La inteligencia artificial en logística y distribución
La inteligencia artificial (IA) es considerada como una tecnología que puede ayudar a las empresas de manufactura y distribución a modernizarse y digitalizar sus operaciones
Hace ya tiempo que la inteligencia artificial (IA) es considerada como una tecnología que puede ayudar a las empresas de manufactura y distribución a modernizarse y digitalizar sus operaciones.
Rubén Belluomo, gerente comercial de Infor Cono Sur, la describe como una herramienta que hace que las operaciones funcionen más eficientemente, y comenta algunas de las formas en que la IA puede ayudar a una empresa de logística y distribución:
Recomendaciones de ventas:
Puede realizar recomendaciones para compras adicionales a lo que el cliente está comprando y las que se realizan por mostrador brinda información para realizar sugerencias a los clientes.
Recomendaciones proactivas de proveedor:
Cualquier error en el proceso de selección de proveedores puede causar un bajo rendimiento, disrupciones en la cadena de suministro e ineficiencia en el proceso empresarial. Los modelos de machine learning impulsados por IA segmentan a los proveedores considerando: puntualidad, calidad y cantidad de proveedores disponibles.
Recomendaciones de descuentos:
Usando datos históricos de las órdenes de los clientes, la IA conoce los ítems, cantidades, precios y descuentos de cada una, y aumenta el conocimiento del cliente con las recomendaciones máximas que pueden ofrecerse.
Optimización del inventario:
Contar con demasiado inventario llena los centros de distribución y compromete el capital, dado que no contar con suficiente no permite completar las órdenes. SI el inventario no se encuentra en el centro de distribución adecuado agrega costo al transporte y al tiempo de entrega. La IA puede analizar los patrones de las órdenes del cliente y optimizar la cantidad en el inventario para aumentar las ventas y la rentabilidad.
La inteligencia artificial también puede:
Ayudar a maximizar la vida de los activos por medio del análisis predictivo sobre las necesidades de salud, mantenimiento y repuestos; generar visibilidad sobre qué vender y cómo mantener a los clientes satisfechos, ya que mejora la eficiencia en la interacción y retención aumentando la facturación; iniciar disparadores de procesos automatizados considerando eventos específicos o condiciones para mejorar la eficiencia y disminuir los procesos manuales; acceder a datos ocultos para aumentar la automatización y lograr mayor eficiencia.
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