La gestión de determinadas actividades operativas, como la tramitación de las solicitudes de presupuesto de transporte recibidas por correo electrónico, puede ser una tarea ardua y lenta, sobre todo si se trata de tomar decisiones estratégicas sobre los recursos en un entorno empresarial que cambia con rapidez.
La gestión tradicional de la cadena de suministro ya no puede ofrecer a las empresas la flexibilidad que necesitan dadas las características del ecosistema actual, caracterizado por la volatilidad, la perturbación y la imprevisibilidad. Por esta razón, la mayoría de las empresas han comenzado a automatizar sus procesos logísticos y de cadena de suministro con la ayuda de tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático y otras.
Digitalizando el proceso y aprovechando los algoritmos de Aprendizaje Automático y otras tecnologías de automatización, es posible agilizar enormemente las operaciones y liberar tiempo y recursos para otras actividades. Por tanto, es posible utilizar la automatización en la cadena de suministro para tomar decisiones estratégicas sobre los recursos y gestionar eficazmente la demanda de ofertas de transporte, lo que, en última instancia, contribuye al proceso de digitalización y a la competitividad en un mundo cada vez más interconectado.
Las principales tecnologías necesarias para mejorar el software de automatización de la cadena de suministro son la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML): mientras que en la actualidad los trabajadores dedican entre el 20% y el 30% de su semana laboral a gestionar documentos o información basada en documentos, el uso de algoritmos automatizados inteligentes puede optimizar los procesos empresariales, mejorar la precisión y los tiempos de respuesta, lograr importantes mejoras de la eficiencia operativa e importantes reducciones de costes.
Por ejemplo, las empresas dedicadas al transporte marítimo necesitan optimizar las actividades de back-office para la creación de borradores de conocimientos de embarque, cotizaciones de envío y manifiestos de carga. Sin embargo, a menudo experimentan ralentizaciones en los procesos debido a los largos plazos de gestión de las cotizaciones al contado, la recopilación de información sobre packing lists y los errores de introducción de datos relacionados, así como las complicaciones en el seguimiento de los contenedores. Estos problemas pueden superarse eligiendo soluciones tecnológicas innovadoras y escalables.
Por qué digitalizar y automatizar la cadena de suministro
La creciente cantidad de datos de la cadena de suministro requiere cada vez más herramientas digitales y automatizadas.
Las nuevas tecnologías están demostrando la importancia de la recolección, el tratamiento automático y el análisis de datos en la optimización de la cadena de suministro, ya que contribuyen a aumentar la eficacia y reducir los costes.
Con las enormes cantidades de datos que se generan en todas las fases de la cadena de suministro, desde la planificación hasta la entrega final, sólo las herramientas tecnológicas son capaces de procesar estas cantidades procedentes de diversas fuentes sin perder tiempo e información valiosa.
Por esta razón, cada vez más empresas están aumentando la cantidad de herramientas digitales en sus operaciones que permiten realizar cambios con fundamento para optimizar la cadena de suministro en cualquier momento.
Además, la digitalización y la automatización de la cadena de suministro pueden aportar una serie de beneficios a las empresas, como el ahorro de costes y la toma de decisiones estratégicas.
Mediante algoritmos de aprendizaje automático y otras tecnologías de automatización, las empresas pueden optimizar las actividades administrativas y reducir el riesgo de interrupciones, contribuyendo en última instancia a reducir costes y mejorar la eficiencia. El uso de análisis de datos y otras herramientas digitales puede, por tanto, ayudar a las empresas a comprender mejor las operaciones de su cadena de suministro, permitiéndoles identificar oportunidades de mejora y tomar decisiones más informadas. En general, el proceso de digitalización puede ayudar a las empresas a gestionar mejor sus cadenas de suministro y seguir siendo competitivas en un mundo cada vez más interconectado.
Hable con un experto
Tareas administrativas automatizadas con IA y aprendizaje automático
En el mundo de la logística, puede ocurrir que los empleados dediquen un tiempo valioso a leer documentos en papel o correos electrónicos para extraer la información que necesitan para realizar tareas operativas, como puede ser la generación de ofertas comerciales.
Se trata claramente de una actividad repetitiva y de escaso valor añadido: si a un directivo de nivel C se le encarga tomar decisiones estratégicas sobre los recursos, debe orientarlos hacia tareas que consuman menos tiempo y sean más rentables.
Aquí es donde entra en juego la automatización.
Por ejemplo, como parte del proceso de digitalización, la creación automatizada de presupuestos por correo electrónico con inteligencia artificial y aprendizaje automático puede ser una herramienta valiosa para las empresas que deseen agilizar sus operaciones y mantenerse a la vanguardia.
Los presupuestos automatizados por correo electrónico que utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden ayudar a las empresas a acelerar el tiempo necesario para crear presupuestos y tomar decisiones estratégicas sobre los recursos. Estas tecnologías avanzadas ayudan a las empresas a optimizar las actividades administrativas para reducir costes y el riesgo de interrupciones, contribuyendo en última instancia a reducir costes y mejorar la eficiencia.
El uso de análisis de datos y otras herramientas digitales también puede permitir a las empresas comprender mejor sus operaciones y detectar así oportunidades de mejora. De este modo, la automatización puede ayudar a las empresas a gestionar mejor los procesos y seguir siendo atractivas en un mercado cada vez más competitivo.
Sin embargo, hay muchos casos de uso para la digitalización y la automatización de procesos en la cadena de suministro y la logística. Estos casos de uso pueden abarcar desde el ámbito de los corredores logísticos y los centros de comercio, la facilitación del comercio, los puntos de contacto e interacción con los consumidores, los servicios circulares, las relaciones con los proveedores, las plataformas digitales y los mercados, la supervisión de la cadena de suministro, la gestión de riesgos, el aspecto financiero del comercio y la cadena de suministro hasta los procesos de toma de decisiones.
Veamos, pues, un caso concreto del funcionamiento de las automatizaciones de la cadena de suministro basadas en IA y Machine Learning.
Automatizar la gestión de las cotizaciones, la lectura de packing list y el seguimiento de contenedores
Así, la automatización de la cadena de suministro puede apoyar a las empresas en operaciones automatizadas de introducción de datos en ERP o SGA a partir de documentos logísticos, o ayudar a la industria del transporte a automatizar y estandarizar la extracción de información necesaria para la creación de presupuestos con tecnología de Inteligencia Artificial. Esto permite aumentar considerablemente la eficacia operativa.
Por lo tanto, está claro que la digitalización en el transporte responde a la necesidad de optimizar las actividades administrativas para crear borradores de conocimientos de embarque, cotizaciones de transporte y manifiestos de carga, y también reduce costes, disminuye el tiempo de funcionamiento y simplifica los procesos.
Echemos un vistazo a un caso de estudio real, que muestra en términos concretos cómo la digitalización puede ayudar a la industria del transporte a lograr significativas ganancias de eficiencia operativa e importantes reducciones de costes. Tomemos una serie de actividades que suelen estar interconectadas: la gestión de las cotizaciones, la lectura del packing list y el seguimiento de los contenedores.
“En el cumplimiento de estas tareas, las empresas de transporte experimentan una ralentización del proceso debido a los largos plazos de gestión de las cotizaciones, la recopilación de la información del packing list y los errores de introducción de datos relacionados, así como, las complicaciones en el seguimiento de los contenedores. Estos bloqueos pueden superarse con una solución tecnológica innovadora y escalable.”
Cuando el departamento de ventas recibe solicitudes de presupuesto puntuales de los clientes, el Procesamiento Inteligente de Documentos con la IA de Wenda lee automáticamente los correos electrónicos, realiza un análisis de los datos y, en diálogo con el sistema de gestión, envía el presupuesto al cliente.
Una vez que el cliente acepta el presupuesto, puede activarse el seguimiento del envío, los datos pueden extraerse automáticamente de una lista de empaquetado o un conocimiento de embarque y, a continuación, utilizarse para seguir el envío mediante el seguimiento de contenedores hasta el punto de entrega.
Con Container Tracking de Wenda es posible hacer un seguimiento automático de un contenedor simplemente partiendo de un documento en el que se encuentre el número de contenedor (lista de empaque, conocimiento de embarque, etc.). El seguimiento automático de los contenedores puede activarse empezando por una configuración única y, a continuación, habilitando y activando el documento del que queremos tomar la información, en este caso, una packing list.
Una vez reconocido el tipo de documento e identificado el número de contenedor, los algoritmos inteligentes de Wenda leen automáticamente toda la información que contiene el documento, en este caso también el número de contenedor.
Cada vez que se reciba una packing list, el sistema lo leerá todo por sí mismo, detectando el número de contenedores y activando automáticamente el seguimiento.
Podrá ver los detalles del seguimiento comprobando todos los hitos del contenedor rastreado, seguir su ruta en el mapa y recibir información y notificaciones en tiempo real, junto con todos los datos relacionados con el contenedor y la empresa de transporte o naviera, cerrando el círculo de un proceso de digitalización de alto valor añadido.
