ID Logistics optimiza su cadena de suministro mediante el uso de tecnologías basadas en IA

ID Logistics ha integrado la inteligencia artificial dentro de su estrategia de innovación para mejorar la eficiencia en sus operaciones y ofrecer un servicio más rápido y eficaz. 

Gracias a la implementación de tecnologías avanzadas basadas en IA, la empresa ha logrado avances en áreas clave como la predicción de la demanda, la gestión de inventarios y la optimización de rutas de transporte, todos ellos procesos que impactan directamente en los niveles de satisfacción del cliente.

“La IA facilita la anticipación de la demanda al analizar grandes volúmenes de datos históricos y actuales”, Berto Gil, Senior Manager de Digitalización e Innovación de ID Logistics Iberia.
 

Berto Gil, Senior Manager de Digitalización e Innovación de ID Logistics Iberia, señala los beneficios asociados a la IA predictiva: “La IA facilita la anticipación de la demanda al analizar grandes volúmenes de datos históricos y actuales. De ese modo, puede prever patrones futuros, en base a modelos avanzados de machine learning. Esto facilita una planificación más precisa del inventario, minimizando tanto la acumulación de excedentes como la rotura de stocks”. 

IA predictiva

Al poder anticiparse a las fluctuaciones del mercado, la empresa ha optimizado sus cadenas de suministro, lo que no solo ha mejorado su eficiencia operativa, sino también la satisfacción del cliente al asegurar que los productos estén disponibles en tiempo y hora. 

Estas tecnologías avanzadas también permiten una mejor asignación de los recursos humanos, ajustando la plantilla a las necesidades operativas en cada momento. Al prever los picos de demanda en periodos como Navidad o Black Friday, o los períodos de baja actividad, es posible gestionar el personal de manera más eficiente, lo que conduce a una mejora de la productividad y a una mayor satisfacción laboral. 

IA generativa

Una de las aplicaciones más destacadas de la IA en la compañía es la optimización de rutas y su rentabilidad, más relacionada con la IA generativa y en combinación con la rama predictiva. A través de algoritmos avanzados, se analizan variables como el tráfico, las condiciones meteorológicas, las restricciones de las carreteras o la rentabilidad de la ruta para diseñar itinerarios perfectamente configurados en tiempo real. Este enfoque ha dado lugar a una reducción de los tiempos de entrega y el consumo de combustible y, con ello, un ahorro de costes y una disminución de la huella de carbono. De la misma manera, estas herramientas han permitido analizar patrones de consumo y datos de ventas para ajustar los niveles de stock de manera dinámica.

Asimismo, esta tecnología está mejorando el proceso de reclutamiento de personal a través del análisis de documentación y la generación de perfiles óptimos. Al crear recomendaciones sobre los mejores candidatos en función de las necesidades específicas de la empresa y las competencias requeridas, agiliza la selección de recursos humanos, asegurando un proceso más eficiente y menos sesgado.

Otra área clave es la automatización avanzada de almacenes. “La utilización de algoritmos generativos ayuda a que los sistemas de gestión en estos entornos se adapten de forma dinámica a los flujos de mercancía, reorganizando el inventario de manera autónoma y, a su vez, previendo futuros movimientos de stock”, apunta Gil. Esto ha aumentado la eficiencia en la gestión del espacio y ha agilizado las operaciones logísticas. 

Esta apuesta de la compañía por la inteligencia artificial no solo responde a una necesidad operativa, sino también a la creciente demanda del mercado por soluciones más sostenibles y eficientes.