Explicación de la IA para la gestión de inventarios

En el vertiginoso mundo empresarial actual, la gestión eficaz del inventario es fundamental para el éxito de cualquier organización. Las empresas necesitan mantener el delicado equilibrio entre disponer de existencias suficientes para satisfacer la demanda y minimizar los excesos que conducen al despilfarro o al aumento de los costes. Inteligencia artificial (IA) ha surgido como una potente solución para agilizar los procesos de gestión de inventarios, ofreciendo información en tiempo real, automatización y capacidades predictivas que pueden mejorar drásticamente la eficiencia y la toma de decisiones.

Este blog explorará cómo la IA está transformando la gestión de inventarios, sus beneficios y aplicaciones clave para las empresas que buscan seguir siendo competitivas en el mercado moderno.

Últimas estadísticas sobre la IA para la gestión de inventarios

Éstos son algunos de los últimas estadísticas sobre la IA para la gestión de inventarios que ponen de relieve su creciente impacto en todos los sectores:

1. Crecimiento del mercado de la IA en la gestión de inventarios

• El mundo Mercado de la IA en la cadena de suministroque incluye la gestión de inventarios, se prevé un crecimiento del $5.610 millones en 2022 a $20.190 millones en 2029con un TACC del 20,2% Durante este periodo, se espera que los sistemas de gestión de inventarios** basados en la inteligencia artificial contribuyan a una reducción significativa de los costes y a la eficiencia operativa, ahorrando a las empresas hasta 1.000 millones de euros al año. 10-30% en costes operativos globales.

2. Automatización y eficiencia

• Mediante la aplicación de la IA y la automatización, las empresas han informado de que han reducido los costes de inventario hasta un 25%. Esto se consigue mediante una mejor previsión de la demanda y un seguimiento de las existencias en tiempo real.
• Los análisis predictivos basados en IA de Rsing para la gestión de inventarios han reducido desabastecimientos de hasta 65%Aumentar las ventas garantizando que los productos estén disponibles cuando los clientes los necesiten.

3. IA en la automatización de almacenes

• 74% de almacenes se espera que utilicen la IA en 2025, con la robótica y el software impulsados por la IA reduciendo significativamente la carga de trabajo manual en la manipulación de inventarios, la preparación de pedidos y el embalaje .
• Automati puede mejorar la precisión del picking en más de 99%, disminuyendo los costes de mano de obra y reduciendo las pérdidas de producto debidas a errores humanos.

4. Precisión de la previsión de la demanda

• Las empresas que han adoptado la IA para la previsión de la demanda y la optimización del nivel de existencias han experimentado hasta 85% mejora de la precisión de las previsionesque les ayuda a ajustar mejor el inventario a la demanda de los consumidores.
• Con predicciones precisas de IA, las empresas pueden minimizar los excedentes de inventario, reduciendo gastos de mantenimiento de existencias tanto como 15%.

5. Impacto en la resistencia de la cadena de suministro

• 75% de profesionales de la cadena de suministro creen que la IA ayudará a sus empresas a responder más eficazmente a las perturbaciones y a mejorar la resistencia de la cadena de suministro, especialmente en la planificación de inventarios .
• Durante la disrue mundial de la pandemia de COVID-19, las empresas con gestión de inventarios basada en IA pudieron ajustar las estrategias de inventario en tiempo real, reduciendo la pérdida de ventas y garantizando un flujo continuo de mercancías.

¿Qué es la IA en la gestión de inventarios?

La IA en la gestión de inventarios se refiere al uso de aprendizaje automático algoritmos, herramientas de automatización y análisis de datos para optimizar la forma en que las empresas gestionan, rastrean y reponen su inventario. La IA puede ayudar a las empresas a controlar los niveles de existencias, predecir la demanda futura, identificar ineficiencias y automatizar tareas manuales que antes llevaban mucho tiempo o eran propensas a errores.

Mediante el análisis de grandes cantidades de datos históricos, las tendencias actuales del mercado e incluso factores externos como el clima o los cambios económicos, la IA ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas sobre sus existencias, garantizando que los productos estén disponibles cuando se necesiten sin exceso de existencias.

Características principales de la gestión de inventarios basada en IA

1. Previsión de la demanda

• Una de las aplicaciones más potentes de la IA en la gestión de inventarios es su capacidad para predecir con exactitud la demanda futura. Analizando los datos históricos de ventas, el comportamiento de los clientes, las tendencias estacionales y factores externos como la situación económica, los sistemas de IA pueden predecir cuándo y cuánto se necesitará de un producto. De este modo, la reposición de existencias es más eficaz y se reduce la probabilidad de que se produzcan excesos de existencias o roturas de stock.

2. Seguimiento del inventario en tiempo real

• Los sistemas basados en IA permiten supervisar en tiempo real los niveles de inventario en múltiples ubicaciones, incluidos almacenes, tiendas y centros de distribución. Al integrarse con otros sistemas, como los terminales de punto de venta (TPV), la IA puede actualizar los registros de inventario al instante, a medida que los productos se venden o se devuelven. Esto garantiza que las empresas tengan siempre una visión precisa de sus niveles de existencias.

3. Reposición automática

• La IA puede automatizar el proceso de reposición de pedidos, garantizando que las existencias se repongan justo a tiempo para satisfacer la demanda de los clientes. Basándose en umbrales preestablecidos y en la demanda prevista, los sistemas de IA pueden hacer pedidos a los proveedores automáticamente, reduciendo la necesidad de intervención manual. Esto ayuda a evitar tanto el exceso como la escasez de existencias.

4. Optimización de almacenes

• La IA se utiliza para optimizar la disposición de almacenes y centros de distribución, garantizando que los productos se almacenen de forma eficiente y puedan recuperarse rápidamente. Mediante simulaciones basadas en IA, las empresas pueden determinar la disposición más eficiente para almacenar artículos, minimizando los tiempos de recuperación y reduciendo los costes de mano de obra. La IA también puede predecir las horas punta de determinados productos y ajustar la disposición del almacén en consecuencia.

5. Gestión de las relaciones con los proveedores

• Las herramientas de IA pueden supervisar el rendimiento de los proveedores, hacer un seguimiento de los plazos de entrega y analizar la fiabilidad de los distintos proveedores. Esto permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos a la hora de seleccionar proveedores, negociar contratos y gestionar relaciones. Al automatizar este proceso, las empresas pueden evitar retrasos y garantizar un suministro constante de mercancías.

¿Cuáles son las ventajas de la IA en la gestión de inventarios?

1. Mejora de la eficiencia

• La IA automatiza tareas repetitivas y manuales como el seguimiento de existencias, la reposición y el procesamiento de pedidos. Esto reduce la necesidad de intervención humana, liberando a los empleados para que se centren en tareas de mayor valor, al tiempo que se reducen los errores asociados a los procesos manuales.

2. Reducción de costes

• La IA ayuda a las empresas a evitar tanto el exceso de existencias como las roturas de stock, que pueden dar lugar a elevados costes de almacenamiento o pérdidas de ventas. Con una previsión precisa de la demanda, las empresas pueden mantener niveles óptimos de inventario, reduciendo los gastos de almacenamiento, el deterioro y las rebajas.

3. Mejora de la toma de decisiones

• La IA proporciona información en tiempo real y análisis predictivos que permiten a las empresas tomar decisiones informadas sobre los niveles de inventario, la gestión de proveedores y las estrategias de almacenamiento. Con datos basados en IA, las empresas pueden responder rápidamente a los cambios en la demanda o las condiciones del mercado.

4. Mayor satisfacción del cliente

• Al garantizar que los productos estén siempre en stock y reducir los plazos de entrega mediante una mejor gestión del inventario, las empresas pueden aumentar la satisfacción del cliente. Los sistemas automatizados pueden predecir cuándo es probable que se agoten los artículos y activar nuevos pedidos a tiempo para evitar la escasez, garantizando que los clientes siempre puedan obtener los productos que necesitan.

5. Mejor gestión de los proveedores

• La IA rastrea y analiza el rendimiento de los proveedores, lo que permite a las empresas elegir a los más fiables, negociar mejores condiciones y evitar retrasos en su cadena de suministro. Al garantizar el flujo fluido de mercancías, las empresas pueden evitar interrupciones que podrían afectar negativamente a sus operaciones.

Aplicaciones reales de la IA en la gestión de inventarios

1. Industria minorista

En el comercio minorista, la IA ayuda a gestionar el inventario en múltiples ubicaciones, garantizando que los niveles de existencias sean constantes y que los clientes puedan encontrar los productos que desean. Minoristas como Walmart y Amazon utilizan sistemas basados en IA para prever la demanda, optimizar el almacenamiento en almacén y automatizar el proceso de reposición, lo que se traduce en operaciones eficientes y mejores experiencias para los clientes.

2. Fabricación

La IA se utiliza para rastrear materias primas y componentes en las industrias manufactureras, ayudando a las empresas a gestionar su cadena de suministro y evitar retrasos en la producción debidos a la escasez de materiales. Con la previsión de la demanda basada en IA, los fabricantes pueden planificar mejor sus programas de producción y reducir el riesgo de infraproducción o sobreproducción.

3. Comercio electrónico

Las plataformas de comercio electrónico como Shopify y eBay aprovechan la IA para controlar los niveles de existencias, predecir la demanda de los clientes y automatizar los procesos de envío. Las herramientas de IA ayudan a comercio electrónico Las empresas optimizan sus centros de distribución, reducen las roturas de stock y gestionan las fluctuaciones estacionales de la demanda.

4. Productos farmacéuticos

La industria farmacéutica confía en la IA para gestionar el suministro de medicamentos, garantizando que estén disponibles cuando se necesiten sin exceso de existencias. La IA también puede hacer un seguimiento de las fechas de caducidad, gestionar los requisitos de almacenamiento en frío y garantizar el cumplimiento de la normativa, mejorando tanto la precisión del inventario como la seguridad del paciente.

¿Cuáles son los retos de implantar la IA en la gestión de inventarios?

1. Costes iniciales elevados

• La implantación de sistemas de gestión de inventarios basados en IA puede resultar costosa, ya que requiere invertir en nuevo software, hardware y formación del personal. Para las pequeñas empresas, el coste inicial de las soluciones de IA puede ser un obstáculo para su adopción.

2. Calidad e integración de datos

• La IA se basa en datos de alta calidad para realizar predicciones precisas. Si los datos de inventario de una empresa son imprecisos o están aislados en diferentes sistemas, pueden afectar al rendimiento de los algoritmos de IA. Garantizar que los datos estén limpios, sean precisos y estén integrados es esencial para el éxito de la implementación de la IA.

3. Complejidad de la adopción

• La complejidad de la tecnología de IA puede resultar abrumadora para las empresas que carecen de los conocimientos técnicos necesarios para implantar y gestionar sistemas de IA. Las empresas necesitan invertir en el talento y la formación adecuados para adoptar con eficacia la gestión de inventarios basada en IA.

¿Cuáles son las técnicas de IA esenciales que transforman la gestión de inventarios?

Varias técnicas de IA están transformando la gestión de inventarios al mejorar la eficacia, la precisión y la toma de decisiones. He aquí algunas de las técnicas esenciales de IA impulsar esta transformación:

1. Aprendizaje automático (AM)

• Previsión de la demanda: Los algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos históricos de ventas, las tendencias del mercado y los factores externos (como la estacionalidad) para predecir la demanda futura. Esto permite a las empresas optimizar los niveles de inventario y evitar el exceso de existencias o las roturas de stock.
• Reconocimiento de patrones: El ML detecta patrones en los datos de inventario, ayudando a las empresas a identificar tendencias o anomalías en el movimiento de existencias, como picos inesperados en la demanda.

2. Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

• Introducción y análisis automatizados de datos: PNL se utiliza para procesar datos no estructurados, como correos electrónicos de proveedores, informes de ventas o comentarios de clientes. Al extraer información de estas fuentes, las empresas pueden mejorar la planificación de inventarios y la gestión de proveedores.
• Chatbots y asistentes virtuales: Los asistentes virtuales basados en IA ayudan a los trabajadores o encargados de almacén a acceder a la información de inventario o a los detalles de los pedidos mediante comandos de voz o texto, agilizando la comunicación.

3. Análisis predictivo

• Predicciones sobre el nivel de existencias: El análisis predictivo utiliza modelos de IA para predecir cuándo será necesario reponer existencias en función de la velocidad de ventas actual, factores externos (por ejemplo, patrones meteorológicos) y el comportamiento de los consumidores. Esto evita tanto el exceso de existencias como las roturas de stock, mejorando el flujo de caja y la satisfacción del cliente.
• Optimización del plazo de entrega de los proveedores: La IA analiza el rendimiento pasado de los proveedores y los plazos de entrega para ayudar a las empresas a anticipar retrasos o problemas, optimizando la planificación de las compras.

4. Automatización robótica de procesos (RPA)

• Reposición automática: La RPA puede automatizar tareas repetitivas como la reordenación del inventario, la actualización de los niveles de existencias y el seguimiento de los envíos. Esto elimina el error humano y garantiza que los niveles de inventario se ajusten constantemente en función de los datos en tiempo real.
• Automatización de almacenes: En los almacenes, los robots equipados con IA pueden recoger, empaquetar y transportar mercancías de forma autónoma, aumentando la eficiencia en el proceso de cumplimiento.

5. Visión por ordenador

• Control de inventario en tiempo real: Los sistemas de visión por ordenador basados en IA utilizan cámaras y sensores para hacer un seguimiento en tiempo real de los niveles y ubicaciones de las existencias. Esto ayuda a las empresas a mantener un recuento preciso de las existencias y reduce las discrepancias en el inventario.
• Control de calidad automatizado: Los sistemas de visión basados en IA inspeccionan los productos en busca de defectos durante la producción o el envasado, garantizando que sólo se añadan al inventario artículos de calidad.

6. Aprendizaje profundo

• Modelos avanzados de previsión: El aprendizaje profundo puede manejar relaciones más complejas y no lineales en los datos, mejorando la previsión de la demanda al tener en cuenta una gama más amplia de variables como las condiciones económicas, la confianza de los consumidores y la actividad de los competidores.
• Optimización de la distribución del almacén: Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden simular varias configuraciones de almacén y optimizar la disposición para agilizar la recogida y el embalaje, reduciendo los costes de mano de obra y tiempo.

7. Aprendizaje por refuerzo

• Optimización de la política de inventario: El aprendizaje por refuerzo ayuda a las empresas a ajustar dinámicamente las políticas de inventario (por ejemplo, los puntos de reorden o las cantidades pedidas) aprendiendo de las interacciones con el entorno, como las fluctuaciones de la demanda o las interrupciones de la cadena de suministro.
• Sistemas adaptativos: El aprendizaje por refuerzo permite a los sistemas aprender de los resultados, mejorando continuamente las decisiones sobre niveles de existencias, aprovisionamiento y distribución a lo largo del tiempo.

8. Integración de IoT e IA

• Sensores inteligentes: Los dispositivos IoT, integrados con IA, controlan los niveles de existencias, las condiciones ambientales (como la temperatura o la humedad) y el movimiento en tiempo real. Estos sensores transmiten datos a sistemas de IA que analizan la información y activan las acciones necesarias, como reordenar los productos o ajustar las condiciones de almacenamiento.
• Visibilidad de extremo a extremo: La combinación de IA con IoT proporciona a las empresas una visión completa y en tiempo real de su inventario en toda la cadena de suministro, desde las materias primas hasta los productos acabados.

9. Sistemas de recomendación

• Asignación dinámica de existencias: Los motores de recomendación basados en IA pueden sugerir niveles óptimos de existencias para distintas ubicaciones (tiendas, almacenes, etc.) en función de factores como la demanda regional, las tendencias de ventas y las preferencias de los clientes.
• Agrupación de productos: La IA recomienda paquetes de productos o productos alternativos en función de los niveles de inventario y las preferencias de los clientes, optimizando las ventas y reduciendo el exceso de existencias.

El futuro de la IA en la gestión de inventarios

A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando, podemos esperar aplicaciones aún más sofisticadas en la gestión de inventarios. Los robots con IA y los almacenes automatizados ya son una realidad, con empresas como Amazon a la cabeza. Los futuros avances en aprendizaje automático, visión por ordenador y análisis predictivo agilizarán aún más los procesos de inventario, proporcionando a las empresas mayor flexibilidad, precisión y eficiencia.

Conclusión

La IA está revolucionando la gestión de inventarios al proporcionar información en tiempo real, mejorar la eficiencia y reducir los costes. Mediante la previsión de la demanda, el reabastecimiento automático y la gestión de proveedores, la IA ayuda a las empresas a optimizar sus niveles de existencias y agilizar sus operaciones. A medida que la tecnología de IA siga avanzando, las empresas que adopten sistemas de gestión de inventario basados en IA estarán mejor posicionadas para prosperar en un mercado tan competitivo. Para obtener más información, póngase en contacto con Carmatec.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué es la IA en la gestión de inventarios?

La IA en la gestión de inventarios utiliza algoritmos de aprendizaje automático, herramientas de automatización y análisis de datos para optimizar el seguimiento de inventarios, la previsión de la demanda, la reposición de existencias y la gestión de proveedores. Ayuda a las empresas a gestionar su inventario de forma más eficiente, proporcionándoles información en tiempo real y reduciendo la probabilidad de que se produzcan excesos de existencias o roturas de stock.

2. ¿Cómo mejora la IA la previsión de la demanda?

La IA mejora la previsión de la demanda analizando los datos históricos de ventas, el comportamiento de los clientes, las tendencias estacionales y factores externos como las condiciones meteorológicas o económicas. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan estos datos para predecir la demanda futura con mayor precisión, lo que permite a las empresas optimizar los niveles de existencias y satisfacer la demanda de los clientes sin exceso de existencias.

3. ¿Cuáles son las ventajas de utilizar la IA para la gestión de inventarios?

Los beneficios de la IA en la gestión de inventarios incluyen una mayor eficiencia, la reducción de los costes operativos, una mejor toma de decisiones a través de conocimientos en tiempo real, una mayor satisfacción del cliente al garantizar la disponibilidad del producto, y procesos automatizados que reducen los errores humanos y los costes laborales.

4. ¿Puede la IA automatizar la reposición de inventarios?

Sí, la IA puede automatizar la reposición de existencias estableciendo umbrales predefinidos y pronosticando la demanda futura. Cuando los niveles de existencias caen por debajo de un determinado punto, los sistemas de IA reordenan automáticamente los artículos, garantizando que las existencias se reponen justo a tiempo para satisfacer la demanda, reduciendo tanto el exceso de inventario como las roturas de stock.

5. A qué retos pueden enfrentarse las empresas a la hora de implantar la IA en la gestión de inventarios?

Las empresas pueden enfrentarse a retos como los elevados costes iniciales de implantación, la necesidad de disponer de datos limpios y precisos para que la IA funcione eficazmente, la integración con los sistemas existentes y la complejidad de gestionar los sistemas impulsados por la IA, que pueden requerir conocimientos técnicos especializados.