Machine learning, aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas, nace como una idea revolucionaria de la Inteligencia Artificial, veamos qué debemos saber del Machine Learning en logística.

Diferentes autores definen el aprendizaje automático como el desarrollo de patrones detectados para realizar predicciones o para tomar decisiones en entornos de incertidumbre.

¿Qué es Machine Learning en logística?

Las nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación han marcado un desarrollo sin igual, siendo la logística uno de esos sectores en los que ha impactado. Existen una serie de desarrollos que hacen parte de la transformación digital en el ámbito empresarial, entre ellas:

• La inteligencia artificial, big data y analítica: Herramientas encaminadas a detectar patrones de comportamientos empresariales enfocados en bases de datos y aplicación de técnicas de modernización y algoritmos avanzados. Esto puede encaminarse a un mejor conocimiento del cliente, el mercado, el segmentos empresarial, competencia, etc.

• La computación distribuida: Vista como recursos tecnológicos (almacenamiento, procesamiento, fuentes de datos) interconectados para que sean aprovechados por otros usuarios de la misma empresa, en cualquier parte del mundo.

• El uso de aplicaciones en la nube: Permiten el acceso a información desde cualquier espacio físico y en cualquier momento, pues flexibiliza las posibilidades, permitiendo mayor rapidez, seguridad y minimizando costos.

Se cree que con el Machine learning se brinda la oportunidad de poder analizar una gran de datos generados de forma continua, sin embargo, uno de los grandes retos es que la gran cantidad de datos que pueden llegar a recopilarse, deben saberse usar.

Las aplicaciones del machine learning en la logística de la empresa aportan conclusiones, encaminadas por ejemplo, a la previsión de las demanda en el mercado, una de las tareas más complejas dentro de la cadena de suministro. Esto dado que el aprendizaje automático aprende gradualmente qué variables son las que más afectan a la demanda empresarial y adapta sus cálculos a futuro.

¿Qué beneficios trae Machine Learning en logística?

Veamos cinco de los principales beneficios del Machine Learning para la empresa, desde el punto de vista logístico:

• Ofrece un mayor conocimiento de los factores decisivos de tu empresa relacionado a necesidades, gustos y hábitos de compra de los consumidores, para aportar predicciones.

• Ayuda en el desarrollo del E-commerce a través de dichas predicciones.

• Favorece la innovación y la búsqueda de nuevas soluciones empresariales, gracias a la interpretación de datos.

• Aporta en la toma de decisiones, siendo un apoyo para la empresa, al disponer de los datos adecuados.

• Procesos logísticos optimizados, es un apoyo para la mejora de los sistemas y procesos logísticos de tu empresa.

Para este último punto, es importante que primero exista la automatización de los procesos logísticos de la empresa, para que el aprovechamiento del aprendizaje autónomo sea mayor y más significativo.

La automatización es un paso previo que se soluciona de manera inteligente con SIGAMOS. Un sistema de distribución y ventas el cual se ha convertido en el principal aliado de los empresarios con visión a futuro.

Este sistema automatiza a un nivel de gran desarrollo, los procesos logísticos de tu empresa, eliminando los cuellos de botella que específicamente surgen y optimizando procesos de inicio a fin.

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