IA en la gestión de almacenes: impactos y casos de uso

En los últimos años, los almacenes se han convertido en lugares fundamentales. Con el constante crecimiento del comercio electrónico, se alimenta la competición por quién ofrece tiempos de entrega cada vez más rápidos y, en el caso de las empresas retail tradicionales, la presión por mantener sus estantes bien abastecidos es clave para competir con garantías. Esas presiones han convertido los almacenes de productos terminados y los centros de distribución en las primeras líneas para que las empresas obtengan eficiencia operativa, permitan la satisfacción del cliente y respondan a la dinámica cambiante del mercado. Para mantener el ritmo, los sistemas de gestión de almacenes (WMS) han sido testigos de la aparición de múltiples tecnologías inteligentes, incluida la inteligencia artificial, que ayudan a aumentar la visibilidad, la precisión, el ahorro de costos y la velocidad de las operaciones de distribución.

¿Qué es la IA en la gestión de almacenes?

El uso principal de la IA en un sistema de gestión de almacenes se produce en la fase de distribución: ayuda a optimizar los patrones de colocación y retiro de productos, capacita y controla robots, identifica pedidos en riesgo y ayuda en otros flujos de trabajo del centro de cumplimiento a aumentar la producción y el rendimiento de los empleados. La IA también desempeña una función importante ayudando a las empresas a mejorar la previsión de la demanda, responder a las fluctuaciones del mercado, optimizar los niveles de inventario y planificar las operaciones de almacén de manera más eficaz.

Conclusiones clave

• La gestión de inventario, la ejecución de órdenes y la previsión se encuentran entre las principales áreas en las que la IA puede ayudar a mejorar la precisión y la eficiencia de los almacenes.
• La IA puede ayudar a mejorar la productividad y la velocidad de procesamiento de pedidos aprendiendo los patrones de pedidos de los clientes y recomendar que los artículos que se recopilan comúnmente se almacenen uno junto al otro en el almacén.
• Las aplicaciones basadas en la nube y la analítica de datos ayudan a medir el ROI de las iniciativas de IA y respaldan los esfuerzos de mejora continua.

La IA en la gestión de almacenes en detalle

El software de gestión de almacenes abarca las funciones y capacidades que las empresas utilizan para gestionar el inventario, la manipulación de materiales y las operaciones de distribución dentro de un almacén o centro de distribución. La creciente maduración de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) brinda más oportunidades para perfeccionar las operaciones de almacén. En un entorno de almacén, estas tecnologías pueden ayudar a acercar el mundo físico y el digital, impulsando la realización de cambios significativos en las operaciones de almacenaje. Según un informe de Accenture de 2023, el 96 % de los ejecutivos indicó que la fusión de la tecnología de la información y la tecnología operativa tendrá un impacto transformador en sus industrias en los próximos 10 años. Esa convergencia IT/OT ya se está produciendo en almacenes de distribución altamente eficientes, mediante sensores en equipos que facilitan el mantenimiento predictivo o sistemas robóticos de recolección respaldados por datos de pedidos e inventario en tiempo real, entre otros.

En términos más generales, el objetivo principal del negocio al integrar la IA en los procesos de gestión de almacenes es ayudar a que esos procesos sean más eficientes y precisos. La IA puede procesar grandes cantidades de datos con rapidez para realizar tareas que ayuden a predecir los plazos de entrega de los envíos, detectar anomalías en los equipos que puedan indicar un desglose pendiente, o prever la demanda y compararla con el inventario y los envíos entrantes para medir el suministro. Los modelos de IA también pueden recomendar las mejores rutas para la selección y el envío de productos, lo que ayuda a optimizar la forma en que trabajan los empleados y ayuda a mejorar los tiempos de entrega.

Impactos de IA en la gestión de almacenes

La proliferación de la IA en la gestión de almacenes podría tener beneficios de gran calado para las organizaciones, que pueden rediseñar sus operaciones para aprovechar esta nueva ola tecnológica.

• Productividad: en un entorno de almacén, la productividad manda. Determina el costo y la velocidad de una operación de almacén, que, junto con la precisión, es una medida clave del éxito operativo. Casi todas las inversiones tecnológicas o mejoras de procesos están destinadas a aumentar el rendimiento del almacén, y la IA puede ayudar a desplegar un procesamiento de pedidos más rápido y menos engorroso. Por ejemplo, la IA puede admitir la colocación dinámica para ayudar a reducir los tiempos de retiro y mejorar la productividad. Los algoritmos de asignación de ubicaciones inteligentes basados en inteligencia artificial pueden sugerir continuamente el lugar óptimo para cada artículo en función de los patrones de demanda y la popularidad de los productos, como la recomendación de que los artículos con mayor demanda se sitúen más cerca de las áreas de envío y empaquetado.
• Precisión de las órdenes: la precisión de las órdenes es esencial en los almacenes y los centros de distribución. Mediante el uso de tecnologías de visión artificial y procesamiento de imágenes que escanean cada artículo seleccionado, los sistemas impulsados por IA pueden ayudar a detectar errores como paquetes mal etiquetados o selecciones incorrectas de productos e identificar órdenes con riesgo de llegar tarde. Esto permite a los jefes de almacén denunciar los problemas e informar a los clientes sobre posibles retrasos. La IA también es beneficiosa para la automatización del almacén, con algoritmos que pueden ayudar a dirigir robots móviles autónomos para mover artículos en menos tiempo y con mayor precisión.
• Previsión: en los almacenes de distribución, la previsión es un medio para mantener la cantidad correcta de inventario, incluso a través de ciclos estacionales y cambios en la demanda del mercado. Este proceso, normalmente conocido como previsión de la demanda, está cada vez más unido a la IA, que puede aprender tendencias y predecir picos en la demanda para ayudar a las empresas a mantener la naturaleza y la cantidad adecuadas de productos en stock. Un sistema de gestión de almacenes basado en IA puede ayudar a detectar y notificar a los mánager de almacén los artículos agotados, lo que ayuda a mantener los niveles de inventario y a evitar el exceso o el defecto de stock. La IA puede aprender patrones de demanda estacionales, como los picos que generan la vuelta a la escuela, Halloween o Navidad, para pronosticar qué artículos probablemente estarán sujetos a una alta demanda para esos periodos particulares.
• Procesamiento: los mánagers de almacén intentan reducir constantemente el tiempo que se tarda en recibir un artículo en un palet, guardar ese artículo en un estante y retirar y procesar ese artículo de manera eficiente cuando se compra para ejecutar una orden. La IA puede ayudar en este esfuerzo al aprender los patrones de pedidos de los clientes y proporcionar insights sobre qué artículos se deben colocar más cerca unos de otros. A continuación, los empleados de almacén pueden preparar paquetes de artículos que se suelan pedir juntos sin pasar de un extremo al otro del almacén. La IA también se puede usar para extraer información de pedidos de facturas y avisos de envío para reducir la entrada manual de datos y ayudar a acelerar el procesamiento de pedidos.
• Planificación del espacio físico: al igual que el feng shui puede ayudarte a diseñar un espacio vital equilibrado, la IA puede ayudar a optimizar el diseño del almacén para maximizar la eficiencia del flujo de trabajo y la selección. Para ello, es necesario planificar la infraestructura del almacén para minimizar el espacio que se va a alquilar o comprar, almacenar artículos relacionados más cerca para acelerar el procesamiento de pedidos, trazar rutas de retiro óptimas para evitar atascos de tráfico en el piso del almacén y facilitar el flujo eficiente de materiales y equipos.
• Duración de los equipos: la IA debería ser más inteligente cuanto más se utilice y más datos ingiera. En términos de monitoreo de la salud del equipo y la maquinaria en un almacén, la IA puede observar variaciones de la norma en calor, vibración, rendimiento u otros factores. La detección de tales anomalías con IA puede facilitar encontrar fallos o deficiencias en los equipos antes de que surjan o empeore la situación. En consecuencia, los jefes de almacén pueden organizar órdenes de trabajo de mantenimiento preventivo antes de que una máquina se averíe, lo que puede contribuir a mantener la productividad y la producción al tiempo que se prolonga potencialmente la vida útil del equipo.
• Seguridad de los empleados: trabajar en un almacén puede ser físicamente exigente, de forma que tomar medidas para promover la seguridad de los empleados y reducir el riesgo de lesiones representa una gran prioridad para las empresas. La IA que está entrenada con datos de los protocolos de seguridad de un almacén puede ayudar a determinar cuándo y dónde es más seguro para las máquinas maniobrar y gestionar tareas en comparación con los trabajadores del almacén. La IA también puede ayudar a incorporar prácticas ergonómicas y de seguridad a la gestión de almacenes, como recomendar que los artículos pesados no se coloquen en lugares altos por encima de la cabeza.
• Visibilidad: establecer capas de IA para los datos de la empresa puede ampliar la visibilidad de las operaciones: algo que los líderes empresariales pueden aprovechar para aumentar la eficiencia en todos los procesos, como el inventario y el seguimiento de pedidos. Gracias a las capacidades de previsión de la demanda y mantenimiento predictivo, la IA también puede ayudar a respaldar la toma de decisiones en torno a la producción, las compras y los desembolsos capital. Además, las herramientas de IA pueden supervisar continuamente las operaciones del almacén para ayudar a identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora.
• Reduce los costos: la IA puede ayudar a los jefes de almacén a obtener información sobre cómo reducir los costos en varias áreas, incluido el uso de energía y recursos, la utilización de mano de obra y la gestión de inventario. Por ejemplo, los sistemas que utilizan sensores y visión artificial permiten ajustar la iluminación y la temperatura del almacén en función de la actividad en un espacio determinado. Lograr una mayor eficiencia en estos procesos ayuda a minimizar los desechos y, en última instancia, a reducir los costos operativos. La automatización también puede ayudar a reducir costos, confiando en robots autónomos y maquinaria de clasificación para manejar tareas repetitivas y rutinarias como la selección, el embalaje y la clasificación, al tiempo que reasigna a los empleados a labores más estratégicas.
• Sostenibilidad: operar un almacén requiere un elevado consumo de electricidad. Por ello, muchas empresas están implementando la IA, ya que es una tecnología eficaz que les permite operar de manera más sostenible. Los sistemas de IA pueden ayudar a gestionar el consumo de energía mediante el control de la iluminación, la calefacción y la refrigeración en función de la actividad en tiempo real en diferentes áreas del almacén. Por ejemplo, la IA puede ayudar a reducir el uso de electricidad atenuando las luces en espacios que no están en uso o ajustando la configuración de temperatura durante las horas de menor actividad. La eficiencia basada en IA en la gestión de inventario también puede ayudar a reducir el uso de energía durante el proceso de retiro.

Tecnologías de IA en el almacén

Existe un amplio abanico de tecnologías basadas en IA con alto impacto en las operaciones de almacén. A continuación, enumeramos algunas de las que ya se están utilizando para fomentar la automatización, impulsar la eficiencia y mejorar la toma de decisiones.

• Elegir robots y robots móviles autónomos: los robots móviles autónomos (AMR) están diseñados para trasladar artículos por el almacén en menos tiempo, con mayor facilidad y mayor precisión en comparación con los empleados, ya que utilizan la IA para recomendar el mejor camino en lugar de una ruta preprogramada. Estos robots también son capaces de manejar tareas que podrían ser difíciles o inseguras para el personal del almacén, como la recuperación de artículos de estantes altos.
• Mantenimiento predictivo: el mantenimiento predictivo utiliza la IA para ayudar a identificar fallas de maquinaria antes de que se conviertan en problemas importantes. Alertar a los empleados para que tomen medidas antes de que se produzca una avería puede ayudar a mejorar la fiabilidad del equipo, minimizar el tiempo de inactividad y reducir los costos de reparación. A menudo se utilizan sensores para monitorear robots y equipos en tiempo real, recopilando y transmitiendo datos a un WMS donde se pueden analizar cotejándolos con información histórica de cara a detectar irregularidades. El trabajo de la IA es ayudar a determinar si un punto de datos cuenta como una irregularidad y si señala un problema potencial o un mal funcionamiento inminente.
• Almacenamiento inteligente: el almacenamiento inteligente es un concepto que abarca muchas de las capacidades basadas en IA que se implementan en un sistema de gestión de almacenes. Esto incluye el uso de la IA para optimizar los diseños de almacén y la ubicación de artículos, o identificar fluctuaciones estacionales de la demanda para una planificación de inventario informada. El almacenamiento inteligente también cubre el uso de tecnologías del Internet de las cosas como etiquetas RFID y sensores de equipos para ayudar a optimizar el escaneo y etiquetado de artículos, entre otros procesos, y para monitorear el rendimiento del equipo y el robot para permitir el mantenimiento predictivo.
• Visión automática: la visión automática es un tipo de IA que ayuda a los robots móviles autónomos a navegar por los almacenes, evitar obstáculos y transportar el inventario sin intervención humana. También puede reconocer y clasificar paquetes o materiales, lo que ayuda a agilizar los procesos de clasificación y verificar que los artículos se envíen al lugar adecuado para continuar con el procesamiento de pedidos. Las cámaras y los sistemas de reconocimiento de imágenes son capaces de escanear códigos de barras o códigos QR en productos en tiempo real, lo cual facilita la realización de actualizaciones de inventario automatizadas y contribuye a reducir el riesgo de errores humanos.
• Procesamiento de lenguaje natural: el procesamiento de lenguaje natural (NLP) es un tipo de IA que se puede utilizar en un WMS para resumir documentos y automatizar las tareas de comunicación y entrada de datos. Los asistentes digitales basados en NLP pueden utilizar los datos de envío de un sistema de almacén para propiciar la realización de determinadas funciones de servicio al cliente, proporcionando actualizaciones de pedidos en tiempo real y respuestas a las consultas de los clientes. NLP también puede automatizar la extracción de datos de notificaciones de envío, facturas, acuses de entrega y otros documentos, para ayudar a reducir los errores manuales y acelerar el procesamiento.
• Previsión inteligente y análisis predictivo: la combinación de IA, análisis de datos y aplicaciones en la nube permite la previsión inteligente de la demanda y la planificación del inventario en las operaciones de almacenamiento. Con la ayuda de previsiones y análisis predictivos basados en IA, las empresas pueden gestionar las materias primas y los productos terminados en sus almacenes de acuerdo con las tendencias de la demanda y la estacionalidad. El análisis predictivo también puede ayudar a calcular cuánto tiempo se tardará en retirar, empaquetar y enviar una orden, lo que proporciona estimaciones de tiempo más precisas para la ejecución del pedido. Estas predicciones también pueden ayudar a identificar las órdenes que corren el riesgo de retrasarse o perder los niveles de servicio esperados y los plazos de envío, lo que optimizar el cumplimiento de las condiciones de las órdenes.

Desafíos de la implementación de la IA en almacenes

Solo el 16 % de las organizaciones dicen que es poco probable que adopten tecnologías de IA en los próximos cinco años, según un informe publicado por la asociación de logística y cadena de suministro MHI. Si bien la mayoría de las empresas de logística y cadena de suministro ya han comenzado a diseñar diversos usos para la IA, muchos aún tienen dudas debido a las diversas incógnitas que giran en torno a esta tecnología. Las empresas se enfrentan a varios desafíos notables al implementar la IA en los almacenes.

• Privacidad y seguridad de los datos: la implementación de la IA implica el manejo de grandes cantidades de datos, lo que puede generar preocupaciones sobre el cumplimiento en torno a su seguridad y privacidad, especialmente dentro de las industrias que manejan información confidencial, como finanzas y salud. Las empresas son responsables de garantizar que sus herramientas de IA se adhieran a políticas de seguridad y privacidad de datos aceptables. Esto requiere una comprensión del cifrado, la anonimización, el control de acceso y otras protecciones, así como la forma en que los datos de los clientes se pueden utilizar para entrenar aún más los modelos de IA de cada proveedor.
• Adopción por parte del personal: la implementación de IA en la gestión de almacenes probablemente pondrá en cuestión los métodos tradicionales a los que están acostumbrados los empleados. Los empleados pueden temer que la IA pueda asumir su trabajo. Los requisitos de conocimientos técnicos también podrían ser motivo de preocupación. Es normal que cuando las empresas se detienen a analizar si cuentan con el personal adecuado para operar con las herramientas de IA, los empleados se preocupen por si tendrán las competencias necesarias para mantener su puesto de trabajo.
• Complejidad técnica: la integración de modelos de IA con sistemas y software heredados puede ser compleja y costosa, lo que requiere importantes esfuerzos de TI para actualizar o reemplazar tecnología obsoleta. Las herramientas de IA basadas en la nube pueden ayudar a reducir esta complejidad y reforzar el éxito de la implementación. Sin embargo, los sistemas de IA aún requieren estrategias sólidas de integración de datos para extraer información de toda la organización en una plataforma centralizada para análisis.
• Realización del ROI: puede ser difícil cuantificar el rendimiento exacto de la inversión de las iniciativas de despliegue de la IA en los almacenes, especialmente a corto plazo. Sin métricas claras de ROI, las empresas pueden verse en dificultades para justificar el gasto en tecnología de IA. Las empresas pueden necesitar desarrollar nuevas métricas y objetivos de rendimiento para demostrar el valor de la IA en un entorno de almacén.

Estrategias para una implementación eficaz de la IA en almacenes

Para implementar con éxito la IA en la gestión de almacenes, es preciso tener el respaldo de la dirección desde el primer momento, con patrocinadores ejecutivos que aboguen por el cambio. Llegados a este punto, es hora de diseñar cómo será la implementación, incluidos los objetivos, las tecnologías y los indicadores específicos para medir el éxito.

1. Establece objetivos: ¿Qué beneficios concretos esperas lograr con la implementación de la IA? Identifica resultados óptimos y alcanzables que puedas cuantificar, como una ejecución de órdenes más rápida y menores costos. Descubre cuáles son los problemas más apremiantes para tu negocio y si la IA puede ayudarte a resolverlos.
2. Identifica las tecnologías adecuadas: la IA incluye múltiples capacidades, aplicables a diferentes casos de uso y con distintos resultados en función de cada subgrupo de esta tecnología. Por ejemplo, se puede utilizar el aprendizaje automático para el análisis predictivo, el procesamiento de lenguaje natural para chatbots y análisis de texto y la visión automática para el reconocimiento de imágenes. Para lograr los resultados deseados, trata de asignar los objetivos empresariales que te has fijado a funcionalidad adecuada.
3. Ejecuta una prueba piloto: una vez que hayas adoptado una herramienta de IA y de cara a minimizar las interrupciones en el funcionamiento de la organización, puedes comprobarla en un entorno controlado o en un único almacén antes de proceder a su implementación generalizada. Esta prueba piloto permite identificar posibles problemas y realizar los ajustes necesarios sin asumir excesivos riesgos. También es una oportunidad para recopilar los comentarios de los usuarios y otras partes interesadas de cara a determinar si el sistema puede efectivamente satisfacer las necesidades de tu negocio. Una advertencia: considera solo los sistemas de prueba que estás seguro de que puedan escalarse rápidamente en caso de éxito.
4. Elabora una hoja de ruta: la implementación de la IA en el almacén no es un proyecto único con un final difícil. Más bien, es un esfuerzo continuo que requiere una estrategia a largo plazo. La elaboración de una hoja de ruta puede ayudar a tu negocio a visualizar cómo evolucionará la implementación para cumplir con los objetivos futuros, incluidas las inversiones tecnológicas adicionales y las estrategias para desplegar la tecnología en toda la organización.
5. Evalúa y mide las mejoras: para medir el éxito y las pequeñas mejoras de una implementación de IA, es muy útil contar con indicadores claros que controlen el grado de progreso en torno a los principales objetivos empresariales, como un procesamiento de pedidos más rápido, un ahorro de costos, una mayor precisión y un rendimiento total de los pedidos. Además de ayudarte a obtener ganancias a corto plazo, estas métricas también pueden ayudarte a evaluar el valor estratégico a largo plazo de la IA, como la mejora del servicio al cliente o implementaciones más rápidas para nuevos productos.

Tendencias futuras de IA y gestión de almacenes

El futuro de la IA en la gestión de almacenes probablemente seguirá centrándose en aumentar la automatización, impulsar la productividad, reducir los costos, incrementar la precisión y mejorar la toma de decisiones. La robótica, los equipos de manipulación de materiales y los sistemas de automatización de almacenes deben seguir evolucionando con capacidades más avanzadas, como los AMR, que pueden adaptarse a los entornos cambiantes en tiempo real. La IA también puede desempeñar un papel cada vez más vital en la gestión del inventario y la previsión de la demanda dentro de los almacenes, ayudando a detectar los niveles de stock, identificar tendencias y predecir las necesidades futuras con más precisión. El uso de la IA para apoyar las iniciativas de sostenibilidad también podría seguir siendo un área clave, como las estrategias de almacén para ayudar a reducir el deterioro de los productos o las emisiones de los transportes. Otro factor importante para impulsar la innovación en esta área es la búsqueda de formas de incrementar la eficiencia de las tareas de almacén con dispositivos portátiles.

Optimiza la productividad del almacén con Oracle

A pesar de su rápida evolución, no olvides que dispones de opciones reales y viables de IA para la gestión de almacenes, y que puedes implementarlas hoy mismo. Las mejoras en materia de productividad y rendimiento son solo el comienzo de las que la IA puede brindar a las operaciones de almacén y distribución.

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) ofrece una suite integrada de aplicaciones que cubren la cadena de suministro, incluida la planificación, la logística y las compras. Oracle Fusion Cloud Warehouse Management, parte de Oracle Fusion Cloud SCM, proporciona gestión de inventario basada en la nube, optimización de almacenes y gestión de mano de obra. También admite procesos avanzados de distribución, incluida la integración de robótica y automatización, análisis predictivos y almacenamiento y recuperación automatizados. Con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, Oracle Warehouse Management ofrece análisis predictivos para ayudar a prever la demanda, los niveles de inventario y los requisitos de mano de obra para una toma de decisiones proactiva. Como solución basada en la nube, Oracle Fusion Cloud SCM es escalable a todas las esferas de la organización, con actualizaciones regulares que otorgan acceso a innovación continua, como las capacidades de IA y GenAI.

Preguntas frecuentes sobre la IA en la gestión de almacenes

¿Cómo se utiliza la IA en los almacenes?
Los principales casos de uso de la IA en almacenes son respaldar la ejecución de órdenes y la gestión de inventario, dos áreas que incluyen los flujos de trabajo más importantes en las operaciones de almacén.

¿Se puede utilizar la IA para la gestión de inventario?
Sí, la IA se utiliza para la gestión de inventario en muchos sistemas de gestión de almacenes, proporcionando automatización, visibilidad en tiempo real y capacidades de optimización.

¿Qué es un sistema inteligente de gestión de almacenes?
Un sistema inteligente de gestión de almacenes es una aplicación de software que combina tecnologías como la IA, la robótica, el Internet de las cosas y la automatización para contribuir a mejorar las operaciones de un almacén o centro de distribución.