Empleo
VISIÓN EMPRESARIAL
El crecimiento en el volumen de información que generan las empresas ha fomentado el desarrollo de nuevas aplicaciones y métodos capaces de gestionar la diversidad de datos y analizarlos con eficiencia. El machine learning es una rama dentro de la inteligencia artificial que, con la ayuda de algoritmos avanzados, interpreta los datos para crear predicciones destinadas a mejorar procesos y resolver retos. El equipo técnico de Mecalux emplea algoritmos y machine learning con el propósito de lograr una mayor rentabilidad y eficiencia en procesos logísticos como el pronóstico de la demanda, la gestión del stock o el diseño de los depósitos.
La logística es un proceso que tiene como objetivo ofrecer un servicio rápido a los clientes, entregando la cantidad exacta de mercadería en el momento y lugar adecuados, si bien puede verse condicionada por los cambios en las tendencias de consumo u otros factores externos. Las empresas recurren a la tecnología para identificar riesgos en la cadena de suministro y aplicar medidas que ayuden a minimizar sus consecuencias.
Uno de los sistemas de predicción con mayor potencial es el aprendizaje automático, más conocido en inglés como machine learning. Se trata de una rama de la inteligencia artificial que emplea algoritmos avanzados para procesar un enorme volumen de información e identificar patrones. A partir de la repetición continua del análisis, el sistema perfecciona su funcionamiento hasta obtener resultados más precisos. Según el estudio de investigación Machine learning and deep learning de la Universidad de Würzburg (Alemania), “la capacidad del machine learning para solucionar problemas se fundamenta en modelos analíticos que generan predicciones, reglas, respuestas, recomendaciones o resultados similares”.
El machine learning consiste en aplicar algoritmos que aprenden de forma iterativa a partir de datos, lo que permite a los sistemas informáticos encontrar ideas ocultas y patrones complejos.
En el campo de la logística, según un informe del MIT Center for Transportation & Logistics, el machine learning puede aplicarse en la cadena de suministro para hacer una planificación de la demanda apropiada o para automatizar operativas como el control del inventario o la organización de las rutas de distribución de los pedidos.
Cómo Mecalux trabaja el ‘machine learning’
A la hora de mejorar los depósitos de los clientes que así lo deseen, Mecalux utiliza una plataforma de análisis de datos con algoritmos de machine learning capaces de extraer conclusiones y de proponer recomendaciones para resolver cualquier requerimiento logístico.
Con los datos históricos del depósito, los algoritmos pueden predecir comportamientos, tendencias y el rendimiento de las máquinas. Al basarse en datos objetivos, las predicciones en logística son altamente fiables y facilitan la toma de decisiones estratégicas para el negocio.
Mecalux emplea un proceso de aprendizaje automatizado ─conocido como AutoML─, que analiza una parte de los datos del depósito en busca de las mejores decisiones de negocio. Una vez terminado el análisis, los algoritmos avanzados comparan la predicción realizada con el resto de datos para comprobar cuál sería su tasa de fallo. ¿Por qué? Cualquier predicción puede tener numerosos condicionantes y alternativas. Por ejemplo, imaginemos una empresa que necesita incrementar el número de pedidos diarios. Para lograrlo, puede tomar multitud de decisiones igual de válidas: aumentar el número de referencias, buscar la manera de optimizar los movimientos de los operarios, implementar un sistema de gestión de depósitos o recurrir a dispositivos de ayuda pick-to-light.
Conocido como AutoML, el proceso de aprendizaje automatizado de Mecalux analiza una parte de los datos del depósito en busca de las mejores decisiones de negocio
¿Qué tipos de datos recoge el sistema de aprendizaje automatizado de Mecalux para predecir las necesidades futuras del depósito? Entre muchos otros, los movimientos que realizan los equipos de manutención, el tiempo que invierten las máquinas en llevar a cabo una actividad (por ejemplo, almacenar los productos en el caso de los transelevadores), la cantidad de flujos que tienen lugar, el número de recepciones y expediciones diarias o los tipos de pedidos preparados.
El sistema de aprendizaje automático desarrollado por Mecalux es extensible: puede ampliarse con más datos, métricas y elementos de predicción para resolver los retos logísticos actuales y adelantarse a las necesidades futuras. Para cada cliente pueden llegar a gestionarse decenas de millones de datos que aportan un análisis más detallado en el que se tienen en cuenta más variables y escenarios. El sistema de predicción se alimenta con nuevos datos a fin de perfeccionarse automáticamente y de detectar posibles mejoras en los depósitos.
¿Qué hacen los algoritmos de Mecalux con los datos? Las herramientas de machine learning de Mecalux ejecutan cuatro funciones principales:
- Seleccionar, entre millones de datos, la información relevante para cada análisis, descartando los datos innecesarios para así obtener una predicción fiable.
- Extraer las características previstas para definir las hipótesis de trabajo.
- Iterar diferentes modelos y algoritmos y ajustar sus hiperparámetros hasta seleccionar la mejor opción.
- Construir y usar el mejor modelo para realizar todas las predicciones.
El sistema de machine learning de Mecalux evalúa los datos y los modelos hasta seleccionar la predicción más conveniente para cada depósito. Si los parámetros utilizados cambian en el tiempo, el sistema se actualiza automáticamente para seguir adaptándose a la evolución dinámica que experimentan todas las cadenas de suministro.
¿Qué predicciones se pueden hacer con todos los datos del depósito?
- Predicción de demanda. Mediante series temporales y modelos de regresión multivariable puede predecirse la demanda a corto, medio y largo plazo. ¿Con qué fin? Calcular el nivel de stock apropiado para preparar todos los pedidos sin demora.
- Planificación de expediciones. Predecir el tiempo requerido a la hora de expedir la mercadería ayuda a organizar el trabajo con antelación para alcanzar una mayor rapidez y agilidad en la distribución de los pedidos.
- Control del stock. Las predicciones de inventario calculan el número de días en que un producto quedará fuera de stock. Con esta información, la empresa puede realizar acciones como, por ejemplo, generar una orden de compra de más productos en el ERP.
Para Mecalux, el objetivo del machine learning es crear predicciones de forma automática que impulsen la cadena de suministro de sus clientes. Con la utilización de datos objetivos, los responsables de logística pueden proponer mejoras estratégicas en sus instalaciones que ayuden a aprovechar todos los recursos del depósito.
Algoritmos para adelantarse al futuro
En un momento en que las empresas necesitan modernizarse con el fin de optimizar procesos, adecuarse a los cambios del mercado y prestar un mejor servicio a los clientes, el machine learning se presenta como una herramienta estratégica para facilitar la toma de decisiones.
En logística, el análisis predictivo a través de los datos tiene un enorme potencial, porque puede evaluar el modelo de negocio actual y, si es preciso, renovarlo para hacer frente a los cambios del mercado.
Los depósitos generan una cantidad enorme de datos. Por ello, los algoritmos de Mecalux tienen como objetivo fortalecer las decisiones del negocio y ayudar a las compañías a conseguir una cadena de suministro fluida y eficiente.