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Jueves, 21 de noviembre de 2024


ID Logistics apuesta por la IA para alcar la máxima eficiencia operativa
La compañía ha apostado decididamente por la Inteligencia Artificial como parte de su estrategia de innovación
VM, 17/10/2024

La inteligencia artificial está revolucionando la cadena de suministro a nivel global, impulsando una transformación profunda en la gestión y optimización de las operaciones. Lo que antes se veía como una tecnología emergente, hoy se ha convertido en un pilar estratégico para todas aquellas empresas logísticas que buscan mejorar su eficiencia, reducir costes y adaptarse a un entorno cada vez más dinámico y competitivo. pic

En este contexto, ID Logistics, compañía puntera en el sector logístico, ha apostado decididamente por la inteligencia artificial como parte de su estrategia de innovación, lo que le ha permitido mejorar la eficiencia en sus operaciones y ofrecer un servicio más rápido y eficaz a sus clientes. Gracias a la implementación de tecnologías avanzadas basadas en IA, la empresa ha logrado avances significativos en áreas clave como la predicción de la demanda, la gestión de inventarios y la optimización de rutas de transporte, todos ellos procesos que impactan directamente en los niveles de satisfacción del cliente.

IA predictiva en la planificación y la toma de decisiones
Los beneficios asociados a la IA predictiva son evidentes: "La IA facilita la anticipación de la demanda al analizar grandes volúmenes de datos históricos y actuales. De ese modo, puede prever patrones futuros, en base a modelos avanzados de machine-learning. Esto facilita una planificación más precisa del inventario, minimizando tanto la acumulación de excedentes como la rotura de stocks", señala Berto Gil, senior manager de Digitalización e Innovación de ID Logistics Iberia. Gracias a su capacidad de anticiparse a las fluctuaciones del mercado, la empresa ha optimizado sus cadenas de suministro, lo que no solo ha mejorado su eficiencia operativa, sino también la satisfacción del cliente al asegurar que los productos estén disponibles en tiempo y hora.

Además, estas tecnologías avanzadas permiten una mejor asignación de los recursos humanos, ajustando la plantilla a las necesidades operativas en cada momento. Anticipando los picos de demanda en periodos señalados como Navidad o Black Friday, o los períodos de baja actividad, es posible gestionar el personal de manera más eficiente, lo que conduce a una mejora de la productividad y a una mayor satisfacción laboral. Un enfoque de gestión de recursos humanos basado en IA conseguirá una reducción de los costes asociados al exceso de personal en periodos valle o, por el contrario, anticipará la subcontratación de personal en periodos de picos de trabajo, logrando así un equilibrio perfecto entre eficiencia y bienestar de los empleados.

Optimización
Una de las aplicaciones más destacadas de la IA en ID Logistics es la optimización de rutas y su rentabilidad, más relacionada con la IA generativa y en combinación con la rama predictiva.

A través de algoritmos avanzados, se analizan variables como el tráfico, las condiciones meteorológicas, las restricciones de las carreteras o la rentabilidad de la ruta para diseñar itinerarios perfectamente configurados en tiempo real. Este enfoque ha dado lugar una reducción significativa de los tiempos de entrega y el consumo de combustible y, con ello, un ahorro de costes y una significativa disminución de la huella de carbono. De la misma manera, estas herramientas han permitido analizar patrones de consumo y datos de ventas para ajustar los niveles de stock de manera dinámica.

Asimismo, esta tecnología está mejorando enormemente el proceso de reclutamiento de personal a través del análisis de documentación y la generación de perfiles óptimos. Al crear recomendaciones sobre los mejores candidatos en función de las necesidades específicas de la empresa y las competencias requeridas, agiliza la selección de recursos humanos, asegurando un proceso más eficiente y menos sesgado.

Otra área clave es la automatización avanzada de almacenes. "La utilización de algoritmos generativos ayuda a que los sistemas de gestión en estos entornos se adapten de forma dinámica a los flujos de mercancía, reorganizando el inventario de manera autónoma y, a su vez, previendo futuros movimientos de stock", apunta Berto Gil. Esto ha aumentado considerablemente la eficiencia en la gestión del espacio y ha agilizado las operaciones logísticas.