de la cadena de suministro para supervisar las condiciones en las que trabajan los empleados y determinar si existe algún peligro real o potencial. Las cámaras y sensores de seguridad funcionan con Inteligencia Artificial, por lo que son capaces de identificar cualquier comportamiento inseguro o condiciones ambientales que puedan causar peligro y tomar las medidas necesarias, como alertar a los trabajadores o emprender acciones automatizadas para detener los accidentes. De este modo, las empresas pueden ofrecer condiciones de trabajo seguras y minimizar los riesgos de lesiones en el lugar de trabajo.

La revolución en la gestión de la cadena de suministro estará muy influenciada por los avances generalizados en materia de automatización, así como por las tecnologías de IA que la acompañan. Serán los mayores cambios en los próximos años: El concepto de hiperautomatización, que es la coexistencia de la IA, la automatización robótica de procesos (RPA) y el aprendizaje automático, se ha convertido en el principal activo de las cadenas de suministro de las empresas, haciéndoles realidad el «cero contacto humano». Estas soluciones permitirán a las empresas adaptarse a unas condiciones de mercado en constante cambio y ampliar sus operaciones, respectivamente. La visión final para el futuro es una red de suministro completamente autónoma que utilice IA. Estos sistemas serán tan inteligentes que podrán configurarse, curarse y gobernarse por sí mismos, por lo que no habrá necesidad de supervisión manual.

Las cadenas de suministro autónomas serán adaptables y podrán informar de los programas de producción basándose en el número de pedidos pendientes, la producción en curso, la ocupación de los almacenes, así como la demanda. De la misma manera, encontrarán automáticamente los requisitos para quedar fuera del negocio. La IA es la herramienta de oro que hay que aplicar para transformar las cadenas de suministro en cadenas más sostenibles mediante métodos como la optimización del uso de los recursos, la reducción de los residuos y la disminución de las emisiones de efecto invernadero. La IA contribuyó a las simulaciones que ayudarían a desarrollar productos más ecológicos de transporte, reutilización y reciclaje, reduciendo las emisiones netas de carbono a lo largo de toda la cadena de suministro.