Almacenamiento: Uso de la IA redefine la gestión de inventarios y la cadena de suministro
“Estamos viendo una evolución desde sistemas tradicionales hacia operaciones mucho más eficientes, predictivas y optimizadas”, señaló el gerente del Centro Nacional de Inteligencia Artificial, Rodrigo Durán.
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En el mundo, uno de los casos más destacados en la implementación de la Inteligencia Artificial en la logística es Amazon, empresa líder en automatización de procesos, almacenaje inteligente y optimización de la cadena de suministro gracias a la tecnología, que la utiliza para la predicción de la demanda y la gestión de inventarios donde se analizan millones de datos en tiempo real para predecir qué productos se necesitarán en determinados lugares para ubicarlos estratégicamente mejorando los tiempos de entrega y la reducción de costos por sobrestock.
La IA también ofrece soluciones para automatización de almacenes donde robots controlados por esta tecnología recoge, empaqueta y clasifica productos con alta precisión y velocidad. Además, simplifica la gestión de rutas y entregas con algoritmos que calculan rutas más eficientes tomando en consideración variables como estado del tránsito, condiciones climáticas y condiciones de la carretera reduciendo los tiempos de entrega y generando ahorros de combustible.
Para el gerente del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), Rodrigo Durán, “el impacto actual de la IA en los procesos de almacenamiento y logística es transformador y cada vez más palpable. Estamos viendo una evolución desde sistemas tradicionales hacia operaciones mucho más eficientes, predictivas y optimizadas. Es una realidad que está redefiniendo la forma en que las empresas gestionan sus inventarios, sus almacenes y sus cadenas de suministro. Permite tomar decisiones más informadas, automatizar tareas repetitivas y, en última instancia, mejorar la rentabilidad y la satisfacción del cliente”.
Para ilustrar esto con ejemplos concretos en el contexto local, analizó la optimización del almacenamiento con visión por computadora. “Imagina un gran centro de distribución de productos del mar congelados en la zona de Valparaíso. Mediante sistemas de visión por computadora impulsados por IA, se puede monitorear en tiempo real la ocupación de los espacios de almacenamiento, identificar rápidamente pallets mal ubicados o dañados, e incluso optimizar las rutas de los montacargas para reducir los tiempos de búsqueda y manipulación. Esto se traduce en un uso más eficiente del espacio, una reducción de pérdidas por deterioro y una mayor agilidad en la preparación de pedidos para la exportación o distribución nacional”, explicó.
También ejemplificó con la compleja logística de la exportación de cerezas desde la Región del Maule e indicó que la IA, a través de algoritmos de aprendizaje automático, puede analizar historiales de ventas, factores climáticos, tendencias del mercado internacional e incluso datos de redes sociales para predecir con mayor precisión la demanda en los diferentes mercados de destino lo que “permite a las empresas ajustar sus niveles de inventario en tiempo real, evitando tanto la escasez que podría generar pérdidas de ventas, como el exceso de stock que implica costos de almacenamiento y posible deterioro de la fruta fresca”.
Respecto a los factores que han impulsado la adopción de IA en los almacenes durante los últimos años, Rodrigo Durán apuntó a la creciente complejidad de las cadenas de suministro. Las empresas enfrentan redes logísticas cada vez más globales y complejas, con mayores volúmenes de datos y la necesidad de una coordinación precisa donde “la IA ofrece herramientas para analizar esta información masiva y optimizar procesos que serían inmanejables de forma manual. Por ejemplo, un sistema de IA puede analizar los flujos de mercancías en un centro de distribución de una naviera en San Antonio, identificando cuellos de botella y proponiendo reconfiguraciones dinámicas del espacio para agilizar la carga y descarga de contenedores”.
Otro factor importante, a juicio del gerente de CENIA, es la necesidad de aumentar la eficiencia y reducir costos ya que, en un entorno competitivo, la presión por optimizar cada etapa de la cadena de suministro es constante y la IA permite automatizar tareas repetitivas, mejorar la precisión del inventario y optimizar la planificación, lo que se traduce en ahorros significativos. “Pensemos en el uso de robots autónomos (AGVs) guiados por IA en un almacén de repuestos navales en Valparaíso. Estos robots pueden transportar materiales de manera eficiente, reduciendo la necesidad de mano de obra y minimizando errores en el picking y la colocación”, explicó.
En cuanto a los desafíos que enfrentan las empresas al implementar IA en sus operaciones logísticas, Rodrigo Durán señaló que la integración con sistemas y procesos existentes puede ser compleja y costosa, requiriendo una planificación cuidadosa y, a menudo, la modernización de la infraestructura. “La calidad y disponibilidad de los datos son cruciales para el éxito de la IA, y muchas empresas luchan por recopilar, limpiar y estructurar la información necesaria. Además, la escasez de talento especializado en IA y logística dificulta la implementación y el mantenimiento de estas soluciones. Finalmente, la resistencia al cambio por parte del personal y la necesidad de garantizar la seguridad y privacidad de los datos son consideraciones importantes que requieren una gestión proactiva”, concluyó.
