¿Cómo ayuda el Machine Learning en logística?

El Machine Learning deriva de la inteligencia artificial y es de gran ayuda en logística, porque permite gestionar una gran cantidad de datos. Esta metodología obtiene información relevante para tomar decisiones estratégicas.

¿Qué es Machine Learning?

Gracias a la inteligencia artificial y a una serie de algoritmos, las máquinas pueden aprender. Es decir, que pueden dar respuestas automáticas de acuerdo a reglas preestablecidas o situaciones anteriores ya solucionadas. Su utilidad se ha extendido a varios sectores del comercio y de la industria. Sin embargo, es en la logística donde mayor provecho se ha obtenido de su aplicación.

¿Cómo ayuda el Machine Learning en logística?

La clave de la eficiencia del Machine Learning es el procesamiento y análisis de datos. En logística se maneja una base de datos muy extensa. Por lo tanto, se ve muy beneficiada con la aplicación de esta herramienta.

Análisis de datos

Justamente el Machine Learning ayuda a analizar datos, convirtiéndose en un gran aliado. A partir de los análisis se pueden obtener importantes informes del comportamiento de los clientes. También veremos los resultados de las estrategias aplicadas. De esta forma, se logra minimizar el riesgo de sufrir el tan temido efecto látigo en la cadena de suministros.

Toma de decisiones

Para la toma de decisiones se debe tener un buen respaldo de información relevante sobre la empresa y de su gestión. En este sentido, el Machine Learning brinda los datos necesarios para una toma de decisiones más acertada. Aporta algunas innovaciones o novedades en cuanto a soluciones, como en el caso del lanzamiento de un nuevo producto.

Comportamiento del consumidor

Mediante esta herramienta se puede realizar un estudio del comportamiento de los clientes, detectando los rangos de clientes potenciales. En cuanto a producción, también puede detectar qué empleados son más eficientes para realizar una tarea y adaptar el servicio o el producto hacia las necesidades del cliente. La previsión de las demandas es una de las tareas más complejas y delicadas de la cadena de suministro. Esta herramienta se adapta constantemente a las variables que intervienen en la demanda.

Optimización de inventarios

El control de stock es una de las aplicaciones más utilizadas, puesto que permite acomodar la mercadería de una manera más organizada de acuerdo al espacio libre. El Machine Learning mantiene un control de las mercaderías que se encuentran en el depósito y envía alertas cuando el producto se encuentra en su lugar.

Gestión de rutas

La planificación de rutas es un sector donde el Machine Learning ha impactado. Puede aprender y detectar horarios picos, clima, rutas alternativas, horarios comerciales, actividades de las personas y otras variables más.

¿Cuándo una empresa necesita adoptar el Machine Learning?

El tamaño de la base de datos y la complejidad de análisis de la información generada en una empresa determinará la necesidad de recurrir al Machine Learning. Los datos masivos pueden ser gestionados rápidamente por esta herramienta. Obteniendo así información incluso de las conversaciones realizadas por chat, para descubrir nuevas tendencias.

Deep Learning

Una vez que conocemos las ventajas de aplicar el Machine Learning en logística, creemos que no puede haber algo mejor. Existe una alternativa que se llama Deep Learning, cuyo aprendizaje está basado en ejemplos. En este tipo de software no hace falta añadir un listado de problemas y soluciones. En su lugar, se le da un modelo donde el mismo software puede evaluar los diferentes ejemplos con alternativas en caso de errores.

El mismo software va aprendiendo sin intervención humana al igual que Machine Learning. Sin embargo, Deep Learning lo realiza en un nivel mucho más detallado. Utiliza capas o unidades neuronales, tratando de imitar el proceso que realiza el cerebro.

A través de patrones de conducta, el software es capaz de anticipar información con muy poco margen de error. Permite optimizar la última milla y fomentar el uso de vehículos autónomos.

Machine Learning y Deep Learning son dos herramientas de Inteligencia Artificial. Ambas brindan muchas soluciones a la logística. Ahora es tiempo de preparar a nuestra empresa para sacar el mayor provecho de ellas y adelantarnos a la competencia.