Cada vez se generan más datos y se integra más software dentro de los dispositivos. Por este motivo, la extracción de patrones de comportamiento, es una forma de aprender de toda la información que se genera en los distintos procesos. Además, es una oportunidad para hacer menos complejo el control de la cadena de suministro, que debido a la cantidad de agentes que intervienen en cada etapa, suele generar errores que recaen en el cliente final.

El Machine Learning o aprendizaje automático es un tema muy recurrente hoy en día, por ello vamos a dedicarle un espacio para conocer las incontables aplicaciones que se puede dar en nuestro sector.

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es un tipo de inteligencia artificial. Son un conjunto de técnicas, que permiten a un dispositivo aprender por sí solo, sin necesidad de una reprogramación previa. Este aprendizaje lo hace por medio de unos algoritmos que termina memorizando patrones de comportamiento y le permite posteriormente tomar decisiones. Hasta el momento, es la tecnología más disruptiva que se acerca más al comportamiento del cerebro humano.

¿Qué nos aporta el Machine Learning en logística?

A continuación os detallamos solo algunos de los escenarios que se pueden dar en logística gracias al Machine Learning:

#1- Stock controlado

Hasta el momento, la predicción de demanda no se ha conseguido que dé el resultado más esperado. El aprendizaje de patrones de comportamiento puede ayudar a predecir cuándo va a haber un pico de volumen de pedidos o evitar una escasez de abastecimiento. Y no sólo la cantidad, sino la predicción de exactamente qué productos. De forma que se evitan roturas de stock y se optimiza el espacio en los almacenes.

#2- Rutas planificadas

Que el navegador indique por qué camino se llega antes al destino, evitando semáforos, atascos o por dificultades meteorológicas, también recae del Machine Learning. El software aprende y detecta a qué horas se debe ir por una ruta u otra, por tanto detecta cuándo es el mejor momento para proceder a hacer esa tarea.

#3- Tiempos de entrega 

Además de planificar una ruta, el sistema puede calcular el tiempo que se va a tardar en realizar la entrega, no solo el recorrido, sino la operativa. El tipo de conducción del conductor también intervendrá en los tiempos. Reconocer esa característica también facilitará la precisión del ajuste de tiempos.

#4- Manos libres

No, no nos referimos a la conducción. En este caso hablamos de las manos libres para facilitar las tareas en almacén. El picking es un proceso que requiere las manos como herramienta. Gracias a los últimos avances como el reconocimiento de objetos gracias a las gafas inteligentes, aumentamos la velocidad de ejecución.

#5- Reparación controlada

Previsión de pronóstico de averías o problemas técnicos. Mediante el aprendizaje automático se detecta cuándo algo va a fallar. Lo evitamos, y por tanto evitamos detenernos.

#6- Conducción automática

Nada nuevo os venimos a contar sobre este tema, pero es deber nuestro mencionar que los camiones sin conductor es otro de los grandes usos en materia de Machine Learning que ha impactado en el sector logístico. Aunque desgraciadamente los últimos incidentes no acompañan en su avance hacia una adopción total en la sociedad.

#7- Predicción de ciberataques

Algunas de las grandes empresas del sector logístico se han visto envueltas en los últimos tiempos en molestos ciberataques. El Machine Learning tiene la capacidad de evitar estas preocupaciones a las empresas y detectar, antes de que sea tarde, el ataque a los sistemas.

#8- Predicción de comportamiento humano

Dentro de este punto podemos tratar la temática desde el punto de vista del empleado o desde el punto de vista del consumidor. El consumidor en el sentido de saber en qué casuística va a abandonarnos, por ejemplo; en caso del empleado, de cuándo va a bajar su rendimiento, por ejemplo. Esto permite la posibilidad de anticiparnos a esos movimientos y cambiar la casuística.

 

Aunque cada vez veremos más esta logística 4.0, que ha llegado pisando fuerte, para mejorar el resultado final de las operaciones logísticas, desarrollar técnicas de automatización de tareas, mediante patrones de comportamiento, requiere perfiles muy técnicos que desarrollen este tipo de softwares, un hándicap para muchas empresas actualmente.

Existen dos tipos de posturas en cuanto a estas nuevas tecnologías. Los pesimistas que creen que eliminarán puestos de trabajo, o los que creen que será beneficioso. Nosotros nos postulamos claramente por el segundo. No se trata de quitarle el trabajo al empleado, sino de apoyarse en la tecnología para reducir el error humano, mejorar el margen de error, automatizarle los procesos más recurrentes, y en consecuencia, mejorar eficiencia y la calidad de servicio.

 

 

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