Cómo ayuda el Machine Learning en la logística

Al hablar de Machine Learning en la logística nos referimos a aprender automáticamente, y es lo que se está haciendo en la actualidad. Los sistemas informáticos han llegado en ayuda del sector logístico para agregar valor y rapidez.

Cada vez más empresas lo están implementando porque el ahorro de costes es inestimable y la eficiencia se multiplica. Veamos de qué se trata, cómo ayuda, sus ventajas y de qué manera impulsa a las cadenas de suministro.

El término Machine Learning en la logística hace referencia a “aprender automáticamente”. Es decir, es una manera de enseñar a los equipos computarizados a resolver situaciones basándose en ejemplos.

Aplicado a la logística, el Machine Learning tiene un objetivo muy específico: gestionar toda la información. En los procesos logísticos se generan millones de datos que deben ser analizados cuidadosamente.

Un análisis con la rapidez requerida permite hacer entregas efectivas y a construir una base de clientes satisfechos. Un sistema que aprende automáticamente puede prevenir la demanda correctamente mejorando la planificación. Estos sistemas son autónomos, detectando variables clave entre tanta información disponible.

El beneficio principal del aprendizaje automático (Machine Learning) es el análisis y procesamiento veloz de datos críticos. Las bases de datos en logística son muy grandes, por lo tanto se requiere analizarlas en el menor tiempo posible para tomar la mejor decisión. Ofrece una inestimable ayuda en:

• Análisis. Arroja informes detallados sobre la conducta de los clientes, ayudando a prever posibles comportamientos y demandas que serán atendidas oportunamente. Visualiza los resultados finales de cada estrategia que la gerencia aplique.
• Decisiones. Los datos que brindan los sistemas automáticos dan respaldo sólido al momento de evaluar la gestión del negocio. De esta manera, las decisiones son más acertadas y pueden originar soluciones innovadoras y productos nuevos.
• Estudios. A partir de la base de datos se pueden perfilar potenciales clientes. Detecta los empleados más productivos, así como facilita diseñar diferentes tipos de servicios y productos según las tendencias del mercado. La herramienta se adapta según las variables en juego.
• Optimización. Un punto crítico en logística es el control de los stocks. El Machine Learning ayuda a gestionar el espacio disponible de acuerdo a la cantidad de mercancía. Hay un mejor control de los depósitos y alerta cuando los productos ya están en ‘piso’.
• Gestión. Planificar bien las rutas ha sido uno de los grandes éxitos del procesamiento oportuno y correcto de los datos. Conocer las horas ‘pico’, vías alternas, las horas más convenientes y las actividades de cada cliente, ha impactado positivamente en el negocio logístico.

Los sistemas automáticos ahorran tiempo valioso.

Es increíble cómo un software puede “aprender” a partir de datos y ejemplos que tú le facilites. A continuación describiremos todas las ventajas que aporta a tu negocio.

Reduce errores

Ya que el Machine Learning aprende según la información que le des, puede predecir con mucha exactitud posibles escenarios. De esta manera los errores se minimizan en áreas como pedidos y gestión de almacenes.

Con los datos disponibles puede describir ciertos patrones que alertan sobre potenciales errores. Al examinar minuciosamente la situación, el sistema previene al responsable para que tome acciones anticipadamente. Igualmente, puede dirigir los pedidos al área más cercana, asegurando que lleguen justo a tiempo.

Optimiza procesos

Aplicar Machine Learning en la logística ayuda a rastrear los pedidos, aligerando los procesos. Un producto entregado a tiempo y en buen estado produce clientes satisfechos. Permite además programar las entregas y ofrecer opciones flexibles para los clientes.

Decisiones precisas

Cada vez más se deja en manos de las máquinas la toma de decisiones basadas en datos, por la precisión que demuestran. El impacto es inmediato en la gestión de los depósitos y mercancías.

Los algoritmos utilizados ayudan a predecir la demanda de pedidos, de manera que el nivel de mercancías se controla mejor. A su vez, los recursos se asignan de manera óptima, eliminando el desperdicio.

Ayuda en la planificación

A medida que estos sistemas se van alimentando con nuevas aplicaciones se agiliza la planificación de las operaciones. De esta forma se incrementa la producción ajustándose a la demanda. Es muy útil en la verificación de procesos, detectando problemas e introduciendo mejoras.

Apoya las labores de marketing

Uno de los objetivos del marketing es la identificación y predicción del comportamiento del cliente. Por lo tanto, se pueden diseñar campañas más efectivas con altos niveles de éxito.

Asimismo, puede anticipar el momento en el que se efectuaría una compra, ayudando a planificar mejor las campañas. Se convierte así en una herramienta para el departamento de ventas al crear campañas más específicas. Adicionalmente mejor la atención al cliente.

El Machine Learning en la logística ha constituido un gran avance en el mundo de las entregas. Las empresas se han hecho más competitivas al mejorar la calidad del servicio en cuanto a mayor número de entregas, más rápidas y con menos errores.

Se ha optimizado el destino de los recursos al asignarlos donde más se necesitan, evitando aumentos en los costes. Las áreas de los almacenes se aprovechan mejor, ya que al planificar la demanda se evitan la sobreoferta o los espacios ociosos.

Las decisiones son más acertadas gracias a un mejor procesamiento y análisis de la data. Las tareas repetitivas las asume el sistema, de manera que los responsables dedican más tiempo a actividades críticas. Hay un sustancial ahorro de costes y se incrementa la rentabilidad.