Entrenando redes neuronales para la logística
Escrito por: Camilo García, CEO y Fundador de CubiQ
La implementación de dispositivos desarrollados con Inteligencia Artificial se convierte en una necesidad en los procesos de la cadena de abastecimiento, pues las actividades desarrolladas por esta última continúan siendo muy manuales. Este aspecto de las empresas se ha visto directamente impactado por la revolución tecnológica, que presenta soluciones que aportan a la optimización de tiempos y recursos. ¿Cómo se ha logrando generar un valor agregado en las operaciones de las industria logística con la aplicación de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning?
Estas tecnologías aportan a la operación de las compañías, debido a que invirtiendo en ellas se logran identificar beneficios en cuanto a incremento de la productividad, disminución en la inversión de recursos en mano de obra e incremento de la rentabilidad, dada la agilidad en los procesos que pueden estar relacionados con la cadena de suministros.
Comencemos por definir lo que es la Inteligencia Artificial. Esta es una rama de la tecnología que se reconoce como aquella acción ejecutada por el ser humano para entrenar una red neuronal por medio de algoritmos, con el objetivo de que una máquina halle un patrón determinado y tenga un comportamiento específico dentro de un sistema.
Es válido tener en cuenta que, entre los usos más comunes de esta técnica dentro de una compañía radican en funciones como el reconocimiento de objetos, es decir, ubicar una caja o bolsa bajo el dispositivo desarrollado con Inteligencia Artificial y que este logre identificar las características de la pieza, su naturaleza. También es aplicado en los sistemas de calidad para hallar los imperfectos en los productos. Adicionalmente, es utilizado con frecuencia en el conteo de personas.
Las anteriores implementaciones, son algunos ejemplos ilustrativos que sirven para reconocer la importancia de esta ciencia en el ámbito empresarial.
3 aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la logística
1.Automatización del picking y packing en las bodegas
La recolección y embalaje en las empresas de retail, logísticas y paqueteras son procesos que toman gran parte del tiempo. Algunas compañías para agilizar y aumentar su productividad, se han acogido a una práctica denominada Cross-docking, la cual permite que la recogida y entrega de mercancías sea más rápida, dada la eliminación del proceso de almacenamiento, dentro de la cadena de suministros.
Adicionalmente, para mejorar el picking y packing, se puede implementar la Inteligencia Artificial desde la rama del Machine Learning, para entrenar las redes neuronales de un dispositivo, y que este sea quien realice las acciones de manera automatizada. Por ejemplo, entrenar máquinas específicas para que tengan la característica de reconocer los paquetes u objetos y puedan empacarlos de la forma más óptima dentro de una caja. Esto sin la necesidad de involucrar personas, por lo que se genera una disminución en los recursos invertidos en mano de obra y en el tiempo invertido en la actividad.
2.Planeación de rutas
Dentro de la logística hay procedimientos que son fundamentales, como es el transporte de mercancías, el cual debe ser realizado por una persona, cuyo rendimiento depende directamente de diversas variables como son el tráfico, el tiempo climático, las distancias, entre otras.
Actualmente, es posible implementar tecnologías que aportan a la disminución en los tiempos de recogida y entrega, permitiendo que esta tarea se ejecute de manera más eficiente. Por ejemplo, las herramientas a las cuales se les ingresa información como el origen y destino del trayecto. Y esta realice un análisis y teniendo en cuenta diversas variables como el tráfico vehicular, distancias, cantidad de paquetes a recoger y capacidad del camión, le indique al supervisor desde el despacho cuál es la ruta que debe tomar el conductor para realizar la actividad de la manera más óptima.
3.Optimización de espacio de almacenamiento
Es un factor que influye directamente en la efectividad de la cadena de suministros, debido a que, si no se tiene un orden claro, productos clasificados y un espacio de almacenamiento adecuado, el ingreso y despacho de mercancías puede tomar más tiempo del necesario, lo cual no solo afecta la productividad de los operarios, sino aspectos como tiempos de entrega a clientes finales. lo que finalmente termina convirtiéndose en dinero perdido.
Con el objetivo de lograr una mayor agilidad, algunas empresas han comenzado a implementar sistemas de almacenamiento automatizado como el WMS, el cual aporta información de valor en cuanto a ubicación de mercancías y paquetes para alcanzar un mayor aprovechamiento del espacio.
Pero, también se encuentran oportunidades, como es el desarrollo de sistemas cuyo enfoque es la correcta selección de los empaques para cada producto o mercancía, lo cual se logra partiendo de unos datos específicos como el peso y las medidas. Datos que deben ser exactos para alcanzar mayor eficiencia.
Para el reto de lograr una mayor precisión en la información que se obtiene de los objetos, tanto de formas regulares como irregulares, ya existe una solución eficaz que le aporta a los procesos logísticos agilidad. CubiQ, uno de los #Alumni2020, ha creado un dispositivo que cubica mercancías en 1 segundo y brinda una asistencia integral para la toma de medidas a través del uso de tecnologías de inteligencia y visión artificial.
CubiQ, soluciones a tu medida
Es fundamental tener en cuenta que, para la implementación de proyectos de machine learning es necesario que las empresas logren adaptarse al entorno digital, lo que requiere de un gran esfuerzo por parte de las compañías en digitalizar la información que tienen, los formatos, plantillas y la información que reciben.
Uno de los casos de éxito más destacados de CubiQ es Latam Cargo, que con la implementación de CubiQ Line, un asistente de medición 3D que mide entre 3.000 y 4.000 paquetes por hora y digitaliza la información de los paquetes en solo 3 segundos, ha logrado ser más eficiente en el proceso de cargue de sus aviones, aumentando la capacidad de toma de medidas, optimizando tiempos y siendo más transparente en el momento de facturar a sus clientes.
Al llevar a cabo un proyecto como el mencionado anteriormente, la empresa ya puede comenzar a realizar análisis profundos de los datos relevantes que posee y con el uso de big data, determinar el uso que se le va a dar en la automatización de los procesos.
Para concluir, en la actualidad, las empresas buscan en la tecnología el aliado perfecto para alcanzar sus objetivos orientados a efectividad, productividad y rentabilidad. Y teniendo en cuenta la situación que se enfrenta a nivel mundial, donde muchas empresas se están viendo afectadas por el cierre de sus producciones y la disminución de sus ventas. Es el momento perfecto para invertir en tecnologías y automatización de procesos, con el fin de disminuir costos.
Esperamos que te haya gustado este blog y que hayas aprendido estos nuevos conocimientos para que los pongas en práctica. ¡Si quieres conocer más sobre tecnología, emprendimiento, e innovación te invito suscribirte a nuestro newsletter.
