8 La cadena logística y la IA nimiento de activos, hasta funciones de apoyo, como compras, experiencia del cliente, back office, asuntos legales y recursos humanos”, explica Oca, quien destaca que la IA generativa “mejora diversos aspectos de la cadena de valor y utiliza modelos avanzados de IA para crear nuevos procesos optimizados y aumentar la eficiencia en las operaciones logísticas”. Los benef icios, por tanto, son destacables. Por ejemplo, la IA generativa puede reducir significativamente el tiempo de elaboración de la documentación hasta en un 60%. Esto incluye la generación automática y consol idación de documentos de envío, la identificación de posibles errores, la incorporación de correcciones y la reducción de errores humanos y la carga de trabajo de los coordinadores logísticos entre un 10% y un 20%. PARA TODOS LOS ESLABONES Los casos de uso de la IA en logística son múltiples. En el transporte de mercancías por carretera puede aplicarse en la optimización de rutas y cargas en tiempo real, la predicción de demanda, el mantenimiento predictivo de flotas, telemetría avanzada y asistentes para conductores (alertas de seguridad y eficiencia). En este aspecto, la IA permite diseñar rutas más ef icientes considerando el tráf ico, las restricciones de última hora y las ventanas de entrega, lo que reduce costes y emisiones. No obstante, la fragmentación del sector del transporte de mercancías por carretera complica la estandarización y adopción rápida de las herramientas de IA. Por su par te, en los a lmacenes y cent ros de distribución la IA se ha convertido en una avanzada herramienta habilitadora de automatización, con tecnologías como la visión por computador para el control de cal idad y reconocimiento de producto; robots colaborat ivos (pick-and-place asistido por IA); sistemas de gestión de almacén (WMS) con optimización dinámica de ubicación y preparación de pedidos, y el anál isis prescriptivo para equi l ibrar costes operativos y nivel de servicio. Los proyectos más efectivos combinan sensores IoT, datos de operat iva y modelos de aprendizaje para reduci r t iempos de picking y minimizar errores. UNA CADENA LOGÍSTICA MÁS CONECTADA Grupo Sesé, con una larga trayectoria de inversión en digital ización, ha desarrol lado proyectos de unif icación de datos y transformación hacia una cadena más conectada y analítica, con el convencimiento de que la digitalización integral, incluyendo la IA, es un reto organizativo que ofrece ventajas compet i t ivas a quienes lo gest ionen correctamente. Su CEO, Sergio Treviño, explica que “nuestro compromiso con la generación de un impacto positivo en nuestro entorno sigue avanzando e incluso acelerando, mantenemos un enfoque pragmático tanto en la consecución de nuestros objetivos como en la selección de las tecnologías para lograrlo y aplicamos nuestro conocimiento integral de la cadena de suministro en cada decisión que tomamos para lograr al mismo tiempo reducir las emisiones y aumentar la eficiencia económica de las operativas”. “Esta es la única forma posible de lograr un cambio real y sostenido en el tiempo”, subraya. En esta l ínea, Sesé ha apostado por una optimización de los procesos y una planif icación más intel igente de las operativas, apoyándose en la innovación para encontrar o crear soluciones adaptadas a las necesidades de sus clientes. Para ello, ha empleado nuevas apl icaciones e Intel igencia Artificial para optimizar la producción y movilidad de mercancías, reduciendo movimientos o trayectos en vacío. PUERTOS Y ADUANAS En puertos y terminales la IA se utiliza, entre otros usos, para pronosticar flujos de camiones, optimizar ocupación de muel les, programar maniobras de grúas y mejorar la coordinación buque-terminal-camión. Es el caso del Puerto de Valencia, por ejemplo, que ha desplegado soluciones para preALBERTO OCA Partner de McKinsey & Company en Estados Unidos “La IA generativa mejora diversos aspectos de la cadena de valor y utiliza modelos avanzados de IA para crear nuevos procesos optimizados y aumentar la eficiencia en las operaciones logísticas” f La IA permite diseñar rutas más eficientes, reduciendo costes y emisiones. LA FRAGMENTACIÓN DEL SECTOR DEL TRANSPORTE DE MERCANCÍAS POR CARRETERA COMPLICA LA ESTANDARIZACIÓN Y ADOPCIÓN RÁPIDA DE LAS HERRAMIENTAS DE IA
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