Los requisitos de optimización de la cadena de suministro y la logística han llevado a definir modelos operativos destinados a eliminar los residuos y mejorar el uso de los recursos. Esto es especialmente relevante para la logística de Alimentación y Bebidas y la cadena de frío, que se relacionan con productos perecederos y fechas de caducidad: hacer que la logística sea eficiente significa, de hecho, salvaguardar los productos y, en consecuencia, los ingresos.
El International Journal of Science and Technology Research Archive destaca las posibilidades que ofrecen la Inteligencia Artificial y la Analítica para evitar el despilfarro. En efecto, el análisis de datos en tiempo real y la disponibilidad de modelos predictivos permiten identificar anomalías, asegurar el perfecto funcionamiento de las plantas, mantener las existencias bajo control y garantizar el cumplimiento de la cadena de frío a lo largo de toda la cadena de suministro.
La IA y la analítica al servicio de la logística de alimentos y bebidas
En los diversos procesos de almacén implicados en la gestión de productos perecederos, el uso combinado de Inteligencia Artificial y Analítica aporta beneficios concretos para garantizar una cadena de frío sin pérdidas ni desperdicios.
Tomemos, por ejemplo, el seguimiento de la temperatura de los productos a lo largo de toda la cadena: la IA (visión por ordenador) puede señalar, mediante cámaras térmicas, diferencias de temperatura en cámaras frigoríficas o en determinadas zonas, o la fuga de aire por las puertas; los sensores IoT pueden detectar tendencias de temperatura a lo largo de todo el recorrido, incluido el seguimiento al paso de las puertas; Analytics, por su parte, podría interceptar determinados fenómenos como recurrentes y asociarlos a otras variables (por ejemplo, el estado de mantenimiento de los equipos de refrigeración, el fabricante de la maquinaria, la temporada en la que se producen los fenómenos, el tipo de producto, etc.); la intersección de esta información podría dar una indicación de cómo y dónde intervenir, y permitiría reducir el despilfarro y mejorar la actividad de la empresa. Por lo tanto, la IA y la analítica pueden contribuir de forma oportuna y significativa a la logística de la alimentación y las bebidas en diversas formas:
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Gestión de la cadena de frío. Es el aspecto más importante para el cuidado de los productos perecederos, y está condicionado por varios elementos, como, por ejemplo, el control de los parámetros ambientales (temperatura, humedad, etc.), el correcto funcionamiento de la maquinaria, la frecuencia de manipulación de los productos o, por último, la velocidad de traslado dentro del almacén. Se trata de elementos para los que la IA y la Analítica aportan una contribución sustancial: mantenimiento predictivo de las plantas para anticiparse a las situaciones de crisis; trazabilidad completa de los recorridos para controlar los parámetros medioambientales en cada paso o puerta; análisis de los movimientos para optimizar los recorridos y, eventualmente, adquirir sistemas AMR - Robot Móvil Autónomo. También hay que destacar que la contribución de la IA y la Analítica también se extiende a la entrega, que es fundamental para garantizar la cadena de frío.
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Inventory Management (Gestión de existencias). La gestión de inventarios y suministros es fundamental para reducir los desperdicios y las pérdidas. La IA y la analítica contribuyen a una gestión óptima del inventario de varias maneras
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Análisis predictivo: los datos históricos de ventas, la estacionalidad o las tendencias del mercado permiten prever la demanda futura con mayor precisión; - gestión de inventarios: optimizar los niveles de inventario teniendo en cuenta, por ejemplo, los plazos de entrega de los proveedores, la rotación de existencias o los procedimientos de reordenación; gestión de fechas de caducidad: supervisar continuamente las fechas de caducidad de los productos frescos o perecederos y proporcionar indicaciones para su recuperación, como, por ejemplo, estrategias de promoción o donación, evitando pérdidas
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Control de calidad. La IA y la analítica también pueden ayudar a verificar el estado de los alimentos mediante la aplicación de la visión por ordenador (inspección automática para detectar abolladuras, diferencias de color, presencia de hongos o daños en la estructura física del producto). Se pueden reconocer patrones asociados a productos defectuosos o contaminados.
Existen, dentro del almacén de alimentación y bebidas, otros aspectos que pueden beneficiarse de la implantación de algoritmos de IA y analítica, como, por ejemplo, la optimización del layout o la adquisición de tecnologías de automatización. No obstante, estos aspectos implican inversiones considerables y deben evaluarse caso por caso.
Reducción de desperdicios y pérdidas: la contribución de Stockager® Suite
La implantación de IA y Analytics está estrechamente relacionada con el WMS, que se encarga de coordinar los procesos del almacén. La plataforma de gestión de almacenes es fundamental para maximizar los beneficios de estas tecnologías. AI y Analytics se basan en datos (tanto históricos como en tiempo real), cuya gestión condiciona la eficacia de los algoritmos. Stockager® Suite, el WMS del Beta 80, optimiza la gestión de datos con opciones precisas de arquitectura:
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Disponibilidad inmediata de la información. Todos los componentes del almacén (máquinas, automatismos, sensores, etc.) están integrados de forma nativa por Stockager® Suite. Esto significa que el software de control del hardware (WCS - Warehouse Control System) es interno a Stockager® Suite, y los datos generados por los equipos están inmediatamente disponibles para las plataformas de IA y Analytics, garantizando el máximo rendimiento de los algoritmos. Esto es especialmente importante para el análisis en tiempo real (visión por ordenador, control sensorial, control de parámetros ambientales, etc.).
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Integración de plataformas de IA y Analítica. Las plataformas de IA como, por ejemplo, Microsoft Power BI, pueden acceder a la base de datos histórica o a las funcionalidades de Stockager® Suite a través de API - Application Programmable Interface. Las plataformas analíticas externas pueden, por tanto, acceder al WMS de forma estándar.
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Cuadro de mandos. El panel de visualización de Stockager® Suite ofrece una visibilidad completa de los procesos en curso y del historial de actividades. Así, las alertas proporcionadas por la IA o los cambios en los procesos están disponibles a través de una interfaz gráfica específica.
La gestión óptima de la cadena de frío y la reducción de desperdicios y pérdidas requieren un esfuerzo significativo, tanto en términos de complejidad del proyecto como de inversión económica. Si, de hecho, los algoritmos de IA y Analytics ofrecen una contribución sustancial en términos de análisis inteligente de los fenómenos actuales y la disponibilidad de modelos predictivos, por otro lado, se necesita una red de sensores inteligentes para suministrar los datos y, sobre todo, un WMS capaz de hacerlos utilizables. La logística de alimentos y bebidas concebida de este modo permite a las empresas prepararse para el futuro, que deberá ser cada vez más sostenible, impulsada por los datos y capaz de adaptarse a las nuevas condiciones operativas.
