En la actualidad, las empresas se ven enfrentadas a escenarios macroeconómicos complejos, marcados por la incertidumbre, el bajo crecimiento económico y una demanda acotada debido a factores como la inflación.
Enfrentadas a todas y cada una de las inclemencias del mercado, además, estas organizaciones también lidian con sus propios demonios internos, entre los que se cuentan: la baja de productividad, la resistencia al cambio, la escasez de recurso humano calificado, entre otros; un escenario desafiante que obliga a las organizaciones a repensar sus procesos logísticos y su performance de cara al cliente, a fin de alcanzar mayores niveles de flexibilidad, previsibilidad, eficiencia, productividad, seguridad y resiliencia.
Si nos enfocamos sólo en el ámbito logístico, las empresas han visto en la implementación tecnológica un camino para transitar las vicisitudes del mercado y de su interna. Los desafíos que enfrentan son urgentes y requieren consolidar una “mejor logística” para ser más competitivas. Así lo expone el estudio de McKinsey ‘Digital logistics: Technology race gathers momentum’, en el cual se estima que las compañías están invirtiendo en tecnologías para disminuir costos y elevar la productividad de sus almacenes y redes de transporte; en vistas de conseguir ventajas competitivas, mejorando sus capacidades para asegurar que una evolución sostenible en el tiempo.
Según asevera el estudio, la mayoría de los 250 líderes logísticos encuestados afirmaron que sus empresas han mantenido o aumentado sus inversiones en tecnología desde 2020”, agregando que ““ahora es el momento de invertir en tecnología logística para no quedar rezagados, con cada vez menos margen de maniobra”. En este sentido, un indicador ejemplificador propuesto por McKinsey se relaciona con el aumento de la inversión tecnológica que han experimentado empresas proveedores de servicios logísticos en los últimos 3 años, indicando que “alrededor del 87% de las empresas dedicadas al transporte declararon haber mantenido o aumentado sus inversiones en tecnología desde 2020 y el 93% afirmó tener previsto mantener o aumentar su gasto en los próximos tres años”.
En el entendido de que la inversión en tecnología para las empresas es hoy una tarea obligada, resulta interesante abordar el potencial de aquellas soluciones denominadas “de vanguardia”. En este ámbito, tecnologías como la Inteligencia Artificial Generativa (IA); el Machine Learning (ML) y el Internet de las Cosas (IoT) se imponen como las tendencias para la logística en 2024; un año que seguirá desafiando a las empresas que deberán cruzar la nueva frontera tecnológica.
Considerando lo anterior, resulta interesante conocer cómo estas tecnologías impactan los procesos logísticos, ya sea a través de aplicaciones acotadas en operaciones específicas; o a nivel integral. Para ello, analizaremos desde la óptica empírica sus usos.
IoT, TECNOLOGÍAS INTEGRADAS
A nivel logístico, las aplicaciones del Internet of Things (IoT) son aquellas basadas en la interconexión de los ‘objetos’ mediante Internet. Se trata de una vinculación entre las cosas (bienes) que contiene la supply chain y los sistemas de información actuales. ¿Suena complejo verdad?.
Pues bien, para aclarar el término, Carlos Valenciano, gerente general de Alai Secure, comentó que esta tecnología debe entenderse como “un ecosistema”. “El IoT no es una tecnología única, sino que trata de la combinación de muchos elementos. Por un lado, tenemos como denominador común de este ecosistema la existencia de un hardware que está instalado en algún lugar o en algún elemento, rescatando información. Después hay una serie de aplicaciones que se encuentran alojadas en la nube, en un smartphone o en un servidor; que reciben esa información y, a partir de eso, dependiendo del sector, hay una toma de decisiones. En medio de todo esto, hay un canal de comunicación que debe ser segura y esta comunicación es la que nosotros proveemos”, explicó.
Ahora bien, ante la interrogante respecto a cuál es el momento que este ecosistema está viviendo y sus aplicaciones a nivel empresarial y logístico, Carlos manifestó que se enfrenta un crecimiento “desaforado”, tras la pandemia. Según el experto, “este ecosistema venía impactando transversalmente a muchísimos sectores y muchísimas industrias, pero con la llegada de la pandemia y, sobre todo, por el nivel de aislamiento que se produjo, muchas compañías despertaron y se dieron cuenta de que tenían una serie de activos desperdigados o desplazados en diferentes lugares. Ante esa realidad, las empresas entendieron que necesitaban poder interactuar con ellos de manera remota y descubrieron que, a través de esta combinación de elementos (IoT), podían llegar a gestionar estos activos de forma más eficiente”.
Como un elemento determinante en la evolución de la implementación de la IoT, Valenciano destacó el desarrollo de las tecnologías de comunicación. “En el año 1992, cuando apareció el 2G, el nivel de comunicación que se podía dar por el ancho de banda o por la velocidad de transmisión era muy básica. Pero, a medida que las tecnologías de la comunicación fueron evolucionando al 4G o el 5G, la posibilidad de transmitir cada vez mayor cantidad de datos, a una mayor velocidad, permite casos de uso diferentes”.
Aterrizando esta realidad a la industria logística, el ejecutivo indica que “la IoT, aplicado al transporte, por ejemplo, permite desde la simple transmisión y localización de un vehículo determinado -a través de las soluciones de geoposicionamiento (GPS), pudiendo incorporar, incluso, videos de alta resolución para saber lo que está ocurriendo en el entorno (durante el proceso de transporte). Así, puedes escuchar y ver, además de ubicar el vehículo en el mapa, obteniendo esta data en tiempo real”.
En un ejemplo práctico, explicó la aplicación de la IoT en una empresa operadora de transporte privado, la que, combinando tecnologías de video vigilancia y georreferenciación ha implementado diversos protocolos ante potenciales robos. “Esta empresa de taxis, además de contar con sistemas GPS, incorporó cámaras a su flota e implementó un botón de pánico. Entonces, cuando el conductor del auto intuye o se siente amenazado ante una situación de riesgo, pulsa el botón de pánico y, automáticamente, las cámaras que tiene instaladas en el auto rescatan un clip de video de qué es lo que está ocurriendo y lo envía a un centro de monitoreo. Desde ese Centro de Monitoreo se puede enviar la información a Carabineros o a cualquier otra fuerza de seguridad”.
El ejemplo descrito es, según el vocero de Alai Secure, una de las aplicaciones más comunes del ecosistema IoT en Chile, no obstante, considera que con la llegada del 5G, ésta y otras aplicaciones se acelerarán hacia otros casos de uso.
En la industria de los alimentos u otro tipo de cargas que requieren el monitoreo de la cadena de frío, por ejemplo, Carlos Valenciano proyecta un incremento en el uso del ecosistema IoT. “Para las compañías que transportan o mueven mercancías que son sensibles a cambios de temperatura, este ecosistema es valioso. En Colombia, por ejemplo, uno de los países con mayor producción de flores en el mundo, el monitoreo de temperatura de las flores ocurre desde el momento de la recolección hasta la entrega en la floristería, en algún lugar del mundo. Todo ese traqueo, requiere de una monitorización de la humedad relativa del aire o del dispositivo donde va insertada esa flor o del nivel de oxígeno dentro de la cabina donde se está transportando, etc. Se trata de miles o millones de datos que se van transmitiendo en tiempo real y que necesitan ser tratados y gestionados”.
En este ejemplo específico, el vocero de Alai Secure asegura que el ecosistema IoT obtiene su mayor potencial con la interacción de las denominadas, tecnologías de vanguardia, tales como la Inteligencia artificial o el Machine Learning que permiten la prospección de nuevas aristas en el proceso logístico o la predicción – y gestión- de riesgos asociados a esa operativa, data que contribuye a la toma de decisiones informada.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA FLOTA
Considerando lo expuesto por Carlos Valenciano, resulta interesante ahondar en esta relación simbiótica entre tecnologías y dispositivos de vanguardia (IoT) y saber cómo impactan a un proceso logístico específico. En esta línea, Oscar Uribe, Latam Marketing Manager de FleetUp –proveedor de tecnologías para el monitoreo de flotas, incorporando Inteligencia Artificial- comentó que “en Chile, el interés por este tipo de tecnologías e integraciones va en ascenso, ya que las empresas requieren gestionar y mejorar su performance operativa, proteger sus activos y ser más eficientes a nivel de costos”.
En esta línea, y considerando la operativa de transporte – esencial en todo proceso logístico – Uribe explicó que para aquellos que toman las decisiones vinculadas a las operaciones de transporte y distribución, la supervisión y monitoreo de las flotas es una tarea de alta exigencia, que incluye no sólo saber en tiempo real “donde se encuentra el camión, sino también, cuál es el comportamiento del conductor al volante. Cuando obtenemos esa información, a través de nuestros dispositivos inteligentes, el siguiente paso es gestionar sobre esa data recolectada y ahí la IA cumple un rol determinante, ya que no sólo analiza importantes volúmenes de datos, sino que también es capaz de aprender de ellos y proyectar riesgos y potenciales mejoras al proceso de conducción e indicarlas al conductor en tiempo real para que las implemente, o bien, generar informes consolidados para los líderes del área”.
Al mismo tiempo, Uribe comentó que la implementación de este tipo de tecnologías, integradas como ecosistemas, representa importantes ventajas competitivas a nivel de costos operativos. “En un proceso de transporte inciden múltiples factores, tales como el comportamiento de los conductores al volante, el estado del camión y el entorno, por mencionar algunos; y si se carece de información sobre lo que ocurre con la flota es casi imposible gestionar. En contraparte, cuando se tiene un alto volumen de información no procesada, también se genera un problema, por ello, la vinculación de la IA a los dispositivos es tan relevante, ya que el análisis predictivo y preventivo es inmediato y la toma de decisiones es informada”.
A nivel de resultados, Uribe explicó que a partir de la implementación del ecosistema tecnológico propuesto por FleetUp, los clientes han reducido sus costos operativos de transporte hasta un 30%. “Al monitorear en tiempo real el desempeño del conductor durante su faena de transporte, nuestras soluciones basadas en IA pueden advertir diferentes oportunidades de mejora o riesgos, reduciendo indicadores como la accidentabilidad, el desperdicio de combustible o el detrimento de los activos, al proyectar mantenimientos preventivos de la flota, considerando aspectos como la continuidad operativa”.
En un ejemplo práctico, el ejecutivo comentó que “a través de la implementación de nuestro ecosistema tecnológico, un cliente logró detectar varias infracciones cometidas por los conductores de su flota durante la operación, gestionando este riesgo a través de la tecnología IA. Así, en sólo dos meses, logró mejoras del 90% en el uso del cinturón de seguridad por parte de los conductores e incorporó medidas preventivas para evitar accidentes, debido a somnolencia o malas prácticas al volante”.
MACHINE LEARNING, VISIBILIZANDO EL INVENTARIO
Siempre en torno a la implementación de tecnologías vanguardistas en modo ecosistema, dejamos atrás la carretera para ingresar en los secretos de las bodegas o centros de distribución, recintos puramente logísticos en los cuales se suscitan importantes desafíos ligados, principalmente, a la administración del inventario. En este punto, Sebastián Lewin, Cofundador de la StarUp Inventaria, empresa que brinda soluciones para la precisión del inventario, basadas en Machine Learning, abrió los fuegos, indicando que “hoy en día, las empresas, sobre todo del sector retail, enfrentan importantes retos y uno de ellos es mejorar las diferencias de inventario que se producen por problemas relacionados con la información del producto, con el etiquetado o simplemente, porque no se encuentra los productos al interior de las bodegas o tiendas.
Sólo en 2022, las empresas del retail perdieron cerca de 725 millones de dólares por diferencias de inventarios y obviamente esto impacta no sólo a nivel empresarial, sino también a nivel operativo, porque no se tiene visibilidad real y precisa del inventario”.
Ante esta problemática, Lewin explicó que a través de nuestra solución recibimos la información de los clientes sobre su inventario, emanadas desde sus sistemas de ERP o WMS, a través de la tecnología Machine Learning y modelos de precisión del inventario entregamos al cliente acciones preventivas y correctivas; y alertas en tiempo real o diarias de los SKUs con anomalías”.
De acuerdo con lo expuesto por el Cofundador de Inventaria, en la actualidad “no existe ninguna empresa que pueda asegurar que tiene una visibilidad de su inventario al 100%, porque estos procesos son desarrollados por personas y los humanos cometemos errores o desarrollamos malas prácticas en nuestro quehacer diario. Entonces, es claro que el problema existe y se evidencia a través de distintos indicadores, tales como: las devoluciones por productos cambiados, pérdida de ventas por inexistencias en el inventario cuando efectivamente existen en bodega, por solo mencionar algunos. Todas estas situaciones van ensuciando el manejo del stock disponible para la fuerza de venta o para el despacho”.
Al implementar la tecnología ML, en los procesos de administración del inventario en bodega, “las áreas de prevención de pérdidas son capaces de analizar con mayor eficiencia las líneas de transacciones y realizar ajustes de inventarios en tiempo y forma. Hoy, los analistas de prevención de pérdida pueden llegar a pasar hasta 6 horas buscando anomalías en las líneas de transacción debido al alto volumen de información que verifican. Vencimientos, obsolescencias, saltos del FEFO, son algunas de las anomalías que se evidencian y todas ellas podemos controlarlas, a través de nuestra solución, basada en ML y evitar pérdidas millonarias”.
En torno a las malas prácticas, Lewin explicó que -en lo referido al análisis del inventario- existen muchas cosas que pasan al interior de las bodegas y no son identificadas, porque las personas las esconden. En algunos casos, no se asumen las mermas, debido a los costos y a la larga, estas malas prácticas salen a la luz con graves consecuencias a nivel operativo y económico. Es por ello, que el uso de estas tecnologías implica no sólo análisis predictivos, sino también correctivos a fin de que estas situaciones se eliminen o minimicen.