{"id":125325,"date":"2020-08-18T18:21:36","date_gmt":"2020-08-18T21:21:36","guid":{"rendered":"https:\/\/trgsolutions.lat\/?p=125325"},"modified":"2020-08-18T18:21:36","modified_gmt":"2020-08-18T21:21:36","slug":"inteligencia-artificial-ia-el-futuro-del-almacenamiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/trgsolutions.lat\/en\/inteligencia-artificial-ia-el-futuro-del-almacenamiento\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial (IA): el futuro del almacenamiento"},"content":{"rendered":"

(IA) Inteligencia Artificial:\u00a0<\/strong> es clave para la mejora continua y necesaria requerida por los almacenes modernos.
\nLa digitalizaci\u00f3n de almacenes no es solo una palabra clave de busqueda y tendencia en los \u00faltimos a\u00f1os, sino que de hecho se est\u00e1 convirtiendo en una necesidad absoluta para que las empresas mantengan una ventaja competitiva y satisfagan las crecientes demandas de agilidad y precisi\u00f3n de los clientes.<\/p>\n

Puntos d\u00e9biles de los almacenes tradicionales<\/h3>\n

Errores ocasionados por mano de obra<\/strong><\/h4>\n

Antes de profundizar m\u00e1s, ser\u00eda \u00fatil dilucidar primero la necesidad de la digitalizaci\u00f3n del almac\u00e9n, es decir, por qu\u00e9 los almacenes tradicionales ya no se ajustan a los requisitos. En primer lugar, los almacenes tradicionales no est\u00e1n automatizados, lo que significa que la finalizaci\u00f3n de las operaciones del almac\u00e9n depende en gran medida del trabajo manual. El trabajo manual presenta el riesgo de errores humanos, que pueden impedir la precisi\u00f3n de la selecci\u00f3n y aumentar los errores de conteo de inventario<\/p>\n

Eficiencia m\u00ednima<\/strong><\/h4>\n

Adem\u00e1s, dadas las crecientes demandas y las fluctuantes necesidades comerciales, existe un l\u00edmite en el nivel de eficiencia que los humanos pueden ofrecer y esto se traduce en un l\u00edmite en las tasas de selecci\u00f3n. Aqu\u00ed tambi\u00e9n entra en juego la formaci\u00f3n y la experiencia de un personal humano; en comparaci\u00f3n con un profesional experimentado, un trabajador sin experiencia puede tardar m\u00e1s tiempo en cumplir la tarea y tambi\u00e9n se arriesga a cometer m\u00e1s errores.
\n\"True<\/p>\n

Mala asignaci\u00f3n de mano de obra<\/strong><\/h4>\n

Adem\u00e1s, los almacenes tradicionales tambi\u00e9n enfrentan el desaf\u00edo de una mala asignaci\u00f3n de mano de obra. La incapacidad de determinar con \u00e9xito la cantidad de empleados necesarios en un tiempo determinado resultar\u00e1 en una desviaci\u00f3n dram\u00e1tica de la productividad de la gesti\u00f3n de la mano de obra del almac\u00e9n. Esto crea pausas y picos en el rendimiento y la eficiencia de los trabajadores, y puede contribuir potencialmente al aumento de los costos laborales. Al mismo tiempo, los niveles de servicio al cliente pueden caer como resultado de trabajadores cansados \u200b\u200be ineficientes.<\/p>\n

Inventario excesivo<\/strong><\/h4>\n

El problema del exceso de existencias tambi\u00e9n es un problema real para los almacenes tradicionales. Es posible que los gerentes de almac\u00e9n no siempre tengan en cuenta los niveles de stock actuales con precisi\u00f3n. Al mismo tiempo, para evitar situaciones de falta de existencias, a menudo se ingresa inventario adicional, adem\u00e1s del inventario existente. En general, esto puede traducirse en una cantidad considerable de capital de trabajo inmovilizado y contribuir a aumentar el espacio de alquiler del almac\u00e9n y, por lo tanto, el costo.<\/p>\n

Beneficios de la Inteligencia Artificial (IA) en la digitalizaci\u00f3n de almacenes<\/strong><\/h4>\n

En vista de las ineficiencias de los almacenes tradicionales, la digitalizaci\u00f3n del almac\u00e9n abre la ventana a los algoritmos de IA y una gran cantidad de aplicaciones, desde la automatizaci\u00f3n de procesos hasta el seguimiento de la ubicaci\u00f3n en tiempo real de los SKU. Al automatizar y acelerar los procesos del almac\u00e9n, tambi\u00e9n se mejora la precisi\u00f3n y los trabajadores pueden realizar operaciones de rutina m\u00e1s r\u00e1pido que nunca. Con la demanda empresarial actual de una r\u00e1pida generaci\u00f3n de valor, este beneficio es irrefutable.
\nAdem\u00e1s, la sincronizaci\u00f3n en tiempo real, donde los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) pueden sincronizar las bases de datos de inventario con los sistemas de facturaci\u00f3n y los datos financieros, aumenta en gran medida la eficiencia y la transparencia generales de toda la cadena de suministro. Las cantidades exactas de existencias y las condiciones de las existencias disponibles se pueden recuperar f\u00e1cilmente, lo que elimina la colocaci\u00f3n incorrecta de existencias y facilita la previsi\u00f3n de la demanda y la planificaci\u00f3n de la oferta. La gesti\u00f3n del espacio del almac\u00e9n tambi\u00e9n se puede aumentar mediante una mejor utilizaci\u00f3n del espacio, una asignaci\u00f3n \u00f3ptima y una redistribuci\u00f3n de activos.<\/p>\n

Aplicaciones pr\u00e1cticas de la Inteligencia Artificial (IA)<\/strong><\/h4>\n

Geek+ reconoce el valor de los algoritmos inteligentes de IA para desarrollar la competencia central para una ventaja competitiva sostenible y ha estado trabajando arduamente en el centro de investigaci\u00f3n Geek+ AI para desarrollar algoritmos robustos adecuados para la inteligencia rob\u00f3tica y la colaboraci\u00f3n de m\u00faltiples robots.
\nEn primer lugar, estos algoritmos se pueden utilizar para facilitar la coincidencia de tareas, donde los estantes se combinan con robots m\u00f3viles para optimizar la delegaci\u00f3n de tareas en los almacenes. En segundo lugar, la IA se puede aplicar en la planificaci\u00f3n de rutas colaborativas. En pocas palabras, esto ayuda a garantizar que los robots m\u00f3viles viajen a su destino estipulado en el menor tiempo posible y, al mismo tiempo, garantiza la evitaci\u00f3n segura de obst\u00e1culos. Esto es relevante para otra aplicaci\u00f3n de IA: el ajuste de estantes, donde se calculan las estanter\u00edas que probablemente ser\u00e1n transportadas y los robots m\u00f3viles que se encargan de las tareas ajustan las estanter\u00edas a la posici\u00f3n m\u00e1s adecuada en el almac\u00e9n, para minimizar su distancia total de viaje y maximizar la eficiencia.
\n\"\"<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

(Planificaci\u00f3n de ruta)<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

(Los bloques con color amarillo representan los estantes de alta rotaci\u00f3n)<\/p>\n

Adem\u00e1s, la agrupaci\u00f3n de pedidos es otro dominio que la IA puede mejorar. Al extraer y analizar datos de orden hist\u00f3ricos masivos, se puede lograr la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas, el an\u00e1lisis de asociaciones y la agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres sin supervisi\u00f3n. El resultado es fenomenal: no solo se pueden predecir y combinar pedidos futuros para un procesamiento eficiente, sino que el inventario tambi\u00e9n se puede dividir en consecuencia en funci\u00f3n de diferentes grupos. Otra aplicaci\u00f3n de los algoritmos de IA es el empaquetado en contenedores 3D. Seg\u00fan la informaci\u00f3n volum\u00e9trica de los productos pedidos, los algoritmos recomiendan el tama\u00f1o de caja m\u00e1s apropiado. Esto ser\u00eda extremadamente \u00fatil para mantener el costo de los materiales de empaque al m\u00ednimo, mejorando as\u00ed la eficiencia del empaque.
\n 
\n\"IA\"<\/p>\n

(Agrupaci\u00f3n de pedidos)<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

(Embalaje de contenedores 3D)<\/p>\n

Por \u00faltimo, pero no menos importante, la reposici\u00f3n inteligente se puede realizar con algoritmos de Inteligencia Artificial (IA). Basado en el monitoreo en tiempo real del estado de las existencias en el almac\u00e9n y las ventas de pedidos, se emplea una red neuronal profunda para generar planes de reabastecimiento de varios niveles y varias \u00e1reas. Como tal, las ineficiencias de la cadena de suministro, como el efecto l\u00e1tigo, se pueden eludir al tiempo que se mejora la precisi\u00f3n del reabastecimiento.
\n\"\"
\nTodas las aplicaciones de IA antes mencionadas contribuir\u00edan en gran medida a mejorar la eficiencia y reducir los costos operativos para sus usuarios. En particular, los algoritmos Geek+ se pueden personalizar de acuerdo con los requisitos comerciales \u00fanicos de cada cliente y admiten la invocaci\u00f3n de paquetes de software local, as\u00ed como otros modos de implementaci\u00f3n. Dado que el ciclo de retorno de la inversi\u00f3n se acorta para los clientes, los beneficios comerciales para cada cliente se pueden maximizar de la manera m\u00e1s r\u00e1pida y conveniente.
\nPara concluir, con m\u00faltiples fuerzas impulsoras como la proliferaci\u00f3n del comercio electr\u00f3nico, el aumento de la mano de obra y los costos de alquiler y la creciente demanda de cumplimiento r\u00e1pido de pedidos, est\u00e1 claro que la transformaci\u00f3n digital de los almacenes seguir\u00e1 aumentando en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. El futuro est\u00e1 en el almacenamiento digitalizado y es crucial que los almacenes comiencen a ampliarse para ganar ventaja.
\nFuente: https:\/\/blog.geekplus.com\/company\/news-center\/ai-the-future-of-warehousing<\/p>\n

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