Se abre una nueva era de automatización. Hiperautomatización, la fusión de tecnologías de vanguardia como la IA, el aprendizaje automático y la RPA, está provocando una revolución en la forma en que las empresas gestionan sus cadenas de suministro y mueve mercancías. Este enfoque innovador de la automatización tiene un impacto en todos los aspectos de la logística, desde las operaciones del almacén hasta la gestión del transporte, y promete impulsar eficiencia y reduzca los costos como nunca antes. A medida que las empresas se esfuerzan por mantenerse al día con las crecientes demandas de los consumidores, la hiperautomatización se perfila como un punto de inflexión, ya que ofrece el potencial de transformar la industria desde cero.
Este artículo profundiza en las interesantes tendencias e innovaciones que dan forma a la hiperautomatización en la logística. Exploraremos cómo sistemas de almacén inteligentes utilizan información basada en inteligencia artificial para optimizar la gestión del inventario y el cumplimiento de los pedidos. También analizaremos las formas en que la hiperautomatización contribuye al transporte y gestión de flotas más eficiente a través de seguimiento en tiempo real y mantenimiento predictivo. Por último, examinaremos cómo la planificación de la cadena de suministro basada en datos permite a las empresas tomar mejores decisiones y responder más rápidamente a los cambios del mercado. Al final, los lectores tendrán una idea clara de cómo la hiperautomatización va a remodelar el panorama logístico en los próximos años.
Hiperautomatización se ha convertido en una estrategia revolucionaria en el industria logística, que promete revolucionar las operaciones e impulsar niveles de eficiencia sin precedentes. En esencia, la hiperautomatización implica el uso orquestado de múltiples tecnologías, herramientas y plataformas para automatizar procesos empresariales complejos. Este enfoque va más allá de la simple automatización de tareas y tiene como objetivo crear sistemas inteligentes e interconectados que puedan gestionar flujos de trabajo complejos con una mínima intervención humana.
La base de la hiperautomatización en la logística se basa en un conjunto de tecnologías avanzadas que funcionan en conjunto:
La sinergia de estas tecnologías crea un poderoso ecosistema que puede transformar las operaciones logísticas. Por ejemplo, un estudio reciente proyectó que el gasto de los usuarios finales del software de automatización robótica de procesos (RPA) a nivel mundial —un componente clave de la hiperautomatización— alcanzaría los 2 900 millones de dólares en 2022, lo que representa un aumento significativo del 19,5% con respecto a 2021. Este crecimiento subraya la creciente adopción de tecnologías de hiperautomatización en sectores como la logística.
Si bien los beneficios potenciales de la hiperautomatización son sustanciales, la integración de estas diversas tecnologías presenta varios desafíos:
Para hacer frente a estos desafíos, las empresas de logística pueden:
Para implementar con éxito la hiperautomatización, las empresas de logística deben seguir un enfoque estructurado:
Al adoptar la hiperautomatización, las empresas de logística pueden obtener importantes beneficios. Estos incluyen la reducción del trabajo manual, la mejora de la precisión, los tiempos de respuesta más rápidos y la mejora de las capacidades de toma de decisiones. Por ejemplo, la hiperautomatización puede llevar a la creación de un «gemelo digital» de la organización, que proporcione información detallada sobre las operaciones y respalde la toma de decisiones basada en datos.
A medida que la industria de la logística siga evolucionando, la hiperautomatización desempeñará un papel cada vez más crucial para mantener la competitividad y cumplir con las crecientes expectativas de los clientes. Al afrontar cuidadosamente los desafíos y aprovechar el poder de la automatización integrada e inteligente, las empresas de logística pueden posicionarse a la vanguardia de esta revolución tecnológica.
Este sistema avanzado utiliza cámaras y algoritmos de inteligencia artificial para inspeccionar los productos y garantizar que cumplan con los estrictos estándares de calidad. Al implementar la visión artificial, los almacenes pueden mejorar significativamente sus procesos de inspección, lo que se traduce en una mayor precisión y eficiencia.
Una de las principales ventajas de la visión artificial en el control de calidad es su capacidad para operar de manera incansable y constante. A diferencia de los inspectores humanos, que pueden experimentar fatiga o perder la concentración, los sistemas de visión basados en inteligencia artificial pueden funcionar las 24 horas del día, escaneando los productos en tiempo real para identificar defectos que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano. Este funcionamiento continuo no solo aumenta la seguridad, sino que también supone un ahorro considerable de mano de obra para las empresas.
El impacto de la visión artificial en el control de calidad es sustancial. Por ejemplo, en la industria de equipos médicos, la implementación de esta tecnología ha permitido una notable mejora del 95% en la detección de bacterias. Este nivel de precisión es crucial en las industrias en las que incluso los defectos menores pueden tener consecuencias importantes.
La optimización del inventario impulsada por la inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que los almacenes gestionan sus niveles de existencias. Al aprovechar los algoritmos avanzados y el aprendizaje automático, estos sistemas pueden analizar grandes cantidades de datos para predecir la demanda futura con una precisión extraordinaria. Esta precisión en las previsiones ayuda a minimizar los riesgos asociados con el exceso de existencias o la escasez de artículos populares.
Uno de los beneficios clave de la optimización del inventario impulsada por la IA es su capacidad para agilizar el proceso de auditoría del inventario. Tradicionalmente, las auditorías manuales consumían mucho tiempo y eran propensas a errores. Ahora, la IA automatiza estas tareas, lo que mejora la precisión y la eficiencia. Esta automatización va más allá del simple recuento, ya que analiza los patrones de movimiento y uso de los productos para predecir posibles problemas antes de que surjan.
El impacto de la IA en la gestión del inventario es significativo. Por ejemplo:
Los sistemas automatizados de recolección y empaque han transformado la eficiencia de las operaciones del almacén. Estos sistemas aprovechan los algoritmos impulsados por la inteligencia artificial para determinar las rutas más eficientes para recoger los artículos, lo que acelera significativamente el proceso y reduce la probabilidad de errores 3.
Una de las innovaciones clave en esta área es la integración de sistemas robóticos guiados por la IA. Estos robots pueden navegar por los almacenes, recogiendo y empaquetando los pedidos de forma autónoma 4. Esto no solo reduce los errores humanos, sino que también aumenta la eficiencia en la gestión de los pedidos, garantizando que, incluso durante los períodos pico, se cumplan los cronogramas de entrega.
El impacto de los sistemas automatizados de recolección y empaque es sustancial:
Los gemelos digitales se han convertido en una poderosa herramienta para optimizar las operaciones del almacén. Un gemelo digital de almacén es una réplica digital del entorno de un almacén, diseñada para reflejar con precisión su homólogo del mundo real. Esta tecnología proporciona un campo de juego sin riesgos para explorar escenarios hipotéticos, lo que permite analizar, optimizar y probar el sistema de forma detallada 7.
El valor de los gemelos digitales en el almacenamiento radica en su capacidad de combinar las capacidades de visualización y diagnóstico con el software. Esto permite a los gerentes de almacén comprender el impacto de los cambios en las configuraciones del almacén antes de implementarlos en el mundo real. Por ejemplo, los gerentes pueden optimizar la ubicación de las SKU o las estanterías, reduciendo la distancia a pie que recorren los recolectores.
Algunos beneficios clave de los gemelos digitales incluyen:
En conclusión, estas operaciones de almacén inteligentes (visión artificial para el control de calidad, optimización del inventario basada en inteligencia artificial, sistemas automatizados de recogida y embalaje y gemelos digitales) están revolucionando la industria de la logística. Al aprovechar estas tecnologías, los almacenes pueden mejorar significativamente su eficiencia, precisión y capacidad de respuesta, lo que, en última instancia, conduce a una mayor satisfacción del cliente y a una ventaja competitiva en el mercado.
La industria de la logística está al borde de una transformación revolucionaria, con vehículos autónomos (AV) preparados para revolucionar las operaciones comerciales tradicionales, los costos y los modelos económicos en tierra, mar y aire. Estas maravillas de la conducción autónoma tienen el potencial de cambiar la relación entre los proveedores de servicios y los clientes y, al mismo tiempo, tener un impacto significativo en la distribución, los centros de producción y la eficiencia logística en general.
Una de las principales ventajas de los vehículos autónomos en la logística es la mejora sustancial de la seguridad. Al eliminar los factores humanos en la conducción, los vehículos autónomos pueden reducir muchos de los problemas asociados con los errores humanos. Equipados con una variedad de sensores y cámaras, estos vehículos pueden circular por las carreteras de forma más segura, lo que podría traducirse en una reducción significativa de las tasas de accidentes y los costos de seguro en los sectores de la logística y el transporte 3.
El ahorro de costos representa otro beneficio crucial de la integración de vehículos autónomos en las operaciones logísticas. Al optimizar las rutas y los estilos de conducción, los vehículos autónomos pueden reducir el consumo de combustible y los gastos de mantenimiento, lo que reduce el desgaste del vehículo 8. Esta eficiencia se extiende también a los costos laborales, con el potencial de optimizar las operaciones comerciales y aumentar la productividad 9.
El mantenimiento predictivo se ha convertido en un enfoque innovador para la gestión de flotas, ya que aprovecha la información basada en datos para prever posibles problemas con los vehículos antes de que ocurran. 4. Esta estrategia proactiva tiene el potencial de revolucionar la forma en que los administradores de flotas gestionan el mantenimiento, alejándose de los enfoques reactivos que pueden resultar disruptivos y costosos.
El Instituto Estadounidense de Investigación del Transporte (ATRI) informa que un 11% significativo de los gastos operativos (aproximadamente 24 100 USD por semirremolque cada 100 000 millas) se destina únicamente al mantenimiento y a los neumáticos. El mantenimiento predictivo tiene como objetivo reducir estos costos detectando los problemas a tiempo, lo que normalmente resulta en reparaciones más baratas en comparación con esperar a que el problema se agrave.
Para implementar el mantenimiento predictivo de manera efectiva, los administradores de flotas necesitan acceso a datos telemáticos personalizados y en tiempo real en todos los vehículos de clase 1 a 8 3. Luego, estos datos se analizan mediante algoritmos avanzados que aprenden de los patrones que provocaron distintos fallos en el pasado, lo que permite al sistema alertar a los administradores de flotas sobre posibles fallos semanas antes de que se produzcan realmente.
Un estudio de caso de una flota logística compatible con GeoTab demostró el poder del mantenimiento predictivo. Al introducir las funciones de mantenimiento predictivo, el administrador de la flota pudo identificar los camiones de bajo rendimiento que podían fallar en la batería y los frenos, así como las tareas de mantenimiento no relacionadas con la seguridad. Este enfoque proactivo se tradujo en un ahorro medio de 2.000 USD por camión al año para los vehículos con peor rendimiento y un aumento del tiempo de actividad de los vehículos en un 25% 11.
En la logística, donde cada segundo cuenta y cada milla importa, la optimización de las rutas de entrega se ha convertido en una necesidad más que en un lujo. Los algoritmos avanzados están ahora a la vanguardia de esta transformación, lo que hace que la optimización de rutas sea más precisa e impactante que nunca.
La optimización de rutas en tiempo real puede mejorar significativamente la eficiencia de las operaciones de logística y transporte. Al aprovechar los datos en tiempo real para modificar las rutas y evitar el tráfico, las empresas pueden reducir el riesgo de retrasos en las entregas y acortar los plazos de entrega. Esta capacidad también ayuda a planificar y administrar mejor los niveles de inventario al proporcionar información en tiempo real sobre los tiempos y las ubicaciones de las entregas 13.
El impacto de implementar una solución integral de optimización de rutas puede ser sustancial. Por ejemplo, SpeedyDeliver, una empresa de logística, logró una reducción del 20% en los costos de combustible en los primeros tres meses de implementación. Las entregas puntuales aumentaron un 15%, lo que mejoró la satisfacción y la lealtad de los clientes. Además, la empresa pudo gestionar un 25% más de entregas con el mismo tamaño de flota, lo que se tradujo en una mejor utilización de los recursos 16.
De cara al futuro, el futuro de transporte inteligente y gestión de flotas es aún más prometedor. Los vehículos autónomos, incluidos los camiones de reparto autónomos y los drones, podrían mejorar aún más la eficiencia de las rutas y reducir los costos laborales. La integración de los datos en tiempo real de los dispositivos y sensores del IoT permitirá ajustar las rutas de forma aún más precisa y dinámica, ampliando los límites de lo que es posible en la optimización de la logística 18.
Planificación de la cadena de suministro basada en datos se ha convertido en la piedra angular del éxito de las operaciones. Al aprovechar el poder de las técnicas avanzadas de análisis y previsión, las empresas pueden transformar los macrodatos en predicciones inteligentes, lo que les permite mantenerse por delante de la competencia y maximizar las ganancias.
La previsión de la demanda desempeña un papel vital en la gestión de la cadena de suministro, ya que actúa como una bola de cristal que permite a las empresas mirar hacia el futuro y anticipar la demanda de los clientes. La previsión eficaz de la demanda requiere que los gerentes consideren las funciones que desempeñan los vendedores, los proveedores, los proveedores de transporte y la cadena de suministro interna. Hay tres técnicas principales que se utilizan para pronosticar la demanda: los métodos cualitativos simples, las técnicas de pronóstico cuantitativo, como el análisis de series temporales, y los modelos causales 19.
Los métodos de pronóstico cualitativo se basan en opiniones de expertos, estudios de mercado y otras fuentes no cuantitativas para hacer predicciones. Estos métodos son particularmente útiles cuando hay una falta de datos históricos o una incertidumbre significativa sobre las tendencias futuras.
El análisis de series temporales, una poderosa técnica de previsión cuantitativa, utiliza modelos matemáticos para analizar e interpretar datos con fecha y hora, como las cifras de ventas, los datos de producción o el tráfico del sitio web. Recientemente, los métodos de aprendizaje profundo se han vuelto cada vez más populares en el análisis de series temporales, lo que supone una mejora significativa en la precisión de las previsiones.
Los modelos causales utilizan el análisis estadístico para identificar las relaciones causales entre varios factores y predecir la demanda futura. Estos modelos pueden ser modelos de regresión lineal simples o modelos de regresión múltiple más complejos que incluyen varias variables independientes 19.
La gestión de riesgos de la cadena de suministro se refiere al proceso mediante el cual las empresas toman medidas estratégicas para identificar, evaluar y mitigar los riesgos dentro de su cadena de suministro de extremo a extremo. En la última década, muchas organizaciones se han visto sacudidas por vulnerabilidades e interrupciones imprevistas en la cadena de suministro, lo que ha provocado que las retiradas del mercado cuesten cientos de millones de dólares en varios sectores.
La planificación de escenarios permite a las organizaciones crear intencionalmente cadenas de suministro que puedan soportar incluso los eventos más disruptivos. Brinda a las empresas una visión estratégica y prospectiva de alto nivel de su organización y las ayuda a diversificar sus cadenas de suministro para operar con una mentalidad basada en el poder de dos, reduciendo el riesgo e incorporando redundancia en su red.
La ejecución de escenarios permite a las organizaciones visualizar y evaluar las opciones dentro de su cadena de suministro. Cada vez que se ejecuta un escenario, las empresas buscan formas de optimizar la cadena de suministro y decidir qué opción es la adecuada para su organización 23. Los escenarios permiten optimizar los costos, el servicio al cliente, el riesgo y otros objetivos comerciales, como la sostenibilidad.
La simulación de la cadena de suministro requiere una potencia computacional significativa, que se puede ofrecer a través de enfoques SaaS 23. El análisis de sensibilidad es una parte importante de la disciplina de diseño de la cadena de suministro, ya que permite a los usuarios comprender qué tan sólido es un escenario cuando cambian las variables 23.
Al aprovechar estas técnicas avanzadas en la previsión de la demanda, la evaluación de riesgos y la planificación de escenarios, las empresas pueden crear cadenas de suministro más resilientes y eficientes. Este enfoque basado en datos permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, reducir los costos y mejorar la satisfacción de los clientes en un entorno empresarial cada vez más complejo e incierto.
Hiperautomatización está provocando una revolución en el industria logística, lo que provocó cambios significativos en las operaciones del almacén, la gestión del transporte y la planificación de la cadena de suministro. La integración de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la robótica repercute en todos los aspectos de la logística, ya que mejora la eficiencia, reduce los costes y mejora la capacidad de toma de decisiones. Estos avances permiten a las empresas satisfacer las crecientes demandas de los clientes de manera más eficaz y mantenerse a la vanguardia en un mercado altamente competitivo.
A medida que el panorama logístico continúa evolucionando, las empresas deben adoptar estas innovaciones tecnológicas para seguir siendo competitivas. La adopción de tecnologías de hiperautomatización ofrece un inmenso potencial para transformar las operaciones e impulsar el crecimiento en los próximos años. Para explorar cómo estos avances pueden beneficiar a su organización, únase a nosotros en nuestro taller gratuito para evaluar sus necesidades y oportunidades de IA y transformación digital. Al aprovechar el poder de la hiperautomatización, las empresas pueden posicionarse a la vanguardia de la revolución logística, preparadas para hacer frente a los desafíos del futuro y aprovechar las nuevas oportunidades.
¿Qué es la hiperautomatización en la logística?
La hiperautomatización en la logística se refiere a la integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la robótica para automatizar y optimizar varios aspectos de la cadena de suministro y las operaciones logísticas.
¿Cómo mejora la hiperautomatización las operaciones del almacén?
La hiperautomatización mejora las operaciones del almacén mediante tecnologías como la automatización robótica de procesos (RPA), los vehículos guiados automatizados (AGV) y los sistemas de gestión de inventario impulsados por inteligencia artificial, lo que aumenta la eficiencia y reduce los errores.
¿Cuáles son los beneficios de los vehículos autónomos en la logística?
Los vehículos autónomos en logística ofrecen una mayor seguridad, un menor consumo de combustible, menores costos de mantenimiento y una mayor eficiencia operativa. Tienen el potencial de transformar la gestión del transporte de manera significativa.
¿Cómo beneficia el mantenimiento predictivo a la gestión de flotas?
El mantenimiento predictivo utiliza información basada en datos para anticipar los posibles problemas del vehículo antes de que ocurran, lo que reduce el tiempo de inactividad, reduce los costos de reparación y aumenta la eficiencia general de la flota.
¿Qué es la optimización de rutas en tiempo real?
La optimización de rutas en tiempo real utiliza algoritmos avanzados y datos en tiempo real para ajustar dinámicamente las rutas de entrega, evitando el tráfico y reduciendo los tiempos de entrega, mejorando así la eficiencia logística general.
¿Cómo funciona la planificación de la cadena de suministro basada en datos?
La planificación de la cadena de suministro basada en datos aprovecha las técnicas avanzadas de análisis y previsión para transformar los macrodatos en información útil, lo que permite una mejor toma de decisiones y una gestión de la cadena de suministro más eficiente.
¿Cuáles son algunas de las técnicas avanzadas de previsión de la demanda?
Las técnicas avanzadas de previsión de la demanda incluyen métodos cualitativos, previsiones cuantitativas como el análisis de series temporales y modelos causales. Estos métodos ayudan a las empresas a anticipar la demanda de los clientes con mayor precisión.
¿Cómo contribuye la planificación de escenarios a la resiliencia de la cadena de suministro?
La planificación de escenarios permite a las organizaciones crear y evaluar múltiples escenarios potenciales de cadena de suministro, lo que les ayuda a desarrollar la resiliencia mediante la identificación de los riesgos potenciales y el desarrollo de estrategias para mitigarlos.
[1] - https://www.itconvergence.com/blog/5-ways-hyperautomation-improves-supply-chains-in-2024/
[2] - https://www.automationanywhere.com/rpa/hyperautomation
[3] - https://www.prescouter.com/2023/05/hyperautomation-in-logistics/
[4] - https://blog.gramener.com/hyperautomation-in-supply-chain/
[5] - https://6river.com/advantages-of-pick-and-pack-order-fulfillment-for-logistics-operators/
[7] - https://blog.optioryx.com/warehouse-digital-twins
[8] - https://emailtree.ai/blog/9-ways-hyperautomation-can-improve-customer-service-in-logistics/
[9] - https://arrowcore.com/blogs/hyperautomation-technologies-benefits-and-challenges/
[10] - https://autonom8.com/implementing-hyperautomation-practical-guide/
[11] - https://copperdigital.com/blog/digital-twin-technology-in-warehouse-management/
[12] - https://www.rtinsights.com/8-steps-to-achieving-effective-hyperautomation/
[13] - https://softengi.com/blog/computer-vision-for-quality-control/
[14] - https://viso.ai/applications/computer-vision-in-logistics/
[15] - https://kamerai.ai/5-applications-of-computer-vision-in-the-supply-chain-and-logistics-sector/
[16] - https://inventoro.com/ai-inventory-optimization/
[17] - https://disk.com/resources/the-role-of-artificial-intelligence-in-optimizing-warehouse-operations/
[18] - https://www.shipbob.com/blog/automated-warehouse-picking/
[19] - https://nexocode.com/blog/posts/demand-forecasting-in-supply-chain/
[20] - https://supplychainmanagement.utk.edu/blog/guide-to-demand-forecasting-in-supply-chain/
[21] - https://global.hitachi-solutions.com/blog/supply-chain-risk-management/
[23] - https://optilogic.com/resources/blog/how-to-use-scenario-modeling-for-supply-chain-resilience/
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