Los sistemas de inteligencia artificial (IA) tienen la capacidad de identificar con una precisión del 99.9% los productos adecuados y empaquetarlos en los envases correctos.
La optimización de almacenes es esencial para satisfacer la creciente demanda de los consumidores y reducir costos, ya que el almacenamiento representa el 15% de los costos operativos. Los operadores están adoptando prácticas dinámicas con inteligencia artificial para optimizar el enrutamiento y almacenamiento de productos.
Esto se debe a que la optimización de almacenes es un campo apasionante para la inteligencia artificial, que cumple dos condiciones: la disponibilidad de grandes cantidades de datos registrados por los sistemas de gestión de almacenes; y el acceso a potentes arquitecturas computacionales basadas en la nube, que permiten la inferencia en línea y la resolución casi instantánea de problemas complejos.
Según Infor, líder global de software empresarial en la nube especializado por industria, basado en cifras de sus clientes, “para atender los pedidos a través de plataformas de comercio electrónico, una de las áreas en las que la IA ha demostrado ser más efectiva es el picking o preparación de pedidos, una tarea esencial que representa entre el 50% y el 70% de los costos operativos del almacén y el 55% del tiempo empleado por los operarios”, asegura James Barroso, director de go-to-market para América Latina de la compañía.
El Sistema de Gestión de Almacenes (WMS) como medio de transformación de IA y ML
En este contexto, las empresas que ofrecen soluciones WMS proporcionan a los operadores de almacenes un control en forma de servicios de software de planificación de recursos, gestión de inventarios y programación de trabajos. También proporcionan interfaces para el operador del almacén e integran máquinas de auto almacenamiento, de preparación de pedidos automatizadas y de preparación de pedidos con cinta transportadora en el sistema de control.
Sin embargo, para que los proveedores de WMS continúen existiendo en un entorno cada vez más competitivo, deben ofrecer soluciones que agreguen tecnologías y procesos en la gestión de almacenes, como la IA. Proporcionarlos como un servicio agnóstico, es decir, integrándose con una gran cantidad de otros softwares, facilita la convivencia en el ecosistema empresarial del cliente, aportando retornos de inversión más rápidos que el tradicional.
Políticas de almacenamiento: Aleatorio/Caótico frente a Dedicado/Ranurado
Las políticas de almacenamiento son esenciales en los procesos operativos y pueden beneficiarse de soluciones basadas en IA y ML. Estas políticas determinan cómo se almacenan las mercancías entrantes, buscando equilibrar la utilización máxima del espacio disponible y minimizar la distancia de desplazamiento del operario; a continuación los dos enfoques principales de almacenamiento:
Aleatorio / caótico: las mercancías entrantes se almacenan en la ubicación disponible más cercana. Sin embargo, este enfoque puede significar que los operarios tengan que desplazarse largas distancias.
Dedicado / slotting: las mercancías se almacenan en ubicaciones específicas. El problema de este tipo de almacenamiento es que el espacio del almacén puede subutilizarse.
El ranurado funciona bien en entornos en los que las frecuencias de los pedidos son predecibles. Para las empresas que atienden al comercio electrónico, por ejemplo, donde los pedidos de los clientes son muy variables para una amplia gama de productos, es más recomendable adoptar políticas de almacenamiento caótico.
Los algoritmos de Inteligencia Artificial basados en reglas de asociación de datos se han utilizado en el desarrollo de políticas de almacenamiento dinámico, donde el algoritmo trata de «adivinar» órdenes futuras, basándose en órdenes históricas.
Una política de almacenamiento respaldada por IA minimizaría la distancia entre las ubicaciones de almacenamiento, reduciendo el tiempo de viaje del recolector, y maximizaría el espacio de almacenamiento, lo cual es esencial frente a las fluctuaciones estacionales de los pedidos.
Existen varios casos de uso público que ayudan a comprender los beneficios que estas tecnologías aportan a la gestión de almacenes. Uno de los casos más emblemáticos es el de Amazon, que utiliza IA y ML para automatizar la preparación de pedidos en sus almacenes. Los sistemas de IA son capaces de identificar los productos correctos y colocarlos en los envases correctos con una precisión del 99,9%. Otra empresa que ha adoptado la tecnología es la cadena Walmart. Utilizan IA y ML para predecir la demanda de productos. Los sistemas de IA son capaces de predecir las ventas con una precisión del 95%, lo que les ayuda a planificar la cantidad correcta de inventario. Por último, UPS utiliza IA y ML para optimizar las rutas de entrega. Esta tecnología es capaz de encontrar la ruta más eficiente para entregar un paquete, lo que ayuda a reducir el tiempo.
“El uso de IA, ML y DL es una realidad y sus beneficios son diversos. Sin embargo, resulta fundamental elegir socios que ofrezcan un auténtico servicio de Datos como Servicio (DaaS) para obtener valor a corto plazo. El futuro promete la colaboración entre la IA y las personas, mejorando la eficiencia y productividad en la gestión de almacenes, lo que requiere una mentalidad abierta hacia esta posibilidad”, concluye Barroso de Infor.
