Al proceso de interpretación de información por parte de las máquinas se le conoce como machine learning o aprendizaje automático, siendo una de las muchas aplicaciones actuales de la inteligencia artificial (IA).
Gracias al machine learning, las máquinas pueden procesar una ingente cantidad de datos, provenientes de fuentes tanto internas como externas, y a partir de su interpretación, llegar a aprender de ellos y crear diferentes patrones. La verdadera finalidad del manchine learning es que las máquinas utilicen conocimiento para tomar decisiones y realizar acciones por sí mismas, sin necesidad de intervención humana.
La logística actual, caracterizada por la existencia de una cadena de suministro (SC) cada vez más compleja y en constante evolución, precisa de herramientas innovadoras como el machine learning.
Tipos de algoritmos de machine learning
En función del grado de supervisión humana que precise y de la información previa necesaria, existen distintos tipos de algoritmos de aprendizaje:
- Aprendizaje supervisado. Estos algoritmos funcionan con datos de entrada y de salida ya clasificados de antemano. Por ejemplo, si queremos que una máquina pueda llegar a distinguir entre mercancías paletizadas y no paletizadas, se necesita un trabajo previo en el sistema en el que se introducen muchas fotos de los dos tipos ya etiquetadas, hasta que el algoritmo aprenda a diferenciarlas por sí mismo.
- Aprendizaje no supervisado. En este caso, el algoritmo de machine learning no cuenta con una clasificación ni etiquetado previo de los datos. El propio sistema se encarga, automáticamente, de analizar el conjunto de datos e ir detectando patrones, basándose en similitudes, sin la ayuda de un profesional. En definitiva, en el algoritmo no supervisado la máquina aprende por sí sola, mientras que en el supervisado es necesaria la intervención de un desarrollador.
- Aprendizaje por refuerzo. Existe un tercer tipo de algoritmo que podemos considerar un escalón intermedio entre los anteriores. En este caso, el algoritmo aprende por sí mismo, pero a base de ensayo-error. Por ejemplo, la máquina decide si una mercancía está o no paletizada y a partir de ahí toma una determinada decisión. Pero al principio comete errores que, poco a poco, se van corrigiendo en función del feedback que recibe de las personas. Finalmente, el algoritmo ajusta sus acciones, de forma autónoma, con lo que aprende de dichas correcciones.
Principales aplicaciones del machine learning en logística
Los principales campos dentro de la logística donde el machine learning están tomando cada vez mayor protagonismo son:
- Mejora de la gestión de stock y previsión de la demanda (forecasting). El machine learning añade rapidez y precisión a la gestión del stock. Ofrece datos en tiempo real sobre la disponibilidad y necesidades de reposición de cada artículo e identifica señales que hacen prever una caída o repunte de la demanda. De esta forma, es posible evitar las roturas de stock o el aprovisionamiento excesivo.
- Reconocimiento de voz y navegación inteligente en los almacenes. Existen diversos software con IA, que se encuentran en un constante proceso de evolución y perfeccionamiento, que están logrando optimizar la navegación inteligente o el reconocimiento de voz, consiguiendo unos altísimos niveles de precisión.
- Mantenimiento preventivo de la maquinaria. El machine learning permite recopilar datos del funcionamiento de las máquinas en tiempo real, extraídos de sensores y otros dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) integrados en las máquinas, para luego procesarlos y analizarlos en la nube. Esto resulta de gran utilidad para el mantenimiento preventivo de máquinas e infraestructuras, puesto que detecta potenciales averías antes de que se produzcan.
- Optimización de la rutas de transporte. El machine learning permite gestionar las rutas de trasporte a un nivel superior, consiguiendo una rapidez y eficacia de gran valor en la era de e-commerce, donde las entregas y recogidas en 24-48 horas, o incluso menos tiempo, son una exigencia común en los clientes. Gracias a la recopilación y análisis de múltiples flujos de datos en tiempo real, el machine learning facilita la selección de la ruta más rápida y puede predecir retrasos e interrupciones. Otras ventajas del machine learning para la gestión del transporte son: estimación muy precisa de las entregas más precisas y mejora de la visibilidad (trazabilidad) de los paquetes.
¿Está tu almacén preparado para el futuro? En Toyota Material Handling le ayudamos a implantar sistemas automáticos y soluciones logísticas avanzadas para que pueda tomar las mejores decisiones de control de stock o planificación de rutas, entre otras cuestiones. De esta forma, podrá lograr un plus de calidad en su almacén y una mayor velocidad en las entregas, ganándose así la confianza de sus clientes.