Intralogística inteligente o predictiva
LOGÍSTICA 5.0
Anticipando el futuro, optimizando el presente
En la era de la competencia global, optimizar la logística interna es crucial para ganar ventaja competitiva. La intralogística predictiva, impulsada por la inteligencia artificial (IA), está revolucionando la gestión de almacenes y centros de distribución
La intralogística predictiva es el futuro de la gestión de la cadena de suministro. Combina la monitorización de activos y operaciones con algoritmos de IA para obtener una visión completa y en tiempo real de la cadena logística. Esta tecnología permite predecir escenarios futuros, como picos de demanda o fallos en equipos, proporcionando una capacidad de respuesta rápida y eficiente.
Acompañamos a nuestros clientes durante todas las fases del ciclo de vida del proyecto logístico, desde el análisis de sus necesidades y datos hasta su posterior seguimiento, mantenimiento predictivo, continua optimización y adaptación a nuevas necesidades.
Nuestra tecnología de intralogística predictiva marca la diferencia.
Disponemos de nuestro propio sistema para la monitorización y gestión predictiva de las instalaciones. Incorporamos nuevas tecnologías como conectividad total, el Big Data, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para llegar todavía más lejos.
Ventajas de intralogística predictiva
Predicción de la demanda
- Utiliza datos históricos y actuales para anticipar la demanda de productos.
- Optimiza los niveles de inventario y reduce riesgos de exceso o falta de stock.
Optimización de rutas y programación
- Planifica rutas eficientes para vehículos y tareas, reduciendo el tiempo de viaje y el consumo de combustible.
Mantenimiento predictivo
- Predice fallos en los equipos mediante el análisis de datos, permitiendo programar mantenimientos antes de que ocurran averías.
Gestión del espacio en el almacén
- Optimiza el uso del espacio y la disposición de productos, mejorando el flujo de materiales y reduciendo costes de almacenamiento.
Gestión de personal
- Analiza patrones de trabajo para optimizar la programación de turnos, mejorando la eficiencia y reduciendo costes laborales.
Seguridad y cumplimiento de normas
- Identifica riesgos potenciales y mejora las medidas de seguridad, reduciendo el riesgo de accidentes y mejorando el cumplimiento normativo.
Sostenibilidad
- Contribuye a la reducción del impacto ambiental mediante la optimización de la energía y la minimización de emisiones.
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Inteligencia artificial en logística predictiva
La IA en la intralogística no sólo monitoriza y gestiona datos, sino que actúa como un director digital que coordina todos los recursos y activos.
Nuestra propia Suite de Software como Galys Monitor y Galys Intelligence integran tecnologías avanzadas como IIoT, Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing para ofrecer una plataforma de gestión automatizada y resiliente.
- Galys Monitor: Responde eficientemente ante anomalías y optimiza los procesos.
- Galys Intelligence: Aprende y adapta las operaciones, proponiendo mejoras continuas y anticipando problemas futuros.
Nuestro propio software de gestión de almacenes y tecnología de monitorización basada en la explotación de datos, la IA y el Machine Learning hace que el sistema vaya aprendiendo del funcionamiento de todos los procesos automatizados, proponiendo mejoras, programando mantenimientos, recomendando nuevas configuraciones y prediciendo nuevos escenarios.
De esta manera conseguimos anticiparnos al futuro y proveer soluciones globales, así como dotar de inteligencia a la cadena completa de suministro.
Esta tecnología representa una diferencia competitiva fundamental.
Gestión predictiva en intralogística
El análisis predictivo emplea algoritmos y modelos estadísticos para anticipar eventos futuros basándose en datos históricos y en tiempo real. En el ámbito de la intralogística, se utiliza para prever la demanda de productos, los tiempos de entrega, los niveles de inventario y otros aspectos críticos de la cadena de suministro.
Ventajas del análisis predictivo en la logística
Mejora de la planificación
Permite a las empresas planificar con mayor precisión sus operaciones logísticas, incluyendo la demanda, la programación de rutas de transporte y la gestión de inventarios.
Reducción de costes
Al anticipar la demanda y optimizar los procesos logísticos, las empresas pueden minimizar los costos relacionados con el exceso de inventario, los tiempos de espera y los retrasos en las entregas.
Mayor satisfacción del cliente
Al prever y anticipar las necesidades de los clientes, las empresas pueden mejorar la puntualidad de las entregas y proporcionar un mejor servicio.
La gestión predictiva es otra aplicación de la inteligencia artificial en la logística que se enfoca en anticipar y prevenir problemas antes de que ocurran. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos en tiempo real, la gestión predictiva ayuda a las empresas a anticipar y mitigar interrupciones en la cadena de suministro, como averías en equipos, retrasos en la producción y problemas de inventario.
Ventajas de la gestión predictiva en la logística
Mantenimiento predictivo
Permite a las empresas monitorear el estado de los activos de la cadena de suministro, como maquinaria y equipos, y predecir fallos o necesidades de mantenimiento antes de que ocurran, evitando interrupciones no planificadas y reduciendo costos asociados con averías y reparaciones urgentes.
Optimización de la cadena de suministro
Al predecir y prevenir problemas en la cadena de suministro, la gestión predictiva optimiza los procesos logísticos, reduce los tiempos de espera y mejora la eficiencia operativa.
Adaptabilidad y resiliencia
Facilita a las empresas anticipar y adaptarse a los cambios del mercado, disrupciones e imprevistos, haciéndolas más resilientes y capaces de responder rápidamente a los desafíos.
Tanto el análisis predictivo como la gestión predictiva son aspectos esenciales de la inteligencia artificial en la logística que permiten a las empresas optimizar sus operaciones, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente. Mediante el uso de algoritmos y modelos estadísticos, ayudamos a las empresas a prever la demanda, anticipar problemas y tomar decisiones más informadas en su cadena de suministro.
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