De la intuición a la predicción: cómo la IA en logística está cambiando las reglas del sector

Según un estudio de Meticulous Research, el mercado de la IA en logística y gestión de la cadena de suministro crecerá a una tasa anual compuesta del 40,4% durante los próximos 7 años, alcanzando un valor de 58.550 millones para el año 2031.

Lo que antes se intuía, ahora es una realidad: la IA en logística está revolucionando la gestión de las operaciones de transporte y almacenamiento. Aunque muchas empresas siguen adaptándose a las tecnologías de la Industria 4.0, la IA está transformando la cadena de suministro de manera aún más profunda, mejorando la eficiencia, reduciendo costes y optimizando la toma de decisiones.

Esta nueva revolución no solo está optimizando los procesos actuales, sino que está creando nuevas oportunidades para la innovación y el crecimiento empresarial. En este artículo descubriremos como la inteligencia artificial y el big data están transformando este sector pilar para la economía global.

¿Qué es la IA en logística?

La IA en logística hace referencia al uso de tecnologías y sistemas basados en inteligencia artificial para optimizar y automatizar los procesos logísticos y de la cadena de suministro. Estas soluciones aprovechan algoritmos avanzados, aprendizaje automático y análisis de datos para mejorar la eficiencia operativa, la precisión en las predicciones y la toma de decisiones en tiempo real.

Un sector tradicional que se basaba en procesos manuales y decisiones basadas en la experiencia está experimentando una transformación radical gracias a la incorporación de tecnologías emergentes. Poco a poco, soluciones basadas en inteligencia artificial, big data, machine learning (ML) e internet de las cosas (IoT) están redefiniendo los estándares de eficiencia y precisión en la gestión logística.

El resultado: un ecosistema logístico más inteligente y adaptativo que responde en tiempo real a las necesidades del mercado, el cual ha sufrido un crecimiento exponencial en las últimas décadas que ha puesto a prueba la capacidad de adaptación de las empresas logísticas.

¿Cómo se usa la inteligencia artificial y el big data en el sector de la logística y el transporte?

En logística, la inteligencia artificial, el big data y el machine learning, están permitiendo aprovechar los activos intangibles que antes se desaprovechaban, especialmente los datos generados en las operaciones diarias. Las organizaciones de alto rendimiento están utilizando estos datos para crear nuevas fuentes de valor en distintas áreas de la cadena de suministro.

Optimización de rutas

El sector de transporte está afrontando uno de sus momentos más críticos debido a los desafíos relacionados con la sostenibilidad, la escasez de conductores y el aumento de los costes operativos.

Los problemas de planificación y optimización de rutas, tradicionalmente resueltos con heurísticas o metaheurísticas (por ejemplo, búsquedas tabú o algoritmos genéticos), así como modelos de Programación Entera Mixta (MILP) para variantes del Vehicle Routing Problem (VRP); son complementados con nuevos métodos y algoritmos de inteligencia artificial.

Ideas provenientes de métodos de inteligencia artificial como redes neuronales (RN) o algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL) pueden contribuir a explorar escenarios más cambiantes mediante sistemas inteligentes de planificación de rutas que optimizan y actualizan los trayectos en tiempo real considerando múltiples variables como los datos de GPS y tráfico los requisitos de cada envío, las condiciones climáticas, imprevistos e incidencias o los patrones de consumo.

Gestión de flotas

La gestión de flotas también se beneficia de la IA mediante sistemas que monitorizan en tiempo real la disponibilidad y el estado de los vehículos, predicen necesidades de mantenimiento y optimizan el consumo de combustible. Estos también pueden:

• Detectar patrones de conducción ineficientes.
• Proporcionar recomendaciones para mejorar el rendimiento de la flota. 
• Sacar el máximo provecho a la capacidad de transporte gracias a una previsión de demanda más precisa.

Predicción de demanda y gestión de inventario

A partir de algoritmos de series temporales avanzados como ARIMA, SARIMA, o Prophet, que combinan datos históricos de ventas con estacionalidad y tendencias, las empresas pueden anticipar la predicción de la demanda y optimizar sus niveles de stock.

Más aún, cuando el volumen de datos es muy grande o la demanda muy volátil, es común acudir cada vez más a modelos de aprendizaje profundo (por ejemplo, LSTM o Transformers) o enfoques híbridos, que permiten capturar interacciones más complejas.

Todo ello contribuye a un incremento en la capacidad predictiva que permite a las organizaciones mantener el equilibrio entre disponibilidad de productos y costes de almacenamiento, reduciendo el riesgo de roturas de stock o excesos de inventario.

Automatización de almacenes y centros de distribución

Los sistemas de gestión de almacén (WMS) están integrando algoritmos de IA para optimizar el diseño del almacén, determinando la disposición ideal de cada producto para minimizar tiempos de recorrido. 

Asimismo, modelos de ML como Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM), permiten clasificar y priorizar tareas según su urgencia, demanda y recursos disponibles.

En el ámbito de la robótica, tecnologías de visión artificial y planificación de rutas, combinados con algoritmos de coordinación multiagente, son fundamentales para el uso de robots móviles autónomos (AMR) y vehículos guiados automáticamente (AGV), los cuales pueden navegar de manera eficiente por el almacén, transportando mercancías y realizando tareas de picking de forma autónoma.

Optimización de precios y costes

La fijación dinámica de precios permite ajustar los precios en tiempo real para maximizar ingresos y responder a cambios en la demanda, competencia y costes. 

Gracias al uso de modelos de regresión y árboles de decisión (XGBoost o Random Forest) que ayudan a predecir la demanda y su elasticidad, combinados con métodos de optimización y modelos econométricos, las empresas pueden optimizar sus estrategias de precios de envío, maximizando  el margen y potenciando la conversión.

Detección de incidentes

Los sistemas de IA, mediante algoritmos de aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes, pueden detectar anomalías y problemas en tiempo real durante las operaciones logísticas. 

Esta capacidad permite identificar rápidamente daños en los paquetes, errores en el etiquetado o desviaciones en los procesos de carga, facilitando una respuesta inmediata ante incidentes. 

Además, estos sistemas pueden analizar patrones históricos de incidencias para predecir y prevenir futuros problemas, mejorando así la calidad del servicio y reduciendo las pérdidas operativas.

Mantenimiento predictivo de vehículos

El mantenimiento predictivo de vehículos, impulsado por ML, inteligencia artificial y big data, utiliza datos en tiempo real de sensores IoT (temperatura, vibraciones y presión, entre otros) combinados con análisis avanzados para predecir fallos antes de que ocurran. 

Algoritmos de LSTM, redes neuronales y técnicas de detección de anomalías identifican patrones que alertan sobre posibles averías, permitiendo programar mantenimientos preventivos optimizados.

Gestión inteligente de la última milla

En la gestión inteligente de la última milla, el uso de algoritmos de clusterización como k-means o DBSCAN, para definir zonas de reparto según densidad de clientes y patrones de compra, permite asignar recursos de forma más eficiente.

En muchos casos, esta asignación de recursos gana en inteligencia mediante un matching dinámico, que permite emparejar pedidos con repartidores en función de proximidad, carga de trabajo y tiempos estimados. 

Ventajas de usar IA en logística

La integración de inteligencia artificial en logística está transformando por completo el funcionamiento de las empresas del sector, aportando múltiples beneficios en toda la cadena de suministro.

• Reducción de costes operativos. Gracias a la automatización, la gestión inteligente de recursos, la optimización de rutas y la mejora en la toma de decisiones, las empresas están reduciendo sus costes operativos. Según un estudio de McKinsey, este ahorro puede ser de hasta un 15%.
• Aumento de la eficiencia en la gestión de recursos. La IA permite asignar y utilizar de manera óptima los recursos como personal, vehículos y espacio de almacenamiento, maximizando su rendimiento y reduciendo los tiempos improductivos. Los sistemas inteligentes predicen las necesidades de recursos y ajustan la planificación en tiempo real según la demanda.
• Optimización del tiempo de entrega. Con una planificación más precisa de las rutas de transporte, la mejora de la gestión del inventario o una gestión más inteligente de la última milla permite optimizar los tiempos de entrega hasta un 20 % según un estudio de DHL.
• Reducción de errores humanos. Según un estudio de McKinsey, gracias a la predicción de la IA, la automatización y los sistemas de control de calidad inteligentes, se pueden reducir los errores operativos hasta en un 50%.
• Mayor sostenibilidad. Según datos de BCG, el uso de IA en la SCM puede reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) entre un 5% y un 10%, lo que equivale a reducir entre 2.6 y 5.3 gigatoneladas de Co2e.
• Mejora en la satisfacción del cliente. La personalización del servicio y la predicción de necesidades, así como entregas más rápidas o la mayor capacidad de respuesta ante incidentes, permite ofrecer una experiencia de cliente más satisfactoria, lo que se traduce en una mayor fidelización y reducción de reclamaciones.

Desafíos de la IA en logística

Si bien la IA en logística ofrece un sin fin de oportunidades para las empresas del sector, su integración en las operaciones diarias no está exenta de desafíos. Algunos de los obstáculos y retos más comunes son:

• Gestión de grandes volúmenes de datos. Capturar, limpiar, procesar y transformar datos estructurados y no estructurados en activos tangibles es uno de los mayores desafíos para las empresas, tanto por la dificultad que conlleva el entrenamiento de modelos de IA como la propia gestión de la seguridad, integridad y calidad de los datos.
• Inversión inicial y costes de implementación. La adopción de soluciones de IA requiere una importante inversión en infraestructura, software, expertos y capacitación del personal, lo que puede suponer una barrera de entrada para muchas empresas, especialmente las pymes.
• Integración con sistemas existentes. La integración de soluciones de IA con los sistemas heredados y las infraestructuras tecnológicas existentes puede ser compleja. Esto puede generar problemas de compatibilidad y requiere una planificación cuidadosa para garantizar una transición fluida sin interrumpir las operaciones diarias.
• Seguridad y privacidad. La manipulación y el almacenamiento de datos sensibles es otro de los desafíos a afrontar. Las empresas deben garantizar el cumplimiento de normativas como el GDPR y establecer protocolos robustos de ciberseguridad para proteger tanto los datos de la empresa como los de sus clientes.
• Resistencia al cambio. La transformación digital y la adopción de nuevas tecnologías suelen encontrar resistencia por parte de los empleados e incluso líderes, quienes pueden sentir incertidumbre sobre su rol futuro en la organización.

La integración de la IA en logística no es el futuro. Ya es el presente. Las empresas deben empezar lo antes posible a adoptar la tecnología, diseñando un plan estratégico para ir integrándola de manera gradual pero decidida en sus operaciones diarias. Solo así podrán mantenerse competitivas y aprovechar las ventajas que ofrece esta tecnología para optimizar sus procesos, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente.

Por este motivo, desde Ontruck AI Tech, proporcionamos soluciones tecnológicas basadas en IA que ayudan a las empresas de transporte a optimizar sus operaciones logísticas, reducir costes y mejorar la eficiencia en toda la cadena de suministro. 

Nuestro objetivo es que cualquier empresa pueda resolver los principales retos del transporte de mercancías por carretera, añadiendo una capa de IA a su sistema TMS y facilitando así esta nueva transformación tecnológica. Ponte en contacto con nosotros para descubrir cómo optimizar tus operaciones logísticas con IA.

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Bibliografía:

• Meticulous Research. (2024). AI in Supply Chain Market to be Worth $58.55 Billion by 2031. https://www.meticulousresearch.com/pressrelease/272/ai-in-supply-chain-market-2031 
• McKinsey & Company. (2021). Succeeding in the AI supply-chain revolution. https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/succeeding-in-the-ai-supply-chain-revolution 
• Vella, Vivien Christel. (2023). Logistics Industry Trends for 2024. DHL. https://www.dhl.com/discover/en-global/logistics-advice/essential-guides/logistics-industry-trends 
• Amar, J., Rahimi, S., Surak, Z., & Von Bismarck, N. (2022). AI-driven operations forecasting in data-light environments. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in-data-light-environments 
• Degot, C., Duranton, S, Fredeau, M. & Hutchinson, R. (2021). Reduce Carbon and Costs with the Power of AI. BCG. https://www.bcg.com/publications/2021/ai-to-reduce-carbon-emissions