¿Qué es la gestión de inventarios con IA?

7 de noviembre de 2024

Autores

Julie Rogers

Writer

Alexandra Jonker

Editorial Content Lead

¿Qué es la gestión de inventarios con IA?

La gestión de inventario con IA es la práctica de utilizar tecnologías de inteligencia artificial (IA) para optimizar y automatizar el proceso de gestión de inventario.

La gestión de inventarios es el proceso de supervisar y controlar los niveles de inventario de una empresa. Ayuda a garantizar que los productos adecuados estén en el lugar correcto en el momento oportuno.

La IA mejora la gestión del inventario mediante la aplicación del análisis de datos, el machine learning (ML) y el análisis predictivo. A través de estos procesos, la IA puede optimizar muchas tareas tradicionales de gestión del inventario, como la previsión, la gestión de proveedores y el reabastecimiento

Un componente esencial de la gestión del inventario es su optimización. Esta estrategia ayuda a las empresas a mantener el número adecuado de productos para satisfacer la demanda de los clientes, al mismo tiempo que se minimizan los costes de mantenimiento y se maximiza la rentabilidad. La IA puede desempeñar un papel importante en la optimización del inventario al mejorar la eficacia, la previsión y la toma de decisiones.

Los beneficios de la gestión de inventarios con IA incluyen una mayor precisión, ahorro de costes y una mayor satisfacción del cliente. Estas ventajas lo convierten en un componente vital de las estrategias modernas de la cadena de suministro.

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Casos de uso de la IA en la gestión de inventarios

Los casos de uso de la IA en la gestión de inventarios incluyen:

  • Previsión de la demanda
  • Visibilidad en tiempo real
  • Detección de anomalías
  • Gestión de proveedores
  • Simulación de escenarios
  • Reposición automatizada
  • Operaciones de almacén

Previsión de la demanda

La IA ayuda a las empresas a responder dinámicamente a las fluctuaciones del mercado. Al emplear algoritmos de machine learning, las empresas pueden obtener conocimientos más profundos sobre el comportamiento de los clientes y los patrones de demanda. Esta información permite realizar previsiones de inventario más precisas y ajustar los niveles de existencias en tiempo real.

Este proceso de predicción de los futuros patrones de demanda de productos o servicios por parte de los consumidores durante un periodo determinado también se conoce como previsión de la demanda. El uso de la IA para la previsión de la demanda puede ser fundamental para una gestión eficaz y eficiente del inventario. Las previsiones precisas de la demanda minimizan el riesgo de falta de existencias o exceso de inventario, mejorando la satisfacción del cliente y reduciendo los costes.

Visibilidad en tiempo real

Junto con el Internet de las cosas (IoT), la IA puede ayudar a mejorar la visibilidad de las ubicaciones y condiciones del inventario en tiempo real en toda la cadena de suministro. Las redes IoT consisten en objetos físicos (como elementos de inventario) integrados con sensores, software y conectividad de red, lo que les permite recopilar y compartir grandes cantidades de datos. La IA puede ayudar a analizar este gran volumen de datos y extraer información significativa.

Las plataformas de integración de datos pueden facilitar la asimilación de los datos de IoT en los sistemas de gestión de inventarios, lo que permite a las empresas supervisar continuamente los niveles de existencias y las condiciones de la cadena de suministro.

Detección de anomalías

La IA puede ayudar a detectar irregularidades en los niveles de inventario o en los patrones de ventas. Los algoritmos de machine learning pueden procesar grandes conjuntos de datos para detectar valores atípicos. Estas anomalías pueden indicar problemas como robos, errores, interrupciones o futuras fluctuaciones de la demanda. Esta capacidad de detección permite a las empresas reaccionar rápidamente ante posibles problemas, con lo que se mantiene la integridad del inventario y la eficacia operativa.

Gestión de proveedores

Las herramientas de análisis de datos de IA pueden ayudar a analizar las métricas de rendimiento de los proveedores. Estas herramientas evalúan eficazmente factores como los plazos de entrega, la calidad y los precios. Mediante el uso de conocimientos impulsados por IA, las empresas pueden seleccionar a los partners más fiables y rentables, negociar mejores condiciones y establecer relaciones más sólidas con los proveedores.

Simulación de escenarios

La simulación de escenarios impulsado por IA permite a las empresas modelizar diversos escenarios de mercado y probar el impacto de distintas variables en los niveles de inventario. Esta capacidad ayuda a las organizaciones a prepararse para las fluctuaciones de la demanda, permitiéndoles desarrollar estrategias de inventario ágiles que puedan adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes.

Reposición automatizada

El reabastecimiento automatizado utiliza la IA para supervisar los niveles de existencias en tiempo real, activando automáticamente los pedidos cuando el inventario cae por debajo de umbrales predeterminados. Este sistema logístico optimiza el proceso de reabastecimiento al reducir el riesgo tanto de falta como de exceso de existencias, lo que ayuda a garantizar que los productos estén disponibles cuando se necesiten sin costes de inventario excesivos.

Operaciones de almacén

Las herramientas de IA pueden utilizar datos en tiempo real para optimizar las operaciones del almacén, incluido el diseño de la disposición y los procesos de cumplimiento. Los algoritmos de IA analizan datos sobre tamaños de productos, tendencias de la demanda y tasas de rotación para recomendar las configuraciones de almacenamiento más eficientes. Esto puede ayudar a agilizar los flujos de trabajo, reducir los plazos de entrega y reducir los costes operativos, lo que mejora la funcionalidad general y la satisfacción del cliente.

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¿Cuáles son los beneficios de la IA en la gestión de inventarios?

Cuando se utiliza en la gestión de inventario, la función de la IA es mejorar significativamente la eficiencia operativa y la toma de decisiones. Otras ventajas incluyen:

  • Precisión mejorada
  • Ahorro de costes
  • Mejora de la eficiencia
  • Aumento de la satisfacción del cliente
  • Escalabilidad
  • Toma de decisiones informada

Precisión mejorada

Los algoritmos avanzados destacan en el análisis de grandes conjuntos de datos para proporcionar previsiones precisas de la demanda, reduciendo la probabilidad de roturas de stock o exceso de existencias causadas por errores humanos.

Ahorro de costes

La IA puede optimizar los niveles de inventario y minimizar el exceso de existencias, lo que ayuda a las organizaciones a abordar las ineficiencias en la cadena de suministro para reducir los costes de transporte, los gastos de almacenamiento y los residuos.

Mejora de la eficiencia

La automatización de tareas rutinarias, como el seguimiento de inventario y los procesos de reordenación, ahorra tiempo y permite al personal centrarse en actividades más estratégicas.

Aumento de la satisfacción del cliente

Las soluciones de gestión de inventario de IA ayudan a garantizar que los productos adecuados estén disponibles en el momento adecuado, lo que mejora la satisfacción del cliente.

Escalabilidad

Los sistemas de IA pueden adaptarse a los crecientes inventarios y a las cambiantes necesidades empresariales, lo que puede ayudar a las empresas a escalar sus operaciones sin perder eficiencia.

Toma de decisiones informada

Los sistemas de IA pueden adaptarse a los crecientes inventarios y a las cambiantes necesidades empresariales, lo que puede ayudar a las empresas a escalar sus operaciones sin perder eficiencia.

¿Cuáles son los desafíos asociados a la gestión de inventario con IA?

Aunque la IA en la gestión de inventario tiene numerosos beneficios, también puede conllevar desafíos. Los obstáculos incluyen problemas de datos, resistencia al cambio, costes y preocupaciones de seguridad.

Problemas de datos: la IA se basa en datos de alta calidad para producir resultados de alta calidad. Si los datos son inexactos, están desactualizados o incompletos, pueden dar lugar a previsiones y decisiones erróneas. Sin embargo, las organizaciones suelen tener grandes cantidades de datos almacenar en diferentes sistemas, lo que puede crear silos de datos. La integración de estas fuentes de datos dispar puede ser compleja y llevar mucho tiempo.

Resistencia al cambio: los empleados pueden resistirse a que su organización adopte nuevas tecnologías. Superar este desafío requiere una gestión del cambio, una comunicación y una formación eficaces.

Inversión inicial: el coste inicial de las tecnologías de IA puede ser significativo, incluidos los gastos de adquisición, integración y formación de software. Esta inversión puede tener un coste prohibitivo para las pequeñas empresas.

Preocupaciones de seguridad y cumplimiento: con la creciente dependencia de los datos, las preocupaciones sobre la protección y la seguridad de los datos se vuelven primordiales. Es posible que las organizaciones también necesiten ayudar a garantizar que sus sistemas de inventario con IA cumplan con las regulaciones y protejan la información confidencial.

Gestión de inventarios con IA en todos los sectores

Los avances de la IA en la gestión de inventario pueden beneficiar a organizaciones de una amplia gama de sectores.

Comercio minorista

Los minoristas pueden utilizar tecnologías de IA, como la visión artificial, para optimizar los niveles de existencias, gestionar la demanda estacional y mejorar la experiencia de los clientes mediante un mejor seguimiento del inventario y la gestión del almacén. Los minoristas de comercio electrónico pueden utilizar la IA para automatizar los procesos de gestión logística, gestionar diversas líneas de productos y mejorar la precisión de los pedidos mediante el análisis de las tendencias de las redes sociales y las opiniones de los clientes.

Fabricación

Los fabricantes pueden utilizar el poder de la IA para planificar programas de producción basados en niveles óptimos de inventario y previsiones de demanda, y ayudar a garantizar un uso eficiente de los recursos. También pueden utilizar la IA para el inventario "justo a tiempo". Esta estrategia permite a las organizaciones prever la demanda con precisión para poder mantener niveles de inventario reducidos, reducir los costes de transporte y minimizar los residuos. 

Distribución y venta al por mayor

Los mayoristas pueden utilizar los procesos de gestión de inventario de IA para optimizar el inventario en múltiples ubicaciones. También pueden utilizar la IA para gestionar de forma más eficaz su gran número de relaciones con los proveedores.

Alimentos y bebidas

Las empresas del sector de la alimentación y las bebidas pueden utilizar la IA para hacer un seguimiento de los productos perecederos, reducir los residuos y ayudar a garantizar la disponibilidad de existencias frescas. Los restaurantes pueden utilizar la IA para analizar los datos históricos de ventas y ajustar los menús en función de los artículos más populares y las tendencias del mercado, lo que puede ayudarles a mantener existencias suficientes de ingredientes clave.

Sanidad y productos farmacéuticos

Los hospitales pueden utilizar la gestión de inventario de IA para gestionar de manera eficiente los suministros y equipos médicos, lo que reduce la escasez y mejora la atención al paciente. Los fabricantes de medicamentos y las farmacias pueden utilizar la IA para ayudar a gestionar inventarios complejos a la vez que cumplen la normativa y gestionan las fechas de caducidad.

Construcción

Las empresas de construcción pueden utilizar el software de gestión de inventarios de IA para predecir la demanda de materiales de construcción en función de los plazos de los proyectos, los datos históricos y los factores externos, lo que optimiza las adquisiciones y reduce los retrasos.

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