Qué aporta el machine learning a la logística

El aprendizaje automático o machine learning llega para dar respuesta en gran medida a uno de los grandes retos de la logística moderna: la gestión de la información. El gran número de procesos involucrados en el proceso logístico en la actualidad genera continuamente una cantidad ingente de datos que hay que analizar y utilizar correctamente. De lo contrario, no solo estaremos desaprovechando un importante activo,  sino que la proliferación de datos acabará generando conflictos y convirtiéndose en un problema.

El machine learning es una nueva tecnología que, aplicada a la logística, ayuda a sacar conclusiones sobre tareas tan delicadas y complejas como la previsión de la demanda y la planificación de las cadenas de suministro. Lo logra con un alto grado de automatismo y autonomía, detectando por sí mismo tendencias y variables clave entre todos los datos generados.

Qué es el machine learning y cómo se aplica en la logística

El machine learning es la rama de la inteligencia artificial que se dedica al aprendizaje automático. Esta tecnología se encuentra en la actualidad en un proceso efervescente de desarrollo, y su aplicación en el sector de la logística es ya una realidad cada vez más presente.

Los datos por sí mismos no sirven para nada, hay que gestionarlos, ordenarlos y analizarlos para que se conviertan en un activo y una herramienta útil. Aquí entra en escena el algoritmo del machine learning, que en la logística ayuda a tomar mejores decisiones, predecir resultados y necesidades futuras, reducir los costes generales y mejorar los sistemas de entrega y envío.

Aplicaciones y ejemplos de machine learning en logística

Una de las principales ventajas de la aplicación del machine learning en la logística es la oportunidad que ofrece de reducir costes manteniendo intactas las expectativas de los clientes. En la cadena de suministro, el machine learning ayuda a reducir tanto los costes del inventario y las operaciones como los tiempos de respuesta.

En la logística del transporte, los modelos de machine learning crean las rutas más optimizadas para llegar antes al destino. Pronto, este aspecto dará un salto adelante con la popularización de los vehículos autónomos.

Por otra parte, el machine learning analiza los datos para descubrir la mejor manera de optimizar el inventario. Da acceso al inventario no solo en tiempo real sino también con anticipación, para facilitar el picking, el almacenaje y la planificación de futuras entregas evitando la aparición de errores durante la carga y la entrega.

El mundo de la logística y las cadenas de suministro es complejo y suelen aparecer imprevistos. El machine learning simplifica la planificación y programa las diferentes tareas con más precisión y eficiencia, evitando las interrupciones indeseadas.

Otro punto fuerte es que puede predecir con antelación las demandas de producción. Los sistemas informáticos basados en machine learning buscan patrones y conexiones entre todos los datos que reciben y almacenan para detectar cualquier posible exceso o déficit de demanda.

A un nivel puramente de ciberseguridad, el aprendizaje automático es capaz de detectar ciberataques o cualquier tipo de intrusión en la red de comunicación de datos.

En definitiva, en un contexto en el que cada vez existe más presión para entregar las mercancías, tanto a nivel nacional como internacional, de una manera más rápida, eficiente y económica, el machine learning está llamado a desempeñar un papel cada vez más importante en la logística de las empresas.