La Logística 4.0 hace referencia a un nuevo modelo de gestión en la cadena de suministro englobado dentro del paradigma de la cuarta revolución industrial, donde nuevas tecnologías habilitadoras como la Inteligencia Artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT) y la Analítica de Datos (Big Data), entre otras, tienen el potencial de transformar por completo las actividades logísticas tal y como hoy las conocemos.
Existen cinco principios de diseño que guían este modelo y que están alineados con una serie de tendencias económicas que cada vez irán cobrando más importancia. A su vez, cada uno de ellos plantea grandes desafíos asociados:
Actualmente en el plano geopolítico nos encontramos en una fase de transición a un nuevo paradigma industrial. Por un lado veníamos de un período de globalización muy intenso que ha durado exactamente tres décadas (1990-2020) donde la expansión de mercados emergentes con China a la cabeza y el flujo libre de mercancías y capitales eran la característica fundamental.
A raíz de la pandemia del COVID-19 emergió un nuevo modelo, esto hizo repensar las cadenas de suministro al ver que dependíamos de otras regiones para disponer de materiales básicos que afectaban a la seguridad material de los ciudadanos. En definitiva, nos dirigimos a un proceso de globalización mucho más selectivo, dónde hay sectores estratégicos que se están reubicando a nivel local (como la energía y materias primas) y otros que podrán ser externalizados por que no suponen un riesgo estratégico.
En España, tenemos una situación geográfica privilegiada en el ámbito logístico. A nivel global somos un nodo central en el flujo de mercancías, somos puente entre varios continentes por nuestra proximidad al corredor mediterráneo, haciendo conexión entre en el norte África, América Latina y Europa, disponiendo de una de las mayores redes de puertos marítimos y de aeropuertos. Sumado a las grandes distancias dentro de nuestro país, lo cuál ha propiciado que tengamos una de las mayores redes de infraestructuras a nivel ferroviario y de carreteras, tenemos un gran potencial de crecimiento por capitalizar en el ámbito de la Logística 4.0.
Por citar algunas cifras, España actualmente ocupa el número 13 a nivel mundial en desempeño logístico según el Banco Mundial y a nivel de transportes de carreteras somos el tercer país en la UE: Alemania (21,87%), Francia (11,61%) y España (11,45%). El sector logístico representa actualmente el 6,9% del PIB en español, elevándose al 10% si se añaden actividades de carácter logístico que llevan empresas industriales y de servicios según el ICEX, con un total de 218.000 empresas vinculadas al sector, dónde la cifra de negocio alcanza los 100.000M de euros generando casi un millón de puestos de trabajo dónde el 18% de todas las vacantes sin cubrir son logísticas y el 63% de las empresas admiten tener dificultades para atraer talento.
Además, apoyado en otras tendencias como el auge del comercio electrónico donde en España crece a más de un 10% de tasa anual superando los 20.000M de facturación, donde el 44,5% de las compras son realizadas en comercios españoles. Todas estas cifras nos están hablando y reflejan que hay un motor de crecimiento potencial en materia económica y de empleo que debe ser aprovechada a través de la transición energética y la transformación digital incentivando la inversión en I+D+i y virando hacia una economía del conocimiento.
La Inteligencia Artificial será la tecnología diferencial en Logística 4.0, la cual se apoyará en las anteriores para recoger y extraer los datos necesarios generando algoritmos que aprenderán a tomar decisiones de forma autónoma en diversos ámbitos: predicción de cuellos de botella, planificación óptima de los flujos de trabajo y automatización logística.
Sobre todo la IA es interesante por que permite optimizar operaciones en cualquier empresa del ámbito logístico sin la barrera de entrada de tener que realizar grandes inversiones en robótica y hardware industrial.
Existe un amplio abanico de algoritmos de aprendizaje automático a los cuáles alimentando a través de un histórico de datos permite empezar a optimizar KPIs.
La IA tiene un potencial muy amplio en este ámbito donde podemos optimizar los niveles de inventario. A través de datos históricos, podemos predecir cuáles serían los niveles óptimos de stocks en cada estación del año, desarrollando una política de rotación inteligente que evite roturas de stocks y sobrecostes de almacenamiento y mantenimiento de productos.
Por otro lado, también puede ser aplicada en la fase de preparación de pedidos (picking) donde una correcta ubicación de los productos y agrupación de los pedidos, puede reducir las distancias recorridas en el almacén en órdenes de magnitud muy grandes. Este problema se conoce como Order Batching Problem y con la IA se están abriendo nuevas posibilidades optimización aplicando técnicas de Aprendizaje Automático.
La correcta combinación entre gemelo digital e IA permite hacer simulaciones dentro del almacén para decidir mejor que políticas de almacenamiento y de preparación de pedidos serían las más óptimas teniendo en cuenta diversas restricciones como el espacio disponible, el volumen de pedidos, disponibilidad de trabajadores, etc. Es como disponer de un asistente personal dentro de nuestra industria.
En este campo también existe un amplio abanico de posibles mejoras, con la IA podemos encontrar las rutas más eficientes para una flota de vehículos que deben entregar una serie de mercancías teniendo en cuenta diversas variables: distancias, disponibilidad de conductores, consumo de combustibles, etc. para poder cumplir con ventanas de tiempo específicas de entrega, este problema es conocido como Programación de Vehículos con Ventanas de Tiempo.
Además, la IA puede ser aplicada también en otros ámbitos como la ubicación óptima de instalaciones, es decir teniendo ya construida una red de distribución con una serie de rutas establecidas dentro de la misma: ¿dónde podría ubicar un nuevo almacén o centro de distribución para minimizar mis costes logísticos totales? En definitiva, se abre un abanico amplísimo para poder decidir la arquitectura y evolución de cualquier tipo de red logística.
También existe mucho potencial en la última milla donde la IA puede ayudar a impulsar la eficiencia y la sostenibilidad. Por ejemplo, un buen caso de negocio es optimizar las cargas para que el espacio de almacenamiento sea mejor aprovechado consiguiendo hacer un mayor número de pedidos por ruta, sobre todo cuando hablamos de zonas urbanas donde condiciones como el tráfico, consumo de combustibles o restricciones de acceso en zonas de bajas emisiones han de ser tenidas en cuenta.
Poder anticipar y prepararse ante cambios en la demanda, en el delivery puede haber días con picos de actividad muy altos debido al cambio de condiciones meteorológicas y que pueden ser anticipados haciendo una correcta planificación de recursos. También otro caso de uso extendido es validar y corregir direcciones de entrega, la IA puede ayudar a detectar patrones erróneos y completar la información que falte en una dirección.
No dejes pasar la oportunidad de innovar, optimizar y destacar en el mercado competitivo actual, somos plenamente conscientes que desarrollar un proceso de transición a Logística 4.0 puede resultar desafiante.
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