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La inteligencia artificial en logística

La inteligencia artificial en logística

La inteligencia artificial en logística

La inteligencia artificial proporciona a los sistemas capacidad para tomar decisiones de manera inteligente y ejecutar operaciones automatizadas sin que exista intervención humana. Se trata de una tecnología que puede ayudar a las compañías de transporte y logística a diferenciarse de sus competidores, prestar un mejor servicio o reducir costes.

No obstante las cifras indican que, actualmente, un 40% de las empresas españolas del sector no tiene ningún proyecto sobre inteligencia artificial, en comparación con el 23% de la media mundial.

A pesar de estos datos, no es ciencia ficción, ya que, al igual que los buques autónomos de los que ya hablamos, muchas empresas van a ir incluyendo este tipo de tecnología a medio plazo para mejorar sus procesos logísticos.

Aplicaciones en logística

Las aplicaciones de la inteligencia artificial en logística se encuentran aún en desarrollo, con vistas a que alcancen su máximo potencial dentro de unos años. Sin embargo, existen algunas que ya han comenzado a utilizarse:

  • Los almacenes automáticos. En ellos se combinan la robótica aplicada al almacén y el software de gestión. De esta manera se lleva a cabo operaciones de transporte y colocación de productos de manera autónoma.
  • Selección de las rutas de transporte con los desplazamientos más eficientes. El software traza las rutas más adecuadas para la entrega de las distintas mercancías y corrige los itinerarios en tiempo real en caso de que surjan incidencias.
  • Mayor control de la información en la cadena de suministro. La automatización de procesos, mejorada con la presencia de la inteligencia artificial, abre la puerta al mantenimiento de inventarios en tiempo real, a la emisión de órdenes de abastecimiento instantáneas o al seguimiento preciso de los pedidos.

Tres elementos

La inteligencia artificial se basa en tres aspectos:

  • Algoritmos, secuencias ordenadas de operaciones que se aplican para llevar a cabo una tarea de forma óptima en función de las condiciones de partida.
  • Software, que dicta las instrucciones precisas para la ejecución de cada una de las tareas por parte del hardware
  • Machine Learning, es decir, desarrollos que permiten que las propias máquinas, apoyándose en el histórico registrado y en la repetición de operaciones, aprendan y mejoren los procesos por sí mismas de manera paulatina.





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