Logística revolucionaria - GenAI en almacenamiento y fabricación

La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) va camino de cambiar radicalmente la logística en las empresas. Esta tecnología permite manejar los datos de una forma completamente nueva.

Uno de los principales retos de la logística son los silos de datos, que impiden su intercambio eficaz dentro de la empresa o entre empresas. Esto ocurre sobre todo cuando en una compañía se utilizan muchas fuentes de datos y sistemas diferentes.

Otro de los mayores retos a los que se enfrentan los responsables de logística es la elaboración de buenos informes, que sirvan de base para tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa y controlar los procesos y flujos de trabajo. El núcleo de este reto es reunir los datos disponibles y los requisitos de las personas implicadas. Hoy en día, para crear un informe completo a partir de datos procedentes de distintos sistemas suelen ser necesarias varias personas y mucha implicación. Además, cualquier cambio suele conllevar un esfuerzo adicional.
 

Por otro lado, en la logística, que va de la mano del uso de muchas fuentes de datos diferentes, también encontramos la aparición de IT en la sombra. La IT en la sombra surge cuando los empleados utilizan sus propias soluciones informáticas sin que éstas estén oficialmente aprobadas o supervisadas por la compañía. Además de los riesgos para la seguridad y la disminución de la eficiencia, esta IT en la sombra también obstaculiza la preparación para la IA, ya que los datos de estas soluciones informáticas no están a disposición de la empresa.

Un aspecto esencial en la implantación de GenAI es lo que se conoce como preparación para la IA. Esto significa que las empresas deben estar preparadas para integrar la inteligencia artificial en sus sistemas existentes. La protección y la seguridad de los datos desempeñan aquí un papel crucial. En un mundo en el que los datos son cada vez más relevantes, es esencial proteger la información sensible. Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de IA cumplen las normas de seguridad más estrictas para evitar fugas de datos y ciberataques. Esto requiere no sólo medidas técnicas, sino también una cultura compartida de protección de datos dentro de la misma empresa. Además de la protección de datos, la disponibilidad y la calidad de estos son otros factores decisivos hacia la preparación para la IA.

La inteligencia artificial generativa puede crear nuevos contenidos a partir de datos conocidos, por lo que también es ideal para procesar big data y extraer contenidos y conclusiones de los datos existentes.

La gestión del conocimiento es otro ámbito en el que GenAI puede ofrecer un importante valor añadido. En la industria manufacturera, es crucial que el conocimiento se transmita rápida y eficientemente. Los modelos de inteligencia artificial pueden ayudar a estructurar la información y hacerla accesible. Esto no sólo facilita el intercambio de conocimientos, sino que también garantiza que no se pierda información importante.

Un ejemplo que pone en práctica la IA Generativa como tecnología con un caso de uso muy específico lo ofrece platbricks®, la solución modular para logística de Arvato Systems. Con "Chat With Your Data", los usuarios tienen la oportunidad de crear ratios y estadísticas individuales a partir de los datos existentes en tiempo real. Esta funcionalidad no conlleva ningún desarrollo individual, sino que funciona a través de la simple introducción de datos por chat en lenguaje natural.

Además, las consultas recurrentes pueden guardarse y compilarse en cuadros de mando individuales, también completamente sin desarrollo individual.

Además de los casos de uso en el área de informes y análisis, hay otros campos en los que la IA Generativa puede jugar sus bazas en logística. Con platbricks®, por ejemplo, se pueden adaptar mediante IA Generativa documentos logísticos habituales, como albaranes o listas de empaquetado, así como etiquetas de material y de envío. Esto significa que se pueden realizar pequeños cambios individuales de forma rápida y sencilla. En el futuro, otros casos de uso como la facturación en almacén, el control de pedidos en el almacén o la lectura de albaranes mediante inteligencia artificial cambiarán aún más la logística y optimizarán los procesos.

• Johannes Fuhrmann, Head of Strategic Business Development 

• Nicolas Lapp, Digital Supply Chain Consultant