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¿Qué tecnologías o aplicaciones digitales utilizan las empresas en logística?


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Publicado el: 13 de junio de 2023 / Actualización del: 21 de junio de 2023 - Autor: Konrad Wolfenstein

¿Qué tecnologías o aplicaciones digitales utilizan las empresas en logística?

¿Qué tecnologías o aplicaciones digitales utilizan las empresas en logística? – Imagen: Xpert.Digital

¿Tecnologías digitales o aplicaciones utilizadas en logística?

En la industria de la logística, las empresas utilizan una variedad de tecnologías y aplicaciones digitales para optimizar sus procesos y hacerlos más eficientes.

Más de dos tercios de las empresas de logística encuestadas en Alemania utilizan la computación en la nube. En la encuesta de 2022, el 59 por ciento de las empresas encuestadas afirmaron que ya utilizaban sistemas de gestión de almacenes, mientras que otro seis por ciento al menos planeaba utilizarlos. Los sistemas de gestión de almacenes son software para la gestión digital de almacenes.

Encuesta sobre el uso de tecnologías digitales en la industria logística en Alemania 2022

En uso

  • Computación en la nube: 68%
  • IoT o tecnología de sensores: 61%
  • Sistema de gestión de almacenes: 59%
  • Big Data y análisis: 41%
  • Mercados digitales: 41%
  • Inteligencia artificial – 22%
  • Robótica – 11%
  • Gemelos digitales: 14%
  • Estantes inteligentes – 6%
  • Drones – 4%

Planificado/Discutido

  • Computación en la nube: 16%
  • IoT o tecnología de sensores: 23%
  • Sistema de Gestión de Almacén – 25%
  • Big Data y análisis: 29%
  • Mercados digitales: 18%
  • Inteligencia artificial – 27%
  • Robótica – 36%
  • Gemelos digitales – 25%
  • Estantes inteligentes – 25%
  • Drones – 26%

 

Optimización de almacenes Xpert.Plus: asesoramiento y planificación de almacenes de estanterías altas, como por ejemplo almacenes de palets

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Tecnologías y aplicaciones digitales clave utilizadas en logística

Sistemas de gestión de almacenes (WMS)

El software WMS permite una gestión eficiente del inventario, la optimización de la utilización del espacio de almacenamiento, el seguimiento de los movimientos de mercancías y la preparación de pedidos. Proporciona información en tiempo real sobre el inventario y mejora la precisión y la velocidad del cumplimiento de los pedidos.

Sistemas de Gestión del Transporte (TMS)

El software TMS ayuda a las empresas a planificar, optimizar y ejecutar órdenes de transporte. Permite una planificación eficiente de rutas, optimización de costos de flete, seguimiento de envíos y comunicación con proveedores, transportistas y clientes.

Sistemas telemáticos

Los sistemas telemáticos utilizan tecnología GPS para rastrear la ubicación de los vehículos en tiempo real. Estos sistemas permiten una mejor gestión de la flota, monitorean el rendimiento del vehículo y el consumo de combustible y cumplen con los cronogramas de entrega.

Automatización y robótica.

Las tecnologías de automatización, como los sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación, la tecnología de transporte y la robótica, se utilizan en almacenes y centros de distribución para mejorar la eficiencia y la velocidad del procesamiento de pedidos. Los robots se pueden utilizar para recoger, clasificar, embalar y paletizar mercancías.

Internet de las cosas (IoT)

Las aplicaciones de IoT permiten la conexión en red de dispositivos, sensores y máquinas en logística. Al recopilar y transmitir datos en tiempo real, las empresas pueden monitorear el estado de los bienes, las condiciones de almacenamiento y el desgaste de los equipos. Esto facilita la gestión de inventario, el mantenimiento y la predicción de faltantes o fallas.

Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático

Los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos para identificar patrones, hacer predicciones y automatizar decisiones. En logística, se pueden utilizar en la optimización de rutas, previsión de demanda, planificación de inventario y detección de fraude.

tecnología de cadena de bloques

Blockchain permite un seguimiento seguro y transparente de las entregas de bienes a lo largo de la cadena de suministro. Ofrece documentación completa de transacciones, mejora la trazabilidad y admite la autenticación de productos.

 

➡️ Estas tecnologías y aplicaciones digitales desempeñan un papel fundamental en la optimización de los procesos logísticos, la mejora de la eficiencia de la cadena de suministro y la satisfacción de las crecientes demandas de velocidad, precisión y trazabilidad.

Automatización y robótica en logística.

La automatización y la robótica están desempeñando un papel cada vez más importante en la industria logística para mejorar la eficiencia, precisión y velocidad de los procesos logísticos.

Transelevadores automáticos

Los transelevadores automáticos (AS/RS) se utilizan en almacenes de gran altura para automatizar el almacenamiento y la preparación de mercancías. Estos dispositivos pueden subir y bajar estantes de forma autónoma, recoger y entregar productos. Esto reduce el esfuerzo manual y hace un uso óptimo de la capacidad de almacenamiento.

Tecnología de transporte

Los sistemas automatizados de manipulación de materiales, como transportadores, clasificadores y paletizadores, se utilizan en los centros logísticos para acelerar el flujo de materiales y simplificar la manipulación de mercancías. Al automatizar el movimiento de mercancías, se pueden minimizar los cuellos de botella y los errores.

Recolección asistida por robot

Los robots se utilizan cada vez más en la preparación de pedidos para recoger mercancías y prepararlas para su envío. Estos robots pueden navegar de forma autónoma por el almacén, identificar productos y colocarlos en contenedores o palés. Esto mejora la velocidad y precisión del proceso de selección.

Drones y vehículos autónomos

Para la entrega y el transporte de mercancías se utilizan drones y vehículos autónomos. Los drones pueden transportar paquetes pequeños en distancias cortas, mientras que los vehículos autónomos se utilizan para transportar cargas más grandes en carreteras o almacenes. Estas tecnologías permiten una entrega de mercancías más rápida y eficiente.

Robótica de almacén

La robótica de almacén incluye diferentes tipos de robots que se utilizan en los almacenes para completar diversas tareas. Estos podrían ser, por ejemplo, brazos robóticos que ayudan a embalar y apilar mercancías, o robots móviles que transportan mercancías a los lugares de almacenamiento correctos. Estos robots suelen trabajar en colaboración con empleados humanos para aumentar la eficiencia.

 

➡️ La automatización y la robótica en logística ofrecen numerosos beneficios, como mayor eficiencia, mayor precisión, reducción de errores y cuellos de botella, y tiempos de respuesta más rápidos. Permiten a las empresas optimizar sus procesos logísticos y responder a las crecientes demandas de velocidad, flexibilidad y satisfacción del cliente. El continuo desarrollo e integración de estas tecnologías están ayudando a hacer avanzar la industria de la logística hacia un futuro cada vez más automatizado y eficiente.

Internet de las Cosas (IoT) en la logística

El Internet de las cosas (IoT) desempeña un papel crucial en la industria de la logística, ya que permite la conexión en red de dispositivos, sensores y máquinas. Al integrar IoT en los procesos logísticos, las empresas pueden recopilar, analizar y utilizar datos en tiempo real para optimizar sus operaciones y aumentar la eficiencia.

Seguimiento de ubicación y gestión de activos

Se pueden conectar sensores habilitados para IoT a mercancías, vehículos, palés u otros activos logísticos para rastrear su ubicación en tiempo real. Esto permite un seguimiento preciso del flujo de mercancías a lo largo de la cadena de suministro y una mejor planificación de las rutas de transporte y el uso del espacio de almacenamiento.

Monitoreo de condición

Los sensores de IoT pueden monitorear el estado de los bienes, p. B. Temperatura, humedad, vibración u otros parámetros que sean relevantes para mercancías específicas. Esto permite a las empresas garantizar que la calidad de los productos se mantenga durante el almacenamiento y el transporte y que los posibles daños o pérdidas se detecten tempranamente.

Mantenimiento predictivo

Los sensores de IoT en máquinas y vehículos pueden recopilar continuamente datos sobre el estado y el rendimiento. Estos datos se analizan para predecir posibles necesidades o fallas de mantenimiento. Al planificar las actividades de mantenimiento de manera oportuna, las empresas pueden minimizar el tiempo de inactividad no planificado y maximizar la eficiencia de su flota.

La gestión del inventario

Con IoT, las empresas pueden monitorear su inventario en tiempo real. Los sensores pueden registrar automáticamente el inventario y proporcionar información sobre disponibilidad, reordenamiento y rotación del inventario. Esto permite una planificación y gestión de inventario optimizadas para evitar escasez o exceso de existencias y reducir los costos de inventario.

Procesos automatizados

IoT puede permitir una comunicación e integración perfectas entre diferentes sistemas logísticos. Los procesos pueden hacerse más eficientes mediante la transmisión automatizada de datos e información entre sistemas de gestión de almacenes, sistemas de gestión de transporte, proveedores y clientes. Esto facilita el procesamiento automatizado de pedidos, el seguimiento de envíos y la documentación.

 

➡️ El IoT ofrece numerosos beneficios a las empresas de logística, incluida una mayor transparencia, eficiencia y ahorro de costes. Permite un control más preciso de la cadena de suministro, una respuesta más rápida a los cambios y un mejor cumplimiento de las necesidades de los clientes. Mediante el uso inteligente de IoT, las empresas pueden aumentar su competitividad y superar los desafíos logísticos actuales.

Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático en logística

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático tienen un impacto significativo en la industria de la logística y ofrecen una amplia gama de aplicaciones posibles.

Optimización de ruta

Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar rutas de transporte óptimas. Basados ​​en factores como el tráfico, las condiciones climáticas, las prioridades de entrega y los costos, estos algoritmos pueden proporcionar recomendaciones de rutas predictivas o en tiempo real para hacer que el transporte sea más eficiente y rápido.

Previsión de la demanda

Al analizar datos históricos, los modelos de IA pueden predecir la demanda de productos o servicios. Esto permite a las empresas planificar mejor su inventario, evitar la escasez y aumentar la satisfacción del cliente. La IA también puede tener en cuenta factores externos como días festivos o tendencias estacionales para crear pronósticos más precisos.

planificación de inventario

Con la ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las empresas pueden optimizar el inventario. Los algoritmos analizan datos históricos, tendencias de ventas, fluctuaciones estacionales y otros factores para determinar el inventario óptimo. Esto ayuda a evitar el exceso de existencias y la escasez y, al mismo tiempo, mejora la eficiencia y la rentabilidad del almacenamiento.

Reconocimiento de imágenes y reconocimiento de objetos.

Los modelos de IA pueden analizar imágenes o vídeos para reconocer objetos o productos. En logística, por ejemplo, se pueden utilizar para identificar automáticamente las mercancías durante la inspección de entrada de mercancías o para controlar los procesos de embalaje y recogida. Esto aumenta la velocidad y precisión de los procesos logísticos.

Detección de fraude

La IA puede ayudar a detectar y prevenir el fraude en la logística. Al analizar los datos de las transacciones y los patrones de comportamiento, se pueden identificar anomalías o actividades sospechosas. Esto permite a las empresas tomar medidas oportunas para minimizar las pérdidas financieras y garantizar la seguridad de su cadena de suministro.

Mantenimiento predictivo

La IA y el aprendizaje automático también se pueden utilizar en el mantenimiento predictivo de vehículos, máquinas y otros equipos logísticos. Mediante el análisis de los datos de los sensores se pueden predecir posibles fallos y planificar a tiempo medidas de mantenimiento. Esto ayuda a las empresas a minimizar el tiempo de inactividad no planificado y maximizar la vida útil de sus equipos.

 

➡️ Integrar la IA y el aprendizaje automático en los procesos logísticos permite a las empresas aumentar la eficiencia, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente.

 

 

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