Descubra cómo el Machine Learning ha mejorado la logística

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Las aplicaciones de Machine Learning han automatizado y optimizado varios procesos en logística y han mantenido competitivas a las empresas, revelando un sinfín de oportunidades.

Aquí entenderemos qué es Machine Learning, por qué y cómo utilizarlo en logística.

¡Lea en su totalidad para profundizar más!

Comprenda qué es el Machine Learning

El Machine Learning proviene del inglés y significa aprendizaje de máquina o aprendizaje automático.

Estudio derivado de la Inteligencia Artificial, campo de la informática, que explora la construcción de algoritmos que permiten a una máquina sacar conclusiones.

Para simplificar, el Machine Learning utiliza un gran volumen de datos e instrucciones que permiten que un sistema aprenda por sí solo, sin intervención humana.

Ahora comprenda a continuación la utilidad de esta tecnología para la gestión logística.

¿Por qué aplicar el Machine Learning a la logística?

Los algoritmos de Machine Learning contribuyen significativamente a los procesos logísticos de una empresa al proporcionar información relevante sobre cómo mejorar su rendimiento.

Sus aplicaciones son capaces de detectar patrones, irregularidades, hacer predicciones mientras aprenden constantemente en el proceso.

Con esta función, es posible tomar decisiones más inteligentes basadas en datos en tiempo real, además de brindar posibilidades más seguras y de menor costo.

¿Cómo está transformando el Machine Learning la logística?

A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo el Machine Learning ha mejorado la gestión logística.

  • ·        Precisión de datos y apoyo a la toma de decisiones

Basada en datos conocidos, esta tecnología coopera en la resolución de problemas complejos, haciendo que el proceso de toma de decisiones sea más asertivo.

Presenta una visión integral de los escenarios, ya que examina una gran cantidad de información en tiempo real, lo que permite detectar nuevas tendencias con mayor agilidad.

  • ·        Control de inventario

Esta aplicación es capaz de analizar el historial de entradas y salidas de stock y la cantidad dentro de un cierto período de tiempo.

Con eso, sugiere pedidos más altos o más bajos según el mes, lo que permite a la empresa operar con niveles bajos de inventario.

  • ·        Previsión de demanda

Mediante el uso de técnicas de optimización y planificación basadas en el aprendizaje automático, las empresas redujeron las ventas perdidas en un 65% debido a la falta de disponibilidad del producto.

De esta forma, las empresas pueden actualizar de forma dinámica sus parámetros de planificación y optimizar sus recursos, minimizando el desperdicio.

  • ·        Optimización de rutas logísticas y rendimiento de entrega

Machine Learning optimiza el rendimiento de la entrega al analizar las mejores rutas y las horas punta.

Esta función reduce los costos de envío y acelera el proceso de entrega.

  • ·        Mejor gestión de proveedores

Con cada interacción con un proveedor existente, se obtienen estimaciones fiables sobre su potencial.

Facilitando así la selección de proveedores que presenten una calidad consistente, con mejor desempeño en la entrega.

Machine Learning está reinventando la logística mostrando eficiencia en los procesos de análisis y toma de decisiones más asertivos.

Con automatización e inteligencia en sus procesos, las empresas agregan valor y siguen siendo competitivas en el mercado. 

El aprendizaje de Machine Learning solo crece a medida que los desafíos y las posibilidades se vuelven infinitos.

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