Lo que hay que saber del machine learning en la logística

Combinación de algoritmos con el propósito de crear tecnología que iguale y/o supere la capacidad del ser humano, también conocida como “Inteligencia Artificial”, entendiendo el objetivo de esta tecnología entenderemos más fácil el concepto de machine learning, esta tecnología de la mano con los algoritmos y la información que se le debe suministrar para que estos puedan realizar un análisis de patrones y predicciones que le ayudaran a la logística a predecir información relevante que le servirá para una mejor toma de decisiones.

El machine learning en la logística es una herramienta que permite mantener a la compañía en un ambiente competitivo al evitar al máximo los márgenes de error, las ineficiencias, retrasos y demás, el objetivo del machine learning en la logística es a través de un software el aprendizaje continuo para posterior crear nuevos algoritmos que permitan la resolución de problemas no planificados.

Teniendo en cuenta la importancia del machine learning en la logística te compartimos los beneficios más importantes de esta para que las puedas aplicar en tu compañía:

Conocimiento de la demanda

Es una necesidad de las empresas tener un estimado de la demanda de sus productos o servicios, y para la logística es uno de los pasos con más atención, pues una falla en este proceso acarrea un costo para la compañía. Para ello el machine learning le permite evaluar las estadísticas y detectar con la mayor exactitud posible los patrones de venta dentro de un determinado tiempo para así tener una mejor gestión de inventario y dejar de tener una incertidumbre en la cobertura.

El machine learning le permitirá estar a la vanguardia hacia los cambios de la demanda debido a que esta herramienta es capaz de adaptarse a los cambios de la demanda debido a la interpretación de datos que se le brindan, los almacena y los usa para futuros cálculos.

Aplicaciones

Dado el aprendizaje continuo que tiene el machine learning le permitirá estar a la vanguardia del comportamiento del consumidor, es decir, su comportamiento en el uso de diferentes aplicaciones, es decir, que tanto buscan un tema en específico y así mismo le aparecerán más publicaciones de dicho tema, esto debido a que el machine learning almacena la información del contenido que más consume y así mismo mostrara contenido que este algoritmo analiza en base a sus elecciones.

Esto también favorecerá al equipo de marketing ya que le brindara herramientas para realizar estrategias en base a dichos comportamientos del consumidor, en qué momento, en qué lugar, a qué hora es ideal mostrar ese post a tus clientes y/o potenciales clientes.

Gestión de inventario

Para tener un buen manejo y control del inventario la tecnología es la mejor herramienta para ello, por esto el machine learning le proporciona herramientas para mantener los datos e información actualizada y en tiempo real, teniendo así un mejor stock en bodega, así como el manejo de esta mercancía para los vehículos de transporte para estos, para una margen de error mínimo en la entrega.

Automatización

El machine learning permite la automatización de los almacenes al tener un aprendizaje constante como lo hemos mencionado anteriormente, lo que permitirá que incluso a futuro se puedan realizar controles mediante un comando de voz, también permite que se puedan realizar envíos automáticos de pedidos, informes, planificación de rutas, etc. Permitiendo que la logística sea más fácil de controlar y tener a los clientes satisfechos, llevando a la compañía a estar en una posición mas competitiva.

Teniendo una idea de cómo funciona el machine learning en la logística y los beneficios de esta (el uso de algoritmos que permiten guardar, analizar, predecir de acuerdo a una información y datos suministrados para tener la capacidad de aprender y mejorar ciertos métodos, procesos y demás de la compañía), integrando estas herramientas a las compañías permitirá un menor margen de error, una mejor toma de decisiones, y así mismo ofrecer un mejor producto y servicio a nuestros consumidores.

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