Tendencias futuras en automatización de procesos logísticos

El sector logístico representa alrededor del 7% del PIB español, cifra que asciende al 10% si se incluyen las actividades de carácter logístico que llevan a cabo empresas industriales, comerciales y de servicios.  Este sector se caracteriza por ser dinámico y estar en constante evolución. Además, en los últimos años, la posición estratégica del sector logístico se ha visto influenciada por una serie de factores económicos, políticos y socioculturales. 

El sector logístico en la actualidad

Cambios en el consumo

La logística ha experimentado una evolución y transformación en los últimos años. El comercio electrónico está a la orden del día, y las expectativas de los consumidores son cada vez más altas. Estos usuarios esperan una experiencia de compra rápida y conveniente de acuerdo con sus necesidades. Además, se han observado una serie de cambios en los hábitos de compra de los consumidores acentuados en gran parte por la pandemia de COVID-19. Se ha producido un aumento tanto de la demanda de servicios de entrega a domicilio como del comercio electrónico, lo que ha generado un aumento de la actividad logística, principalmente en el ámbito del transporte, almacenamiento y distribución. 

Avances tecnológicos

La implementación de avances tecnológicos en la logística ocasiona un impacto positivo para la industria, afecta principalmente a la eficiencia de los procesos de la cadena de suministro pero también se pueden beneficiar otros sectores de la empresa. Por ejemplo, gracias a los sistemas de análisis de datos las empresas pueden administrar y controlar sus recursos financieros, mejorando la optimización de estos.

Por ello, avances como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas (IoT), la robótica y la analítica de datos, demuestran día a día cómo es posible la transformación del sector logístico. Y permiten a las industrias mejorar la cadena de suministro, predecir la demanda,  automatizar tareas y ofrecer servicios personalizados al cliente, entre otros. gracias a los sistemas de análisis de datos las empresas pueden administrar y controlar sus recursos financieros, mejorando la optimización de estos.

Por ello, avances como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas (IoT), la robótica y la analítica de datos, demuestran día a día cómo es posible la transformación del sector logístico. Y permiten a las industrias mejorar la cadena de suministro, predecir la demanda,  automatizar tareas y ofrecer servicios personalizados al cliente, entre otros. 

Globalización y complejidad cadena suministro

El incremento de la globalización ha impulsado un crecimiento significativo en el comercio entre fronteras, lo que ha llevado a las empresas a expandir sus operaciones a nivel internacional. Esta expansión ha creado tanto oportunidades como desafíos en la gestión de la cadena de suministro, ya que las empresas deben ajustarse a un entorno empresarial cada vez más complejo y cambiante. Por ello, cabe destacar la importancia de la utilización de herramientas de gestión logística que permitan asegurar el correcto funcionamiento de la cadena de suministro.

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Tendencias clave en la automatización

La logística es un punto clave en el éxito de cualquier empresa puesto que supone la última conexión entre la empresa y el cliente. Una cadena de suministro bien gestionada permite a las empresas adquirir una ventaja competitiva significativa al reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente final. Por ello, las empresas deben conocer los últimos avances tecnológicos y conseguir adaptarse a las demandas del mercado. Algunas de las tendencias más relevantes son:  

Robótica colaborativa

Cada vez es más frecuente encontrar robots o máquinas capaces de realizar tareas humanas. Por ello, las grandes empresas ya hacen uso de la robótica en sus almacenes o en centros de distribución. Estas máquinas pueden realizar trabajos de picking, de embalaje y de carga de productos, y permiten así, liberar a los trabajadores humanos de aquellas tareas más tediosas y repetitivas. 

Inteligencia Artificial  y Machine Learning

La Inteligencia Artificial y  Machine Learning ya se están empleando para la optimización de la cadena de suministro. Estas herramientas permiten a las empresas no sólo predecir la demanda de productos, sino también identificar patrones y tendencias en los datos, y de esta forma tomar decisiones en tiempo real. Gracias a esto las empresas son capaces de reducir el error humano y mejorar su eficiencia operativa. En definitiva, AI y ML ofrecen resultados visibles y son herramientas muy útiles para resolver algunos de los problemas más complejos en logística. 

Automatización de procesos

La automatización en los centros de distribución o almacenes puede ser muy amplia. Esta puede incluir tanto la automatización física como la automatización de procesos administrativos en la logística, como la generación y gestión de informes y pedidos, la facturación, etc. Los almacenes necesitan combinar de manera eficiente estas tecnologías de automatización, puesto que esta reducción de la interacción humana mejorará el rendimiento y la productividad de los almacenes. 

Sostenibilidad

La sostenibilidad y la automatización en el sector logístico están estrechamente relacionadas. La implementación de soluciones automatizadas en áreas como el transporte y la gestión de almacenes puede contribuir a una logística más sostenible al reducir los tiempos de entrega, minimizar los kilómetros recorridos y optimizar el uso de recursos, lo que resulta en una cadena de suministro más eficiente y respetuosa con el medio ambiente. 

Importancia de la automatización en la logística

Mejora en la eficiencia operativa: La automatización permite realizar tareas repetitivas de manera más rápida y precisa, lo que conduce a una mejora significativa en la eficiencia operativa. De esta forma los empleados pueden centrarse en aspectos más estratégicos y creativos de su trabajo. 

Reducción de costos: Permite reducir costos de mano de obra, al eliminar la necesidad de trabajadores en la realización de ciertas tareas manuales. La optimización de los procesos puede conllevar una utilización más eficiente de los recursos, reduciendo así costes como el almacenamiento, el transporte o la gestión de inventarios.

 Reducción de errores humanos: Los sistemas automatizados son menos propensos a errores humanos, lo que garantiza una mayor precisión en las operaciones logísticas. Esto es fundamental para evitar errores en el inventario y asegurar la satisfacción de los clientes.

 Flexibilidad y adaptabilidad: La automatización mejora la velocidad y capacidad de respuesta en la gestión de la cadena de suministro. Además, proporciona la capacidad de adaptarse rápidamente a cambios en la demanda y mantenerse competitivas en el entorno empresarial.

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Ya son muchas las empresas que se benefician de las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial en el sector logístico. Entre ellas destaca Parsedoc, una herramienta de inteligencia artificial y tecnología de reconocimiento óptico mediante la cual las empresas son capaces de automatizar el procesamiento documental. 

Herramientas de inteligencia artificial para el sector logístico

Sistemas de Gestión de Transporte (TMS)

Permiten a las empresas planificar, ejecutar y optimizar las operaciones de transporte mediante el uso de algoritmos avanzados.  Se emplean para asignar recursos de manera eficiente, gestionar el seguimiento de envíos en tiempo real y analizar datos con el objetivo de mejorar la toma de decisiones en la cadena de suministro.

Sistema de reconocimiento óptico  (OCR)

Estas herramientas ayudan a la digitalización y el procesamiento de documentos físicos, como facturas, recibos y etiquetas de envío. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, estos sistemas son capaces de extraer información clave de los documentos escaneados de manera rápida y precisa, lo que facilita la automatización de procesos administrativos y mejora la eficiencia en la gestión de la cadena de suministro.

Sistemas de Predicción de Demanda

Mediante el uso de algoritmos, estos sistemas analizan datos históricos de ventas, tendencias del mercado, factores económicos y otros datos relevantes con el fin de prever la demanda futura de productos. Esta información es clave en las empresas a la hora  optimizar la planificación de la producción, la gestión de inventario y la distribución de manera más precisa.