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El uso de la inteligencia artificial (IA) en la logística: un camino hacia el aumento de la eficiencia y la optimización con ahorro de costes


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Publicado el 10 de septiembre de 2024 / Actualización del: 10 de septiembre de 2024 - Autor: Konrad Wolfenstein

El uso de la inteligencia artificial (IA) en la logística: un camino hacia el aumento de la eficiencia y la optimización con ahorro de costes

El uso de la inteligencia artificial (IA) en la logística: un camino hacia el aumento de la eficiencia y la optimización con ahorro de costes - Imagen: Xpert.Digital

🤖📦💡 Automatización mediante IA: la clave para la logística e intralogística moderna

📈🤖 Intralogística del futuro: cómo la IA reduce costes y aumenta la productividad

La inteligencia artificial (IA) se ha abierto camino en muchas industrias en los últimos años, particularmente en la intralogística. Especialmente en áreas como los almacenes de gran altura y los almacenes de palets, la IA ofrece un inmenso potencial para aumentar la eficiencia y automatizar los procesos. Las empresas que dependen de la IA pueden reducir costos, aumentar la productividad y fortalecer su competitividad. A continuación explicamos detalladamente en qué áreas el uso de la IA es especialmente útil y qué ventajas ofrece.

🔍 Optimización de procesos de almacén

📊 Gestión de inventario y previsión de la demanda.

Una de las aplicaciones más importantes de la IA en la intralogística es la mejora de la gestión de inventarios y la previsión de la demanda. Al analizar datos históricos y utilizar algoritmos complejos, la IA puede predecir tendencias y eventos futuros con gran precisión. Esto permite a las empresas gestionar de forma óptima su inventario, lo que se traduce en una reducción de los costes de almacenamiento. Durante épocas de alta demanda, como picos estacionales, un pronóstico preciso ayuda a garantizar que el inventario se reponga de manera oportuna y evita la escasez. La previsión precisa también permite alinear mejor las compras y la producción con las necesidades reales.

📦 Selección inteligente

Otro área donde la IA puede mostrar sus puntos fuertes es la selección, es decir, el proceso de juntar artículos para su envío. Los sistemas respaldados por IA son capaces de calcular las rutas más eficientes dentro del almacén y ayudar a los empleados a través de asistentes inteligentes. Por ejemplo, estos asistentes pueden proporcionar señales visuales o instrucciones automatizadas, lo que resulta en una reducción significativa del tiempo y menores tasas de error. El consiguiente ahorro de tiempo también se traduce en una notable reducción de costes.

🤖 Automatización y robótica

🦾 Robots y brazos de agarre controlados por IA

La IA desempeña un papel central en el ámbito de la automatización, especialmente en el control de robots y brazos de agarre. Los brazos de agarre robóticos basados ​​en IA se pueden utilizar en aplicaciones de recogida y embalaje, es decir, recogida y embalaje de artículos. Estas máquinas pueden coordinar con precisión sus movimientos según la tarea en cuestión, lo que aumenta significativamente la eficiencia. Esto minimiza los errores humanos, que a menudo ocurren en los procesos manuales. Esto no sólo mejora la calidad sino que también aumenta la velocidad de todo el proceso.

🚚 Vehículos autónomos

La integración de vehículos autónomos en los almacenes es un paso más hacia la automatización completa. Estos vehículos, que utilizan IA para navegar, pueden transportar mercancías de manera eficiente entre diferentes áreas del almacén. La ventaja reside en la flexibilidad de uso, porque los vehículos autónomos no sólo son más rápidos, sino que también pueden evitar cuellos de botella en su capacidad. Responden inmediatamente a las necesidades de los clientes y ajustan dinámicamente su ruta y operaciones, lo que resulta en un procesamiento de pedidos más rápido y eficiente.

🛠️ Mantenimiento predictivo

Un área que a menudo se subestima pero que ofrece un enorme potencial de ahorro es el mantenimiento predictivo, también conocido como mantenimiento predictivo. Los sistemas de inteligencia artificial analizan continuamente los datos operativos de las máquinas y, por lo tanto, pueden identificar signos de posibles fallos en una fase temprana. Esto permite a las empresas realizar trabajos de mantenimiento a tiempo y reducir el tiempo de inactividad no planificado. Esto resulta especialmente ventajoso en almacenes altamente automatizados, donde el fallo de una sola máquina puede provocar perturbaciones importantes. Mejorar la eficacia general del sistema mediante el mantenimiento predictivo también contribuye a la reducción de costes.

📦 Optimización del embalaje

Un factor a menudo descuidado pero extremadamente importante en la intralogística es la optimización del embalaje. La IA también puede hacer una valiosa contribución al calcular el tamaño y la cantidad de embalaje ideales para cada producto basándose en escaneos 3D y datos de entrenamiento. Esto no sólo conduce a un mejor uso del espacio dentro del embalaje, sino también a un ahorro en materiales de embalaje y costes de envío. Además, un embalaje optimizado puede mejorar la protección de los productos durante el transporte, lo que reduce el número de artículos dañados y, por tanto, la tasa de devolución.

📈 ¿Cuándo merece la pena utilizar la IA en intralogística?

Hay determinados escenarios en los que el uso de la IA en intralogística resulta especialmente ventajoso:

1. Para sistemas de almacenamiento complejos

La IA se puede utilizar de forma especialmente eficaz en grandes almacenes con estructuras y procesos complejos. Cuantos más datos y procesos haya que gestionar, mayor será el potencial de mejoras de eficiencia a través de la IA.

2. A alto rendimiento

Los almacenes con una alta rotación de mercancías se benefician especialmente de la automatización y optimización mediante IA. Aquí se pueden lograr importantes ahorros de tiempo y costes, especialmente en la gestión de inventarios y preparación de pedidos.

3. En caso de cuellos de botella de capacidad

Cuando el espacio de almacenamiento es escaso o la empresa está expuesta a fluctuaciones estacionales de la demanda, la IA ayuda a utilizar los recursos existentes de manera más eficiente y evitar cuellos de botella.

4. Cuando la demanda fluctúa

En industrias donde la demanda fluctúa mucho, como la venta minorista o la alimentación, los pronósticos basados ​​en inteligencia artificial pueden ser particularmente valiosos. Ayudan a adaptar siempre las existencias a las necesidades actuales y así evitar el exceso o la falta de existencias.

5. Con altos requisitos de calidad.

En áreas donde la alta calidad del producto es crucial, el control de calidad impulsado por IA puede ayudar a reducir las tasas de error. Al utilizar sistemas de inteligencia artificial para inspeccionar productos, las anomalías se pueden identificar y resolver más rápidamente antes de que lleguen al cliente.

❗ Desafíos en la implementación de la IA

Sin embargo, es importante señalar que la introducción de sistemas de IA también presenta desafíos. En muchos casos, son necesarias importantes inversiones en tecnología e infraestructura. Las empresas deben garantizar que las ganancias de eficiencia y los ahorros de costos esperados justifiquen estas inversiones. La protección y la seguridad de los datos también desempeñan un papel central. Dado que los sistemas de IA dependen de grandes cantidades de datos, es esencial que las empresas adopten medidas de seguridad adecuadas para garantizar la protección de los datos confidenciales.

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  • 🏭 ¿Cuándo vale la pena utilizar la IA en intralogística?
  • 🌐 Desafíos en la implementación de sistemas de IA

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