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machine learning en la logística

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Los cambios en el Control de Inventario con Machine Learning

Hay una tendencia creciente de que las empresas recurran a la inteligencia artificial (IA) y al Machine Learning para tratar de obtener una ventaja en un mundo altamente competitivo. En el campo de la gestión de inventario, los líderes de la industria han trabajado arduamente para desarrollar nuevas tecnologías de inteligencia artificial y Machine Learning, tal cual la hemos desarrollado en Uworks con Ucontrol. Las principales empresas ahora están utilizando Ucontrol, para optimizar los procesos comerciales de formas revolucionarias, especialmente la gestión de inventario, que se espera que lidere el camino de la automatización inteligente en los próximos 10 años.

Tomando una hoja de los minoristas estadounidenses

En Estados Unidos, dos grandes empresas minoristas han implementado el aprendizaje automático en parte de sus sistemas de gestión de inventario. En 2016, Lowe presentó LoweBots, robots minoristas bilingües de 5 pies que ayudan a los clientes a encontrar los artículos que están buscando. LoweBot cuenta con funciones de reconocimiento de voz, así como pantallas de computadora con capacidad de búsqueda. LoweBot son robots minoristas autónomos que no solo ayudan a los clientes con sus consultas, sino que también crean datos en tiempo real utilizando el aprendizaje automático para escanear inventario y buscar temas y tendencias en productos e incluso discrepancias de precios. Esto ha permitido a Lowe proporcionar a los clientes la comodidad y eficiencia del robot, mientras que los empleados tienen más tiempo para consultar con los clientes sobre proyectos creativos y más difíciles.

Walmart también ha implementado el aprendizaje automático detrás de escena. Walmart está probando drones patentados en sus grandes almacenes para mejorar la gestión del inventario. La comprobación manual del inventario y la realización de un inventario de rutina requiere mucho tiempo. Incluso puede llevar hasta un mes para los empleados y, por lo general, es propenso a errores, pero la misma tarea se puede completar en 24 horas utilizando drones sofisticados que vuelan por el almacén, escanean artículos y verifican si están fuera de lugar.

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Compartir datos

Todo se vuelve más conectado, lo que facilita la recopilación y el intercambio de datos. Esto actúa como un catalizador en el aprendizaje automático, lo que permite medir potencialmente todo. Mediante el uso de herramientas analíticas avanzadas que abarcan el aprendizaje automático, podemos ver cómo funcionan las cosas, cómo interactúan las cosas con cualquier otra parte de una operación.

Estos datos se pueden recopilar en existencias de inventario: desde el lugar de origen, las rutas de tránsito, los momentos en que se escanea o se informa su ubicación y estado mediante etiquetas de radiofrecuencia, que se unen en un sistema centralizado. Esta capacidad de crear un modelo de aprendizaje automático tiene el potencial de predecir la operación en función de los datos asociados con él. Por ejemplo, esto podría dictar las probabilidades de que el inventario llegue a tiempo o la interrupción de las operaciones que podría ocasionar demoras. Cuando se encuentran interrupciones, se pueden tomar medidas correctivas antes de los inconvenientes del cliente, quienes probablemente apreciará una disculpa por correo electrónico cuando es probable que un envío se demore, en lugar de simplemente esperar.

La selección, el embalaje y el envío son procesos que requieren mucho tiempo y recursos que afectan la gestión del inventario y pueden tener un impacto dramático en el resultado final de una empresa. Estos son procesos complejos que a menudo dependen de fuerzas externas, como proveedores, proveedores de servicios e incluso el clima. Estas variables hacen que hacerlo sea aún más difícil. Esta es la razón por la cual muchas personas que usan sistemas de gestión de inventario son grandes usuarios de Big Data y tecnología de análisis de Machine Learning, por ello en UControl estamos enfocados en hacer accesible estas herramientas para todos. Crear eficiencias en sistemas complejos que involucran procesos múltiples, a menudo compartimentados, es un área en la que esta tecnología sobresale. La capacidad del aprendizaje automático está creando ahorros y eficiencias que solo se explorarán más a fondo.

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