El sector de la intralogística es esencial para tener un control total de los procesos internos de una empresa. La entrada de nuevas tecnologías con herramientas como el machine learning permiten obtener un mayor beneficio en los procesos de optimización interna.
En comunidades como Cataluña el sector logístico llega a representar el 14,4% del PIB. Este dato no hace más que afirmar la influencia e importancia de este sector en la sociedad. La necesidad de tener un control interno eficiente es plena. Por ello, la implantación de nuevas herramientas tecnológicas es, más que una opción, una necesidad.
Las tecnologías como el machine y deep learning están cambiando el sector logístico, tanto de forma interna como externa. El reconocimiento fotográfico, la previsión del comportamiento y almacenaje y el reconocimiento de patrones e información oculta son solo algunas de ventajas que pueden aportar estas herramientas tecnológicas.
¿Qué es el machine learning?
Englobado dentro de la inteligencia artificial, el machine learning, también llamado aprendizaje automático, trata la incorporación de procesos de pensamiento y aprendizaje autónomo en su algoritmo.
A partir del análisis de datos logra reconocer patrones y generar predicciones de forma autónoma, imitando el proceso de aprendizaje de los seres humanos.
Utilizando distintas herramientas estadísticas y el método de prueba y error, clasifica los datos obtenidos y genera a partir de ellos una serie de predicciones que permiten, posteriormente, la toma de decisiones de manera independiente.
Estas predicciones no son más que el resultado de un cuantioso análisis de datos que permite obtener el resultado más óptimo para cada proceso. Dentro del machine learning tenemos distintos tipos de aprendizaje.
Tipos de aprendizaje en el machine learning
Dado que las capacidades del aprendizaje automático se generan a partir del enfrentamiento constante hacia distintos escenarios, se puede englobar en 3 los tipos de aprendizaje que realizan:
Aprendizaje supervisado
Se basa en un procedimiento implantado previamente que permite englobar en un sistema de etiquetas los distintos datos. Esta manera facilita la comprensión de estos por parte de la inteligencia artificial y la permite realizar predicciones y toma de decisiones. Este tipo de aprendizaje es de los más comunes, lo podemos observar aplicado a distintas plataformas como el correo electrónico. La forma en la que se clasifican tus correos en distintas carpetas, como prioritario o spam, viene condicionada por este tipo de aprendizaje.
Aprendizaje no supervisado
Contrariamente al anterior, este tipo de aprendizaje no posee un conocimiento previo de los datos con un sistema de etiquetas. Se basa en la búsqueda de similitudes entre los datos a partir del descubrimiento de patrones ocultos. De esta manera aprenden a agruparlos en distintos bloques sin la necesidad de intervención humana.
Aprendizaje por refuerzo
Principalmente se basa en el método de prueba y error. El objetivo principal es que el algoritmo aprenda a comprender y encasillar los datos a partir de la experiencia. Motivado por una recompensa cuando toma una decisión correcta, el algoritmo logra desarrollarse y llegar a tomar las mejores decisiones en situaciones diversas.
Deep learning en el aprendizaje automático
Englobado dentro del machine learning, podríamos definirlo como una evolución o mejora de éste. El Deep learning o aprendizaje en profundidad se basa en la imitación de los comportamientos del cerebro humano y su red neuronal. De hecho, es una de las herramientas tecnológicas que más se acercan al aprendizaje humano.
A partir de una simulación de las conexiones neuronales se entrena para ser capaz de encontrar la resolución de los problemas a los que se enfrenta. Es decir, en lugar de organizar datos para que posteriormente ejecuten una serie de ecuaciones, lo que trata es de configurar una serie de parámetros para lograr aprender por su propia cuenta el reconocimiento de patrones.
Con su aplicación y estudio se ha logrado obtener mejoras a la hora de reconocer, detectar y entender los distintos datos que se manejan en los procesos analíticos. Cuanto mejores sean sus algoritmos y mayor sea la precisión, se podrán obtener datos con una profundidad mucho mayor.
Aplicación del machine learning a la intralogística
La logística interna engloba los movimientos de la mercancías en los procesos internos de la empresa, desde su recepción y almacenaje a la posterior entrega al cliente. De esta forma, acaba abarcando diversas operativas basadas en el análisis, trazabilidad, gestión y envío de materias.
Procesos que se dan dentro de la intralogística, como la identificación de cargas, almacenamiento efectivo, inventario, picking (preparación de pedidos) y la clasificación, entre otros, son fácilmente adaptativos a herramientas como el machine learning. Aplicar la tecnología a estos procesos permite realizarlos de una manera más rápida y eficiente, y tener la capacidad de obtener datos que pueden estar ocultos.
Al ritmo que aumentan las necesidades de los consumidores y proveedores, la adaptación al sector tecnológico será inevitable si se desea estar conectado y poder controlar los datos y procesos de logística interna en todo momento.
Aplicar el aprendizaje automático permite gestionar los datos de la manera más eficiente y adecuada. Es una ventaja competitiva frente al resto de empresas, a la par que un aprendizaje de la gestión de recursos.
