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¿por qué usar machine learning en la logística?

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¿Por qué usar Machine Learning en la industria Logística?

Para las empresas con ambiciones de crecimiento, es importante conocer los factores clave que afectan la gestión del inventario. Cualquier empresa que se ocupe de existencias estará al tanto de las dificultades que conlleva la administración de los niveles de existencias, la optimización del espacio de inventario, el manejo de pronósticos imprecisos, la administración de existencias inactivas y redundantes y la entrega a los clientes de una manera que mejore la satisfacción del cliente.

Si bien estos factores que afectan la administración de inventario parecen ser inevitables en cierta medida, el uso de tecnología como el Machine Learning y la inteligencia artificial, que ayudan a minimizar el riesgo de una administración de inventario ineficaz y permitir que su negocio continúe prosperando. El Machine Learning es efectivo debido a la información en tiempo real recopilada y utilizada para mejorar las predicciones, optimizar los activos y reducir el riesgo de pérdida.

Machine Learning para rastrear stock

El uso del machine learning para minimizar los factores que afectan la gestión de inventario es una tendencia creciente en muchas de las industrias actuales. Usarlo para mejorar la precisión del seguimiento de existencias, optimizar el almacenamiento de inventario y ofrecer comunicaciones transparentes de la cadena de suministro son solo algunas de las muchas formas en que las empresas pueden aprovechar esta nueva tecnología.

Con Machine Learning o Aprendizaje Automático, la entrada de datos actualizada se utiliza para ajustar los cálculos y las predicciones realizadas por el software, lo que significa que el software está personalizado para adaptarse a su negocio cuanto más lo use.

Esto optimiza el rendimiento de la tecnología de seguimiento en la gestión de inventario y ofrece datos más precisos para ayudar a planificar el futuro. Optimizar la gestión de inventario Para la mayoría de las empresas relacionadas con la gestión de inventario, se dedica mucho tiempo a mejorar las técnicas de optimización.

Con la ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los algoritmos se pueden diseñar para adaptarse a las restricciones personalizadas que se adaptan a su negocio. Esto puede usarse para mejorar la optimización del inventario, particularmente en negocios con múltiples ubicaciones de distribución. Estos modelos se pueden ajustar para tener en cuenta variables independientes que pueden retrasar la entrega del producto.

En términos de factores que afectan la gestión del inventario, el uso del aprendizaje automático para optimizar el espacio del inventario es una forma más eficiente de gestionar el stock. Al desviar este trabajo hacia la inteligencia artificial, se puede poner más énfasis en la calidad del producto y la experiencia del cliente, mejorando en última instancia el rendimiento del negocio.

Reducción de errores de pronóstico

En la fabricación, las cadenas de suministro sólidas son esenciales para mantener una disponibilidad constante del producto. La mayoría de las industrias dependen en gran medida de los pronósticos para evaluar la cantidad de existencias que se requerirán en el futuro cercano.

Con los errores de pronóstico, un exceso o un inventario insuficiente puede costarles a los clientes comerciales en crecimiento. Usando la tecnología de aprendizaje automático, se pueden hacer predicciones usando continuamente datos para ajustar los pronósticos para adaptarse a las empresas y tener en cuenta más factores que los pronósticos típicos.

El aprendizaje automático se puede utilizar para reducir los costos de transporte y almacenamiento al reducir el inventario a un nivel reducido pero cómodo, y puede predecir la demanda en un futuro próximo, permitiendo que el stock se compre a tiempo para las ventas. Esto mejora los tiempos de entrega al cliente y, en última instancia, mejora la satisfacción del cliente.

Minimizando el stock inactivo

Uno de los principales factores que afectan la gestión del inventario es la preocupación en torno a los niveles de existencias. Las predicciones para calcular la cantidad de material a transportar son a menudo impredecibles cuando solo se utilizan modelos de seguimiento obsoletos.

El exceso y el stock inactivo esencialmente simboliza el dinero inmovilizado que podría utilizarse mejor. El inventario inactivo también es muy probable que se dañe o quede desactualizado por nuevas existencias. La reducción de los niveles de existencias requiere predicciones precisas de la demanda futura, que es cada vez más accesible debido a la tecnología de aprendizaje automático. Al utilizar los datos actuales, la mala gestión del inventario se puede reducir para garantizar un rendimiento empresarial óptimo, lo que en última instancia conduce a clientes satisfechos.

Mejorando la satisfacción del cliente

Uno de los usos comunes de la inteligencia artificial, específicamente en la industria minorista en línea, es utilizar robots autónomos para interactuar con los clientes. Este uso de datos en tiempo real y tecnología de aprendizaje automático puede ayudar a los clientes escaneando el inventario, buscando artículos particulares o identificando ofertas. El uso de bots para mejorar las relaciones con los clientes, aunque no se dirige específicamente a la gestión de inventario, aún puede identificar bajos niveles de existencias y ofrecer análisis perspicaces sobre la demanda de productos.

Para combatir los factores negativos que afectan la gestión del inventario, se puede utilizar la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático para optimizar los niveles de inventario y evitar el desperdicio de existencias. Al utilizar el análisis de datos para pronosticar una demanda futura más precisa y planificar la compra de acciones, el aprendizaje automático puede ofrecer una ventaja comercial al proporcionar consistencia a los clientes y al mismo tiempo aliviar el estrés de la administración con respecto a la demanda fluctuante y la administración de existencias. Al desviar la gestión de inventario a nuevas tecnologías, se puede poner más énfasis en la satisfacción del cliente y la calidad del producto, mejorando en última instancia el rendimiento de su negocio.

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