Del caos al control: llevar la Inteligencia Artificial al almacén

La confiabilidad del inventario es crucial para todos los sectores industriales, ya que impacta directamente la planificación de abastecimiento y las ventas

Alejandro Luna, Country Manager de Infor México. Foto: Infor. Portal ERP México.

La confiabilidad del inventario es crucial para todos los sectores industriales, ya que impacta directamente la planificación de abastecimiento y las ventas. No contar con herramientas adecuadas puede generar problemas que incluyen el seguimiento inexacto del inventario, compras excesivas o insuficientes, ajustes de stock y niveles de servicio insatisfactorios. Frente a ello, la adquisición de un Sistema de Gestión de Almacenes (WMS) se vuelve una decisión inaplazable.

A pesar de las innegables ventajas de la introducción de tecnología a manejo de almacenes, aún parece ser un pendiente en diversas industrias, como el sector minorista, donde 84% de sus integrantes aún no han incorporado el Machine Learning (ML) o la Inteligencia Artificial (IA) en sus operaciones comerciales.

Quienes lo han hecho -16%-, la principal área de adopción se centra en el uso de chatbots, informes automáticos y mensajería, lo cual deja al margen la gestión de almacenes, la cual puede convertirse en un dolor crítico si no se cuenta con las herramientas adecuadas.

La adaptación e innovación en la gestión de inventario son fundamentales para el futuro de las industrias. Las estrategias avanzadas no solo contribuyen a una mayor eficiencia económica, sino también a mejorar la operativa. Por ejemplo, la integración de la IA en un WMS mejora significativamente la gestión de inventarios al proporcionar capacidades avanzadas de análisis predictivo y optimización.

Mediante el análisis de datos históricos de ventas, patrones estacionales, tendencias del mercado y otros factores, la IA puede predecir con precisión la demanda futura de productos. Estos pronósticos se utilizan para ajustar los niveles de inventario y minimizar tanto los excedentes como las faltantes, optimizando así la disponibilidad de productos y reduciendo costos operativos.

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Además, los algoritmos de ML analizan continuamente datos en tiempo real, como tasas de venta y tiempos de entrega de proveedores, para ajustar dinámicamente los niveles de inventario y mantener un equilibrio óptimo. Esta capacidad de optimización constante permite una gestión de inventario más eficiente y adaptable a las fluctuaciones del mercado.

Cómo un WMS aprovecha la IA y el ML para optimizar la gestión de inventarios

Políticas de Sloting y Gestion del espacio: Uno de los grandes problemas a los que se enfrenta la logística es cómo aprovechar al máximo cada centímetro de un pequeño almacén. El aumento de los precios en el mercado inmobiliario hace inviable, en muchos casos económicamente la expansión, y utilizar la IA para gestionar la optimización del almacén: maximizar el uso del espacio existente de forma visual, la gestión del inventario en tiempo real, la automatización de procesos repetitivos y propensos a errores

Pronóstico de la demanda: La IA puede analizar datos históricos de ventas, patrones estacionales, tendencias del mercado y factores externos para predecir con precisión la demanda futura de productos. Estos pronósticos se utilizan para ajustar los niveles de inventario y minimizar tanto los excedentes como las faltantes, optimizando así la disponibilidad de productos.

Optimización de inventario: Los algoritmos de ML pueden analizar continuamente datos en tiempo real, como tasas de venta, tiempos de entrega de proveedores y tendencias del mercado, para ajustar dinámicamente los niveles de inventario. Esto garantiza que se mantenga un equilibrio óptimo entre el inventario excesivo y las roturas de stock, lo que maximiza la eficiencia operativa y reduce los costos.

Segmentación de productos: Utilizando técnicas de clustering, el ML puede agrupar productos similares en categorías específicas con características y comportamientos comunes. Esto permite una gestión de inventario más efectiva al aplicar estrategias personalizadas a cada segmento, como políticas de reposición y niveles de servicio específicos.

Detección de anomalías: Los modelos de IA pueden identificar anomalías en los datos de inventario, como discrepancias entre el inventario registrado y el físico, errores de registro o robos. Esto permite una detección temprana de problemas y una respuesta rápida para mitigar el impacto en la cadena de suministro.

Optimización de la cadena de suministro: El ML puede analizar datos de múltiples fuentes dentro de la cadena de suministro, como inventarios de proveedores, capacidades de almacenamiento y costos de transporte, para identificar áreas de mejora y optimizar la eficiencia operativa en toda la cadena.

Personalización y recomendaciones: Utilizando IA, un WMS puede personalizar las recomendaciones de productos para clientes individuales en función de su historial de compras y preferencias. Esto puede influir en la demanda y ayudar a gestionar los niveles de inventario de manera más efectiva al alinear la oferta con la demanda esperada.

Utilizar una herramienta tan potente como un WMS no solo asegura la confiabilidad del inventario, sino que también ofrece una serie de beneficios clave, incluyendo asertividad del inventario, optimización del espacio, eficiencia en la gestión de pedidos, reducción de costos laborales y una mayor visibilidad y trazabilidad.

Su implementación adecuada es esencial para mejorar la rentabilidad y la eficiencia en las operaciones de una organización, puede mejorar la experiencia del cliente en un 59%; incrementar la productividad en un 49% y la rentabilidad y retorno de la inversión en 44%.

Es importante destacar que junto a un proceso tan complejo como la implementación de un WMS las organizaciones deben contar con una “Madurez Digital” al mismo nivel, sin ello las herramientas tecnológicas no serán aprovechadas a su máxima capacidad.