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El mundo se revoluciona y avanza junto con la tecnología ya sea física o de programación y en un centro de distribución, desde un pequeño almacén hasta un depósito fiscal deben actualizar sus proceso para agilizar su trabajo, subirse a la modernidad y no bajarse de la ola.

En la era de Intralogística 4.0, el “software de aprendizaje automático” será la clave para optimizar el proceso de cumplimiento de pedidos en los centros de distribución omnicanal.

Permitiendo que los sistemas informáticos aprendan sin ser programados explícitamente, el software de aprendizaje automático se utilizará para analizar operaciones en tiempo real, reconocer problemas en la fabricación y ajustarse automáticamente los procesos de recoger, embalar y enviar donde sea necesario para combinar la conveniencia con eficiencia.

A medida que los consumidores confían en el comercio electrónico como el canal principal a través del cual comprar productos en la 4ta revolución industrial y esperan llegar el mismo día en las áreas metropolitanas, los minoristas enfrentarán una enorme presión para comprimir el intervalo de tiempo para llenar un volumen creciente con variedad de pedidos de bajo recuento de líneas.

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El software de aprendizaje automático proporcionará a las operaciones de centros de distribución un mecanismo para enfrentar ese desafío de formas que antes no eran humanamente posibles.

El surgimiento de Internet de las cosas (IoT) apoyará la adopción de sistemas de software de autoaprendizaje a medida que los centros de distribución implementen dispositivos informáticos y sensores en equipos de manejo de materiales para recopilar e intercambiar información sin intervención humana.

Para las operaciones de CC que ejecutan entornos de recogida sin olas en los que los pedidos son procesos continuos en lugar de agruparse en olas, el software de aprendizaje automático será esencial para la optimización de la operación de cumplimiento.

El software de aprendizaje automático tomará el control de administrar la priorización de los pedidos que ingresan al sistema en cualquier momento.

Al hacerlo, el software organizará dinámicamente la interacción entre los pedidos que se lanzan, las actividades del proceso ascendente y descendente, y la utilización de los recursos de inventario para optimizar continuamente la recolección, el embalaje y el envío.

Esto eliminará las ineficiencias a menudo causadas por decisiones humanas que se toman sin una imagen completa de las condiciones de los sistemas en tiempo real y las ramificaciones futuras de las decisiones que afectan el perfil de la orden.

Por ejemplo, si se lanzan demasiados pedidos al sistema, eso puede conducir a la congestión del tráfico en los transportadores o clasificadores que ralentizan la recolección, mientras que la liberación de muy pocos pedidos puede inactivar a los trabajadores y equipos.

El aprendizaje automático utilizará entradas de datos de IoT para analizar las condiciones actuales en centros de distribución (el estado de los pedidos, la mano de obra disponible y el equipo y el inventario en movimiento) y realizará correcciones de curso para mantenerse al día con el procesamiento en tiempo real de los pedidos de comercio electrónico para cumplir con los compromisos de entrega.

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El uso del aprendizaje automático no solo permitirá la toma de decisiones dinámicas, sino que esta tecnología dará como resultado una mejora continua en las operaciones de CC a medida que estos sistemas expertos apliquen sus conocimientos para la reingeniería de procesos.

Las empresas que aprovechan el aprendizaje automático podrán lograr costos más bajos a través de una administración de operaciones más inteligente al tiempo que pueden satisfacer el crecimiento acelerado y el ritmo de la demanda de los consumidores en línea.

Info de youtube y de wikipedia.org