Bienvenido a la era cognitiva.

Los artículos solicitados no se entregan como máximo al día siguiente. El artículo deseado no está en stock. Y el seguimiento del pedido no está disponible. En estos casos, es muy probable que los clientes no queden satisfechos. El comportamiento del consumidor también ha cambiado como consecuencia de la digitalización. Las expectativas son cada vez mayores, especialmente en el comercio electrónico: los clientes esperan ahora que se les entregue el mismo día o al día siguiente, que el producto esté disponible al 100 % y que se les informe continuamente del estado del mismo. Y estas expectativas ya no se limitan al sector particular. Los clientes del sector B2B también exigen este nivel de servicio.

TI de alto rendimiento como base

Para cumplir los requisitos, cada vez mayores, las empresas tienen que conectar todos los sistemas a lo largo de la cadena de suministro. Esto requiere un sistema potente que no sólo conecte a los participantes individuales, sino que también los gestione. Un moderno sistema de ejecución de la cadena de suministro (SES), por ejemplo, como centro de control inteligente, proporciona de forma transparente todos los datos relevantes a lo largo de toda la cadena de suministro y los vincula entre sí. De hecho, sólo es posible obtener una visión global y un diseño más eficiente de los procesos originales subyacentes cuando los distintos datos se hacen visibles y transparentes. Esto es lo que convierte la cadena de valor y suministro en una red de valor y suministro. Los sistemas de ejecución de la cadena de suministro ya se utilizan como herramientas para aumentar la productividad y evitar errores. Pero tienen un potencial aún mayor. Un SES es, de hecho, una plataforma para la siguiente fase de desarrollo de la logística: la cognición. 

El Internet de las Cosas se convierte en la Logística de las Cosas

Por analogía con el "Internet de las Cosas", la "Logística de las Cosas" se ha convertido en un término establecido en la industria logística. En el pasado, se utilizaba un número manejable de componentes de hardware en los almacenes. Ahora, los almacenes están invadidos por un gran número de aparatos digitales. Ya es habitual ver en los almacenes actuales tabletas, teléfonos inteligentes, escáneres, sistemas de picking por voz, picking por visión e incluso robots de picking. Pero el creciente número de tecnologías también está generando más datos. El reto consiste en aprovechar al máximo esos datos. ¿Cuáles son las opciones disponibles para encontrar la información relevante en esta avalancha de datos? 

Calidad, no cantidad

Hasta ahora, las optimizaciones de los procesos se basaban en las conclusiones de la experiencia pasada. En la era de la logística cognitiva, la perspectiva está cambiando. La pregunta clave ahora es: "¿Qué va a pasar y estamos preparados para ello?". El análisis predictivo, que convierte los big data en smart data, proporciona la respuesta. Ya no es la cantidad de datos, sino la calidad lo que cuenta. Los datos filtrados y categorizados y los datos externos adicionales, como la información meteorológica y del tráfico, pueden utilizarse para hacer predicciones sobre situaciones que probablemente se produzcan. El análisis predictivo aumenta la seguridad de la planificación, porque el método identifica patrones que se repiten. Así, las empresas pueden prepararse con antelación para escenarios probables. Por ejemplo, si el sistema identifica las tendencias de los artículos en un momento determinado, es útil alinear la asignación de productos en el almacén con las tendencias para acelerar la preparación de pedidos. También se pueden identificar de este modo las próximas tareas de mantenimiento y el potencial de mejora del flujo de materiales. Esto representa un paso importante hacia la logística cognitiva. 

Logística cognitiva: ¿Tendencia o sueño?

En el futuro, es concebible que los sistemas inteligentes tomen decisiones basadas en el análisis predictivo sin ninguna intervención humana. Un sofisticado sistema cognitivo -es decir, de aprendizaje- puede comunicarse con los seres humanos en lenguaje natural, lo que lo convierte en un "colega" inteligente. Un sistema de este tipo también es capaz de pensar activamente, apoyando a los empleados en la toma de decisiones, emitiendo avisos en caso de cuellos de botella inminentes en el suministro y haciendo recomendaciones. Esta inteligencia artificial permite al sistema explotar el aprendizaje profundo, en el que las redes neuronales artificiales enseñan a las máquinas a pensar. La potencia de cálculo necesaria la proporciona una nueva generación de ordenadores y algoritmos. Sin embargo, la logística cognitiva está todavía en sus inicios. Muchas empresas aún no han completado la fase de digitalización y conexión o ni siquiera han empezado a implementarla. Pero las empresas deben trabajar hasta este nivel para abrir el camino a la logística cognitiva y evitar quedarse atrás en el futuro.