Un solo desabastecimiento puede costarle a un minorista hasta un 4% de sus ingresos anuales, mientras que el exceso de inventario consume los márgenes y el espacio del almacén. En un mundo donde la entrega en el mismo día se está convirtiendo en la norma y el 73% de los consumidores espera una velocidad de entrega mejor que hace cinco años, las operaciones de almacén tradicionales ya no son suficientes.

Los minoristas están siendo llevados al límite, no solo por la demanda de los clientes, sino también por el aumento de los costes laborales, las interrupciones de la cadena de suministro y la complejidad de gestionar miles de SKU en múltiples ubicaciones.

Las comprobaciones manuales de existencias y los informes de proveedores retrasados están provocando la pérdida de ventas, cuellos de botella operativos y clientes frustrados. Esta es la razón por la que la IA en el almacenamiento ya no es opcional.

La inteligencia artificial transforma el almacenamiento minorista al automatizar el movimiento de existencias, mejorar la precisión del inventario y ofrecer información en tiempo real sobre el rendimiento de los proveedores. Las empresas que lideran este cambio, como Amazon y Walmart, están utilizando la IA para optimizar las operaciones; están redefiniendo el aspecto de la eficiencia en la logística minorista.

En este blog, explicaremos cómo se integra la IA con los sistemas de almacén, sus beneficios para la gestión de existencias y proveedores, y cómo los líderes mundiales la utilizan para mantenerse a la vanguardia.

IA en el almacenamiento explicada: cómo la tecnología impulsa las operaciones inteligentes

En el almacenamiento, la IA se refiere al uso de tecnologías de inteligencia artificial para mejorar y automatizar las operaciones del almacén. Esto incluye el seguimiento del inventario, la predicción de los niveles de existencias, la optimización del espacio de almacenamiento y la gestión del rendimiento de los proveedores.

Los sistemas de almacén convencionales a menudo se basan en procesos manuales o reglas estáticas, como puntos de pedido fijos y comprobaciones periódicas del inventario. En cambio, los sistemas impulsados por la IA aprenden continuamente de los datos en tiempo real, incluidas las tendencias de ventas, los plazos de entrega de los proveedores y los patrones de demanda estacional. Esto permite que el sistema tome decisiones más inteligentes sin intervención humana.

Por ejemplo, en lugar de esperar a que se produzca un desabastecimiento o de depender de las comprobaciones manuales del inventario, la IA puede predecir cuándo es probable que un producto se agote y recomendar el mejor momento para volver a pedirlo. También puede identificar patrones inusuales en el movimiento del inventario, como la merma o el exceso de existencias, y alertar a los gerentes del almacén para que tomen medidas de forma temprana.

La IA en el almacenamiento también es compatible con tecnologías de automatización como la robótica y la visión artificial. Estas herramientas pueden recoger, empaquetar y mover mercancías de forma eficiente, reduciendo los errores y acelerando el cumplimiento de los pedidos.

El papel de la IA en la automatización de las operaciones de almacenes minoristas

A continuación, se muestra una explicación detallada de cómo la IA en el almacenamiento impulsa la automatización de los almacenes minoristas, mejora la precisión, reduce el esfuerzo manual y optimiza las operaciones de inventario y logística en todos los ámbitos.

1. Aprendizaje automático (ML)

Los algoritmos de ML analizan los datos históricos para identificar patrones y tomar decisiones informadas.

• Previsión de la demanda: Los modelos de ML predicen la demanda futura de productos mediante el análisis de las tendencias de ventas, los patrones estacionales y los factores externos, lo que permite niveles de inventario óptimos y reduce las situaciones de desabastecimiento o exceso de existencias.
• Optimización del inventario: Al aprender de las ventas pasadas y los datos de inventario, el ML ayuda a determinar las cantidades de existencias ideales, minimizar los costes de mantenimiento y maximizar las oportunidades de venta.
  

2. Visión artificial (CV)

La CV permite a las máquinas interpretar y procesar información visual, mejorando las operaciones del almacén.

• Seguimiento del inventario: Los sistemas de CV supervisan los niveles de inventario en tiempo real mediante el análisis de imágenes y vídeos, lo que garantiza registros de existencias precisos y una reposición oportuna.
• Control de calidad: La CV identifica los productos dañados o mal etiquetados durante la recogida y el embalaje, lo que reduce los errores y las devoluciones.

3. Automatización robótica de procesos (RPA)

La RPA utiliza robots de software para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas.

• Procesamiento de pedidos: La RPA automatiza la entrada de datos y la gestión de pedidos, lo que acelera los tiempos de procesamiento y reduce los errores manuales.
• Informes: La generación automatizada de informes sobre los niveles de inventario, el estado de los pedidos y el rendimiento de los proveedores mejora la toma de decisiones y la transparencia operativa.

4. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas para predecir eventos futuros basados en datos históricos.

• Programación del mantenimiento: El análisis predictivo pronostica las necesidades de mantenimiento mediante el análisis de los patrones de uso de los equipos, lo que evita averías y tiempos de inactividad inesperados.
• Gestión de la cadena de suministro: La previsión de las fluctuaciones de la demanda y las posibles interrupciones permite estrategias proactivas de adquisición y distribución. ajustes
  

IA en el almacenamiento: habilitación del movimiento automatizado de existencias

Así es como la IA en el almacenamiento está impulsando el movimiento automatizado de existencias, mejorando la precisión y la eficiencia desde el estante hasta el envío.

1. Robots móviles autónomos (AMR)

Los robots móviles autónomos mueven mercancías dentro de los almacenes sin intervención humana. Los sensores integrados, los mapas y los sistemas de navegación basados en la IA los guían.

Por ejemplo, Amazon utiliza robots como Proteus y Hercules para transportar el inventario a través de sus centros de distribución. Proteus está diseñado para navegar de forma segura por espacios de trabajo compartidos, mientras que Hercules se especializa en levantar y mover estantes pesados.

Los AMR siguen rutas optimizadas, evitan obstáculos y ajustan las rutas en tiempo real. Su implementación reduce la mano de obra manual, minimiza los errores de manipulación y acelera las operaciones de transporte interno.

2. Sistemas de clasificación y recogida impulsados por la IA

La clasificación y la recogida son tareas que requieren mucha mano de obra y que la IA ayuda a automatizar con alta precisión. Los sistemas robóticos como Sparrow de Amazon y Cardinal utilizan visión artificial, aprendizaje automático y brazos robóticos para identificar, agarrar y clasificar artículos.

Sparrow reconoce varias formas de productos y códigos de barras y utiliza efectores finales basados en la succión para recoger artículos. Cardinal clasifica los paquetes escaneándolos y colocándolos en contenedores específicos. Estos sistemas mejoran la precisión de la recogida, reducen el tiempo necesario para procesar los pedidos y admiten operaciones continuas sin fatiga ni inconsistencia.

3. Análisis predictivo para la gestión del inventario

Las herramientas de análisis predictivo impulsadas por la IA ayudan a los almacenes a pronosticar la demanda de productos y a gestionar los niveles de inventario de forma más eficaz. Estas herramientas analizan los datos históricos de ventas, las tendencias estacionales, los plazos de entrega y el comportamiento de los clientes para predecir los requisitos futuros de existencias.

Los algoritmos ajustan las previsiones a medida que se dispone de nuevos datos, lo que mejora la precisión con el tiempo. Esto permite a los almacenes mantener un inventario óptimo, evitando el exceso de existencias y la escasez. Los modelos predictivos también admiten sistemas de reordenación automatizados, lo que garantiza una reposición oportuna y mejora la eficiencia general de la cadena de suministro.

IA en el almacenamiento: transformación de los informes de proveedores y el seguimiento del rendimiento

A continuación, se explica cómo la IA en el almacenamiento mejora los informes de los proveedores mediante la automatización de la recopilación de datos, la habilitación del seguimiento del rendimiento en tiempo real y el apoyo a decisiones más inteligentes en la cadena de suministro.

1. Recopilación y análisis de datos en tiempo real

Los sistemas impulsados por la IA utilizan datos de dispositivos IoT y sensores de almacén para realizar un seguimiento del inventario en tiempo real. Estos dispositivos supervisan variables clave como los niveles de existencias, el movimiento de productos, los tiempos de entrega y las condiciones de almacenamiento.

A continuación, los algoritmos de IA procesan los datos recopilados para identificar tendencias, detectar irregularidades y generar información útil. Por ejemplo, si un artículo en particular se mueve más lento de lo esperado, el sistema puede marcarlo para su posterior revisión. Esta visibilidad en tiempo real permite a los gerentes de almacén y a los proveedores tomar decisiones informadas rápidamente, lo que reduce el riesgo de retrasos o desequilibrios de existencias.

2. Generación automatizada de informes

La IA puede automatizar la creación de informes de proveedores, eliminando la necesidad de recopilación manual de datos. Estos informes suelen incluir el estado del inventario, las tasas de cumplimiento de pedidos, los retrasos en los envíos, las tasas de devolución y el rendimiento de la entrega del proveedor.

Debido a que los datos se actualizan y procesan continuamente mediante el sistema de IA, los informes son precisos, oportunos y coherentes. La generación de informes automatizada mejora la comunicación entre los minoristas y los proveedores, lo que les permite alinearse de forma más eficaz en la planificación del inventario, los ciclos de reposición y la coordinación general de la cadena de suministro.

3. Supervisión y optimización del rendimiento

Las herramientas de IA ayudan a las empresas a evaluar continuamente el rendimiento de los proveedores mediante el análisis de la precisión de la entrega, la puntualidad, la calidad de los pedidos y el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio. Estos sistemas pueden resaltar las deficiencias de rendimiento, señalar los problemas recurrentes y clasificar a los proveedores en función de la fiabilidad y la eficiencia.

Con esta información, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos, como negociar mejores condiciones, ofrecer incentivos basados en el rendimiento o cambiar a proveedores más fiables. Con el tiempo, esto conduce a relaciones más sólidas con los proveedores y a una cadena de suministro más resistente.

Beneficios esenciales de la integración de la IA en el almacenamiento minorista

A continuación, se muestra una lista de los beneficios esenciales que demuestran cómo la IA en el almacenamiento ofrece mejoras medibles en las operaciones minoristas.

1. Eficiencia operativa

La integración de la IA en las operaciones del almacén automatiza las tareas rutinarias, como el seguimiento del inventario, la recogida de pedidos y la clasificación. Esta automatización conduce a tiempos de procesamiento más rápidos y reduce la dependencia de la mano de obra manual, lo que disminuye los costes laborales.

Los sistemas de IA pueden funcionar continuamente sin fatiga, lo que garantiza niveles de productividad constantes. La automatización puede reducir los costes laborales en del 30% al 40% en los próximos cinco años. Los almacenes con robots de IA experimentan una reducción del 20% en los costes laborales.

2. Precisión y fiabilidad

70% de los operadores de almacén informan de que la IA ha mejorado la precisión de su inventario. Las tecnologías de IA mejoran la precisión de las operaciones del almacén al minimizar el manejo de existencias y los errores de notificación.

Los sistemas de IA pueden detectar discrepancias y garantizar registros de inventario precisos a través del análisis de datos en tiempo real y los algoritmos de aprendizaje automático, lo que mejora la fiabilidad del cumplimiento de los pedidos.

3. Escalabilidad

Las soluciones de IA ofrecen escalabilidad, lo que permite a los almacenes adaptarse a las crecientes demandas sin un aumento proporcional de los recursos. A medida que crecen los volúmenes de negocio, los sistemas de IA pueden gestionar cargas de trabajo adicionales de forma eficiente, lo que garantiza que las operaciones sigan siendo fluidas y receptivas a los cambios del mercado.

La integración de la IA en los almacenes se asocia con una reducción del 25% en la huella del almacén gracias al uso optimizado del espacio. Los sistemas impulsados por la IA pueden escalar y adaptarse a las necesidades empresariales dinámicas, lo que permite a los almacenes gestionar la demanda fluctuante.

4. Toma de decisiones mejorada

La previsión impulsada por la IA puede reducir los errores entre un 20% y un 50%, lo que se traduce en una reducción de las ventas perdidas y la falta de disponibilidad de productos de hasta el 65%. La IA proporciona información basada en datos que respalda las decisiones estratégicas informadas en la gestión del almacén.

Al analizar grandes cantidades de datos, la IA puede identificar tendencias, pronosticar la demanda y optimizar los niveles de inventario, lo que permite a los gerentes tomar decisiones proactivas que mejoran la eficiencia general.

Desafíos y consideraciones en la implementación de la IA en el almacenamiento

Si bien la IA en el almacenamiento ofrece ventajas significativas, también presenta desafíos específicos. A continuación, se presentan algunas consideraciones clave que los minoristas deben tener en cuenta.

1. Costes de inversión iniciales

La implementación de la IA en el almacenamiento minorista requiere una importante inversión financiera inicial. Los costes pueden incluir la compra de hardware, como robots autónomos, sensores, infraestructura informática, desarrollo de software e integración.

Además, es posible que las empresas necesiten actualizar los diseños o sistemas de los almacenes para dar cabida a la tecnología de IA. Si bien estas inversiones pueden conducir a ahorros a largo plazo y a una mayor eficiencia, los costes iniciales pueden ser una barrera para las pequeñas y medianas empresas.

2. Adaptación de la fuerza laboral

La introducción de sistemas de IA cambia la naturaleza de las operaciones del almacén, lo que requiere que los empleados se adapten a nuevas funciones y tecnologías. Esto a menudo implica capacitar a los trabajadores para operar y mantener equipos habilitados para la IA o utilizar herramientas de análisis de datos.

A medida que algunas tareas manuales se automatizan, también puede haber preocupaciones sobre el desplazamiento de puestos de trabajo. La gestión eficaz de esta transición implica la readaptación del personal y la creación de nuevas oportunidades en las funciones de supervisión, mantenimiento y gestión de datos.

3. Seguridad y privacidad de los datos

Los sistemas de IA en el almacenamiento se basan en la recopilación y el análisis continuos de grandes volúmenes de datos, incluida la información del producto, los detalles del proveedor y los flujos de trabajo operativos. Garantizar la seguridad y la privacidad de estos datos es esencial.

Las empresas deben implementar medidas sólidas de ciberseguridad, como el cifrado, los controles de acceso seguros y el cumplimiento de las normas de protección de datos. Cualquier violación o uso indebido de los datos podría provocar interrupciones operativas y la pérdida de confianza entre las partes interesadas.

Aplicaciones prácticas de la IA en las operaciones de almacenes minoristas

Los principales minoristas han adoptado soluciones impulsadas por la IA para mejorar la automatización del almacén, la gestión del inventario y la eficiencia de la cadena de suministro. A continuación, se presentan cuatro ejemplos notables:

1. Amazon: automatización de almacenes con robots

Amazon revolucionó sus centros de distribución al adquirir Kiva Systems en 2012, integrando más de 750.000 robots para automatizar las operaciones del almacén. Estos robots transportan estantes enteros (pods) a los trabajadores humanos, lo que reduce el tiempo de caminata y aumenta la eficiencia de la recogida. Los modelos avanzados como Proteus navegan de forma autónoma, lo que mejora la seguridad y la productividad.

2. Walmart: visión artificial para la supervisión del inventario

Walmart implementó sistemas de visión artificial impulsados por la IA para supervisar los niveles de existencias en los estantes en tiempo real. En un programa piloto en 70 tiendas canadienses, las cámaras escanearon los estantes a intervalos, detectando existencias bajas y activando alertas de reposición. Esta automatización mejoró la disponibilidad en los estantes y redujo las comprobaciones manuales del inventario.

3. Zara: gestión del inventario impulsada por la IA

Zara emplea la IA para agilizar su cadena de suministro de moda rápida. Al analizar los datos de ventas y los comentarios de los clientes, la IA pronostica la demanda, optimiza los niveles de inventario y reduce el exceso de existencias. La integración de la tecnología RFID permite el seguimiento de productos en tiempo real, lo que mejora la precisión de las existencias y la capacidad de respuesta a las tendencias del mercado.

4. Cainiao de Alibaba: red logística inteligente

Cainiao, el brazo logístico de Alibaba, aprovecha la IA y los macrodatos para optimizar las operaciones del almacén y las redes de entrega. Los algoritmos de IA predicen los patrones de demanda, gestionan el inventario y coordinan la logística en una vasta red, lo que garantiza entregas oportunas y una utilización eficiente de los recursos.

Implementación de la IA en el almacenamiento minorista: dónde empezar y qué priorizar

Un enfoque estructurado es esencial para implementar con éxito la IA en el almacenamiento. Los pasos siguientes describen una hoja de ruta práctica que los minoristas pueden seguir:

1. Evaluar la infraestructura actual del almacén y las capacidades del SGA

Evalúe el diseño, el equipo y el sistema de gestión de almacenes (SGA) de su almacén. Comprenda qué datos se recopilan actualmente, cómo se procesan y si sus sistemas admiten la integración con herramientas de IA. Este paso ayuda a identificar las carencias y sienta las bases para futuras mejoras.

2. Identificar las áreas de alto impacto para la automatización

Busque procesos de almacén repetitivos propensos a errores o que creen cuellos de botella, como las comprobaciones de inventario, la recogida de pedidos o la generación de informes. Estos son candidatos ideales para la automatización a través de la IA, ya que las mejoras aquí pueden ofrecer resultados rápidos y medibles.

3. Elegir los socios o plataformas de IA adecuados

Seleccione proveedores o plataformas de IA que se ajusten a sus necesidades operativas y a su entorno técnico. Evalúe las soluciones en función de su capacidad para integrarse con sus sistemas existentes, la escalabilidad, la facilidad de uso y el nivel de soporte ofrecido.

La plataforma Avahi AI ofrece una solución poderosa para ayudar a las empresas a aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial sin necesidad de gestionar múltiples herramientas desconectadas.

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4. Comience con programas piloto

Antes de comprometerse con una implementación completa, implemente un programa piloto a pequeña escala, como el uso de la IA para el seguimiento automatizado del inventario o la generación de informes de rendimiento de los proveedores. Esto le permite probar la funcionalidad, recopilar comentarios y medir la eficacia con un riesgo mínimo.

5. Forme al personal e intégrelo con los sistemas ERP y de proveedores

Asegúrese de que los equipos de almacén, el personal de TI y los departamentos pertinentes estén capacitados para utilizar las nuevas herramientas de IA. La integración perfecta con los sistemas ERP, de adquisición y de proveedores es fundamental para el flujo de datos en tiempo real y la eficiencia de las operaciones.

6. Supervise los KPI y escale gradualmente

Realice un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), como la precisión del inventario, la velocidad de cumplimiento de los pedidos y el ahorro de costes. Utilice estos datos para perfeccionar su enfoque y ampliar las aplicaciones de la IA a otras funciones del almacén a un ritmo controlado.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

1. ¿Qué es la IA en el almacenamiento y cómo funciona?

En el almacenamiento, la IA utiliza tecnologías de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, la visión artificial y la robótica, para automatizar y optimizar las operaciones del almacén. Analiza los datos en tiempo real para tomar decisiones como predecir los niveles de existencias, recomendar nuevos pedidos, realizar un seguimiento del inventario y supervisar el rendimiento de los proveedores.

2. ¿Cómo ayuda la IA a reducir las roturas de stock y el exceso de existencias?

La IA predice la demanda analizando las ventas históricas, las tendencias estacionales y los plazos de entrega de los proveedores. A continuación, recomienda los puntos de pedido y las cantidades óptimas, minimizando el riesgo de roturas de stock y exceso de inventario.

3. ¿Qué tareas de almacén se pueden automatizar con la IA?

Las tareas comunes de almacén que la IA puede automatizar incluyen el seguimiento del inventario, el movimiento de existencias, la preparación de pedidos, la clasificación, el control de calidad y la generación de informes. La IA también automatiza la supervisión del rendimiento de los proveedores y la programación del mantenimiento.

4. ¿Cómo mejora la IA la elaboración de informes de los proveedores?

La IA automatiza la recopilación y el análisis de datos de inventario y proveedores en tiempo real. Genera informes precisos sobre las tasas de cumplimiento de los pedidos, los plazos de entrega, las tasas de devolución y la fiabilidad de los proveedores, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas.

5. ¿La IA en el almacenamiento es solo para grandes minoristas como Amazon?

No. Si bien los grandes minoristas lideran la adopción, muchas plataformas de IA están diseñadas para ser escalables y accesibles para los minoristas pequeños y medianos. Los programas piloto y la integración modular hacen que sea factible empezar poco a poco y expandirse con el tiempo.