El estudio ‘AI in Retail’, de la firma Honeywell, ha demostrado que 6 de cada 10 minoristas esperan adoptar la IA en 2024. Sin embargo, el 84% de los retailers aún no ha invertido en esa tecnología. La falta de herramientas adecuadas puede acarrear una serie de problemas, desde el seguimiento impreciso del inventario hasta compras excesivas o insuficientes, ajustes de stock y niveles de servicio insatisfactorios. Ante este escenario, el avance tecnológico se vuelve una decisión inaplazable.
En el escenario actual de ruptura de las cadenas de suministro y aumento de los costos de los transportes, el almacén se ha transformado en un centro de resultados para las empresas. A pesar de las innegables ventajas de la introducción de tecnología en la gestión de almacenes, el avance tecnológico aún persiste pendiente en diversas industrias. Por ejemplo, en el sector minorista, apenas el 16% de los integrantes han incorporado el Machine Learning (ML) o la Inteligencia Artificial (IA) en sus operaciones comerciales.
Los mayores desafíos de la adopción de la IA, por parte de los empresarios, se debe por las limitaciones presupuestarias (49%), por el desafío de evidenciar valor de la IA para el negocio (29%) y por la falta de expertise interno para gestionar esa tecnología (21%). La adopción de un Sistema de Gestión de Almacenes (WMS, por sus siglas en inglés), puede ayudar a las empresas a superar estos retos.
El software WMS, permite supervisar y administrar las actividades cotidianas de un almacén o centro de distribución, controlar el flujo de inventario desde su recepción hasta su envío y proporciona visibilidad en tiempo real de los bienes almacenados y en tránsito. La integración de la IA en un WMS (sistema de gestión de almacenes), contribuyen para una mejora significativa de la gestión de inventarios al proporcionar capacidades avanzadas de análisis predictivo y optimización.
Mediante el análisis de datos históricos de ventas, patrones estacionales, tendencias del mercado y otros factores, la IA puede predecir con precisión la demanda futura de productos. Estos pronósticos se utilizan para ajustar los niveles de inventario y minimizar tanto los excedentes como las faltantes, optimizando así la disponibilidad de productos y reduciendo costos operativos.
Conjuntamente, los algoritmos de ML analizan continuamente datos en tiempo real, como tasas de venta y tiempos de entrega de proveedores, para ajustar dinámicamente los niveles de inventario y mantener un equilibrio óptimo. Esta capacidad de optimización constante permite una gestión de inventario más eficiente y adaptable a las fluctuaciones del mercado.
Cómo un WMS aprovecha la IA y el ML para optimizar la gestión de inventarios:
- Políticas de Sloting y Gestión del espacio: Utilizando IA para maximizar el uso del espacio existente de forma visual y automatizar procesos repetitivos y propensos a errores.
- Pronóstico de la demanda: La IA analiza datos históricos para predecir con precisión la demanda futura de productos, ajustando los niveles de inventario y optimizando la disponibilidad de productos.
- Optimización de inventario: Los algoritmos de ML ajustan dinámicamente los niveles de inventario en función de datos en tiempo real, maximizando la eficiencia operativa y reduciendo costos.
- Segmentación de productos: El ML agrupa productos similares en categorías específicas, permitiendo estrategias personalizadas de gestión de inventario.
- Detección de anomalías: La IA identifica anomalías en los datos de inventario para una detección temprana de problemas en la cadena de suministro.
- Optimización de la cadena de suministro: El ML analiza datos de múltiples fuentes dentro de la cadena de suministro para identificar áreas de mejora y optimizar la eficiencia operativa.
- Personalización y recomendaciones: La IA personaliza las recomendaciones de productos para clientes individuales, influyendo en la demanda y gestionando los niveles de inventario de manera más efectiva.
