El papel emergente de la IA en la gestión de inventarios (con ejemplos)

Desde la previsión de la demanda y la optimización de los almacenes hasta el reconocimiento de imágenes y el mantenimiento predictivo, varias aplicaciones de IA van a tener un impacto significativo en las prácticas de gestión de inventarios en un futuro próximo.

¿Qué es exactamente la IA?

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática cuyo objetivo es crear máquinas y sistemas de software capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Abarca una amplia gama de técnicas y enfoques, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión computerizada y los sistemas expertos.

En esencia, la IA trata de reproducir y simular funciones cognitivas humanas como la resolución de problemas, el razonamiento, el aprendizaje, la percepción y la comprensión del lenguaje. El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, permite a los sistemas aprender de los datos y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo sin programación explícita.

Las aplicaciones de la IA son diversas e incluyen asistentes personales virtuales (como Siri o Alexa), reconocimiento de imágenes y del habla, vehículos autónomos, grandes modelos lingüísticos (como ChatGPT), sistemas de recomendación (como los que utilizan Netflix y Amazon), diagnóstico médico e incluso procesos de fabricación y control de calidad impulsados por la IA.

El impacto potencial de la IA en un número cada vez mayor de sectores es profundo, y abarca desde la automatización y la mejora de la eficiencia hasta el desarrollo de nuevos productos y servicios. Se trata de una tecnología transformadora que sigue evolucionando y ofrece posibilidades y retos apasionantes en muchos campos, como la fabricación y la gestión de inventarios.

¿Por qué es importante la gestión de inventarios?

La gestión de inventarios se ocupa de que los productos estén disponibles en el momento, lugar y precio adecuados. Sin embargo, determinar y mantener niveles óptimos de inventario es un reto persistente para cualquier empresa que maneje inventarios físicos. Equilibrar los beneficios de la compra de materiales a granel con las limitaciones financieras es crucial y, aunque comprar los materiales justos para la producción es rentable, plantea el riesgo de paradas de producción cuando se interrumpe el suministro. Mantener este delicado equilibrio exige una gestión continua y cuidadosa del inventario.

En esencia, la gestión de inventarios consiste en encontrar un equilibrio entre disponer de existencias suficientes para satisfacer la demanda de los clientes y reducir al mínimo los costos de inventario y los riesgos asociados al exceso de existencias. Se trata de una función estratégica que afecta a varios aspectos de las operaciones, la salud financiera y las relaciones con los clientes de una empresa.

Cómo la IA puede transformar la gestión de inventarios

Las tecnologías de IA están a punto de revolucionar la forma en que las empresas gestionan el inventario, prometiendo agilizar los procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia general. Se espera que esta transformación influya no sólo en las grandes empresas, sino que se extienda también a los pequeños fabricantes y distribuidores. Aunque los humanos son capaces de realizar las tareas para las que se utiliza la inteligencia artificial, ésta nos está superando rápidamente en términos de velocidad y eficiencia.

A continuación se describen algunas formas de utilizar la IA en la gestión de inventarios. Algunas de ellas ya han sido aplicadas por los fabricantes, mientras que otras esperan a que lo hagan los entusiastas y los innovadores.

Previsión de la demanda

Los algoritmos de IA pueden analizar datos históricos de ventas para predecir la demanda futura, ayudando a las empresas a mantener niveles óptimos de inventario y evitar el exceso de existencias o el desabastecimiento. Además, la IA puede tener en cuenta las tendencias del mercado, los patrones estacionales y otros factores para aumentar la precisión de las previsiones.

Por ejemplo, la IA puede identificar un patrón en el que determinados productos experimentan un aumento de la demanda durante los grandes acontecimientos deportivos. A continuación, puede predecir estos picos de demanda mediante el seguimiento de calendarios de eventos y patrones de ventas anteriores. La empresa puede ajustar los niveles de inventario y las estrategias de marketing en consecuencia para aprovechar estas oportunidades.

Clasificación del inventario

La IA puede encontrar nuevas correlaciones entre fenómenos. Por ejemplo, los artículos del inventario pueden clasificarse en categorías basadas en sus patrones de demanda, valor y otras características. Esto ayudará a las empresas a priorizar la gestión de determinadas SKUs y a físicamente organizar el almacén para mejorar la eficiencia.

Pensemos en una empresa de electrónica de consumo que utiliza la IA para analizar la volatilidad de la demanda de varios componentes electrónicos. A partir de los conjuntos de datos que recibe, la IA identifica que las pantallas de los smartphones presentan mayores fluctuaciones de demanda que los cables de carga. Al reconocer esto, la empresa puede ajustar su estrategia de almacenamiento, manteniendo una reserva mayor de pantallas para hacer frente a los picos de demanda, al tiempo que mantiene existencias más reducidas de cables de carga.

Optimización de las operaciones de almacén

El uso de la IA permite mejorar la distribución de los almacenes, agilizar los procesos de recogida y embalaje y aumentar la eficiencia general de la logística.

Por ejemplo, la IA puede analizar el historial de pedidos y el tráfico en tiempo real dentro del almacén para descubrir si determinados productos se piden juntos con frecuencia. La IA podría entonces sugerir almacenar estos productos más cerca unos de otros. De este modo, los operarios pueden recoger los artículos necesarios en un solo viaje, minimizando el tiempo de desplazamiento y optimizando el proceso de embalaje.

Reconocimiento de imágenes

Además de los habituales códigos QR, códigos de barras, y sistemas RFID, el reconocimiento de imágenes basado en IA puede inspeccionar e identificar visualmente los artículos del inventario, reduciendo errores y mejorando la precisión. Su aplicación ya es evidente en varios sistemas de control de calidad y gestión de almacenes.

Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento de imágenes de IA puede utilizarse para inspeccionar piezas fabricadas en busca de defectos. Las cámaras captan imágenes de cada pieza y los algoritmos de IA las analizan meticulosamente en busca de anomalías como arañazos o desajustes. Cuando se detecta un defecto, el sistema alerta inmediatamente a los operarios, evitando que las piezas defectuosas sigan avanzando en la cadena de suministro.

Planificación de reaprovisionamientos y niveles óptimos de existencias

La IA puede calcular los tiempos de reposición y las cantidades utilizando datos en tiempo real, tiempos de entrega de proveedores y producción, y cambios en la demanda.

Por ejemplo, puede identificar que un material concreto experimenta un aumento de la demanda durante una temporada determinada. Aprovechando esta información, puede calcular el momento ideal para realizar un nuevo pedido, garantizando que el material llega justo a tiempo para satisfacer el aumento de la demanda. Además, la IA puede determinar la cantidad de reaprovisionamiento adecuada, teniendo en cuenta los tiempos de entrega y la variabilidad de la demanda.

Gestión de proveedores

La IA puede analizar el rendimiento de los proveedores basándose en datos históricos. Aunque la mayoría de los compradores están familiarizados con los puntos fuertes y débiles de sus proveedores, la IA ayuda en la selección imparcial de la mejor opción. Analiza variables adicionales para recomendar los mejores proveedores, negociar condiciones favorables y mejorar la gestión de las relaciones.

Por ejemplo, hicimos que un sistema de IA analizara datos históricos de transacciones con dos proveedores. A continuación se muestran los resultados del análisis:

“El proveedor A muestra una combinación de entregas a tiempo y retrasos ocasionales. El control de calidad muestra una gama de artículos aprobados y también algunos rechazados. En general, el proveedor A muestra un comportamiento tanto confiable como inconsistente en términos de entrega y control de calidad.

El vendedor B, por su parte, experimenta retrasos constantes en la entrega de los artículos. Los retrasos oscilan entre 2 y 4 días. En cuanto al control de calidad, el proveedor B tiene una mezcla de artículos aprobados y rechazados.

De este análisis se desprende que, en general, el Vendedor A obtiene mejores resultados en cuanto a puntualidad de las entregas y control de calidad, aunque ocasionalmente se observan problemas de calidad. El proveedor B, en cambio, se enfrenta sistemáticamente a retrasos y puede que necesite mejorar su rendimiento en las entregas. Ambos proveedores podrían beneficiarse de una mayor atención al control de calidad para minimizar los artículos rechazados.”

Optimización de la cadena de suministro

El análisis basado en IA optimiza las cadenas de suministro ajustando las rutas de envío, la ubicación de los almacenes, los movimientos de existencias y otras variables, lo que se traduce en costos y tiempos de entrega más cortos. La IA puede descifrar dinámicas de suministro complejas, identificando las mejores rutas, los lugares ideales de almacenamiento y los factores que influyen en la eficiencia. Permite estrategias de pedidos flexibles basadas en datos en tiempo real, garantizando un flujo fluido desde los fabricantes hasta los clientes.

Pensemos, por ejemplo, en una empresa con varias plantas de producción. La IA se utiliza para optimizar el transporte de materias primas y productos terminados entre estos centros. Analizando los programas de producción, los niveles de inventario y los costos de transporte, la IA identifica las rutas y los horarios más eficientes para transportar las mercancías. Por ejemplo, puede determinar que poner los envíos de diferentes fábricas en un solo camión para un destino específico minimizaría los costos de transporte.

Mantenimiento predictivo

Mientras que los sistemas MRP permiten programar el mantenimiento de los equipos, la IA puede utilizarse para prever las necesidades de mantenimiento a partir de los datos de tiempo de actividad de la maquinaria. Si además se añaden datos de sensores sobre variables como la temperatura y las vibraciones, el sistema puede predecir mejor cuándo es probable que falle la máquina.

Piense en los sensores instalados en una fresadora CNC que pueden controlar continuamente la temperatura del husillo, el desgaste de las herramientas y los niveles de vibración. Los algoritmos de IA pueden analizar estos datos y empezar a reconocer patrones. Por ejemplo, la temperatura del husillo tiende a aumentar significativamente después de un cierto número de ciclos de trabajo, lo que indica que los rodamientos del husillo están a punto de fallar. Con esta información, el personal de mantenimiento puede sustituir los rodamientos de forma proactiva antes de que fallen, lo que evita tiempos de inactividad imprevistos y minimiza los costos de reparación.

Gestión de inventarios de productos perecederos

Para las industrias que trabajan con productos perecederos, la IA puede predecir la vida útil de los productos en función de diversos factores como la temperatura y la humedad, lo que ayuda a las empresas a minimizar los residuos debidos a productos caducados.

Por ejemplo, la IA puede utilizar sensores para controlar continuamente la composición química de los productos almacenados. Analiza factores como la temperatura, la humedad y las reacciones químicas, y activa alertas cuando las condiciones de almacenamiento se acercan a un umbral establecido.

Mejorar los procesos internos con PNL

El Procesamiento del Lenguaje Natural – PLN (Natural Language Processing – NLP) basado en IA promete convertirse en una fuerza transformadora de las operaciones de almacenamiento y fabricación. Permite a los sistemas digitales comprender instrucciones verbales y textuales y actuar en consecuencia, facilitando la comunicación entre los operarios y la maquinaria automatizada.

Por ejemplo, los chatbots pueden entrenarse para responder a preguntas de empleados o clientes sobre especificaciones de productos, tiempos de entrega, políticas de la empresa, resolución de problemas informáticos, etc. Un cliente puede preguntar a un chatbot en el sitio web de la empresa: “¿Puedes ayudarme a rastrear mi pedido reciente?”. El chatbot PNL no solo entendería la consulta, sino que también recuperaría la información del pedido de la base de datos de la empresa y proporcionaría una respuesta inmediata con detalles de seguimiento. MRPeasy tiene un chatbot que ayuda a los clientes con preguntas relacionadas con la funcionalidad y la implementación del software.

En resumen

La IA puede aumentar significativamente la eficiencia de la gestión de inventarios, mejorar la toma de decisiones, reducir los errores humanos y, en última instancia, mejorar la satisfacción del cliente y aumentar la rentabilidad de las empresas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que una implementación satisfactoria requiere datos de calidad, integración con los sistemas existentes y una supervisión y adaptación continuas para garantizar unos resultados óptimos. Los temas tratados anteriormente representan sólo una parte de las aplicaciones potenciales de la IA en la gestión de inventarios. Más allá de éstas, es seguro que en un futuro próximo surgirán numerosas posibilidades menos evidentes.

Principales aspectos a tener en cuenta

• La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática cuyo objetivo es crear máquinas y sistemas de software capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
• El impacto potencial de la IA en un número creciente de industrias es profundo, y abarca desde la automatización y la mejora de la eficiencia hasta el desarrollo de nuevos productos y servicios.
• Las tecnologías de IA están a punto de hacer mucho más eficiente la gestión de inventarios, prometiendo agilizar los procesos y reducir los costos.

Preguntas frecuentes

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