Inteligencia artificial en transporte y sostenibilidad: el futuro de las empresas de logística

El uso de inteligencia artificial en el sector del transporte y la logística ha pasado de ser una innovación prometedora a una necesidad estratégica. Con la necesidad creciente de llegar a procesos cada vez más optimizados, de reducir costes y de cumplir además con los estándares de sostenibilidad, vemos cómo las empresas de este sector apuestan fuerte por esta tecnología para transformarse y ganar en eficiencia. Por lo tanto, todo apunta a que la inteligencia artificial ya no es una opción en el transporte y la logística, sino que es el camino hacia un sector más eficiente y sostenible.

Exploramos cómo la IA en la logística está cambiando las reglas del juego, desde el control de calidad hasta el mantenimiento predictivo de flotas, y cómo las compañías que la integran responden de manera más precisa a los retos del presente.

Índice:

1. ¿Cómo utilizar la inteligencia artificial en el transporte y la logística?
2. Ventajas de la inteligencia artificial en procesos logísticos
3. Aplicaciones de la IA en tareas logísticas

¿Cómo utilizar la inteligencia artificial en el transporte y la logística?

La inteligencia artificial aplicada a la logística y el transporte permite a las empresas resolver problemas con una rapidez y precisión antes impensables. Al procesar enormes volúmenes de datos, la IA identifica patrones, ajusta rutas y gestiona inventarios. Pero sacar el máximo provecho de esta tecnología requiere algo más que echar mano de las máquinas: definir ante todo objetivos claros.

¿Es nuestra prioridad optimizar rutas? ¿Reducir emisiones? ¿Controlar el stock? Para tomar cada una de estas decisiones necesitamos, antes de nada, recopilar buenos datos que nos den información clave sobre el funcionamiento de nuestro negocio, ya sea a través de sensores IoT, plataformas en la nube o bases de datos propias. Estos datos, que alimentan los algoritmos de IA, serán los que después nos sirvan para obtener análisis predictivos y automatizar tareas.

Ventajas de la inteligencia artificial en procesos logísticos

La IA en la logística trae cambios tangibles en términos de eficiencia, coste y sostenibilidad. Y es que, gracias a los datos, las decisiones son mucho más precisas. Identificando rutas óptimas, por ejemplo, la IA permite que ahorremos costes, tiempo, combustible y desgaste en nuestra flota de vehículos. Lo que se traduce, a su vez, en evidentes beneficios en cuestiones de sostenibilidad: optimizando el uso de todos nuestros recursos, la IA nos ayuda a disminuir la huella de carbono derivada de nuestra actividad empresarial, lo que hace mucho más fácil que podamos cumplir con las regulaciones vigentes.

Además de todas estas ventajas, la IA en procesos logísticos repercute directamente en la experiencia del cliente: los tiempos de entrega se vuelven más exactos y se hace posible, incluso, realizar un seguimiento en tiempo real de los envíos. No es de extrañar, por tanto, que implementar la logística con soluciones basadas en IA y automatizar las tareas más repetitivas de estos procesos haga posible que los empleados dirijan todas sus energías a las tareas de mayor valor y que nuestra clientela se sienta mucho más satisfecha con la calidad del servicio que finalmente le ofrecemos.

Por último, incorporar la IA en este tipo de procesos es una maniobra estratégica ya que nos va a permitir tomar mejores decisiones y anticiparnos a los problemas más comunes en nuestro sector. Vamos a tener la posibilidad, por ejemplo, de adaptar cada operación que vayamos a realizar a la casuística concreta en la que ésta se enmarque.

Aplicaciones de la IA en tareas logísticas

La IA está transformando cada paso del proceso logístico. Y ya son muchas las áreas donde su aplicación resulta clave.

Control de calidad

En logística, el control de calidad es un pilar fundamental del proceso, sobre todo en productos perecederos o aquellos que requieren condiciones de almacenamiento específicas. La IA en estos casos nos permite llevar a cabo un monitoreo preciso de factores concretos, como, por ejemplo, la temperatura o la humedad, y detectar con ello posibles problemas antes de que afecten al cliente.

Control y gestión de inventario

Otra área en la que la inteligencia artificial en logística ha demostrado su eficacia es en el control de inventarios, donde analiza el flujo de productos y anticipa picos de demanda, de tal forma que las compañías pueden ajustar pedidos sin caer en exceso o escasez de stock. Además, los sistemas de IA conectados a la nube son perfectos también para actualizar la información en tiempo real, haciendo que la coordinación se vuelva mucho más precisa a lo largo de toda la cadena logística.

Gestión de almacenes

También la gestión de almacenes se ha visto optimizada gracias al empleo de la IA. Concretamente en lo que atañe a la automatización y el análisis de datos para organizar los productos según su rotación y reducir los tiempos de preparación de pedidos. Con la incorporación de robots y vehículos autónomos, por ejemplo, estos procesos en almacenes son ahora mucho más ágiles y ganan a su vez en precisión.

Previsiones de demanda

La IA es excelente también en la previsión de demanda gracias a su análisis de datos históricos y variables externas. Entre otras cuestiones, la IA en este campo examina cambios en el consumo o en el clima, por ejemplo, y proyecta necesidades de inventario con gran precisión. 

Optimización de rutas

Una de las aplicaciones más extendidas de la inteligencia artificial en logística la encontramos en la optimización de rutas, donde los algoritmos que analizan tráfico, clima y restricciones logísticas al mismo tiempo son capaces de diseñar las rutas más rápidas y económicas teniendo en cuenta todos estos factores, lo que se traduce en una reducción significativa de los tiempos y los costes de entrega, del consumo de combustible y, por supuesto, de las emisiones.

Mantenimiento predictivo de flotas

El mantenimiento predictivo es otra aplicación clave de la IA, que permite supervisar el estado de los vehículos mediante sensores y prever posibles averías. De gran ayuda para que las compañías reduzcan tiempos de inactividad y costes de reparación.

Gestión de devoluciones

Este es un aspecto crítico en el sector logístico y también podemos valernos aquí de la ayuda de la inteligencia artificial que va a conseguir agilizar el proceso y mejorar la satisfacción del cliente. ¿Cómo? Gracias a la rapidez con la que los algoritmos clasifican productos devueltos, identifican causas recurrentes e, incluso, proponen mejoras en el sistema.

Por todo ello, apostar por soluciones de inteligencia artificial en transporte y logística es una decisión estratégica que permite a las empresas hacerse más eficaces (recordemos: menos costes operativos y mejor servicio) al tiempo que se encaminan a un modelo de negocio más sostenible.