Los Mejores 100 CIO de México 2024 – Categoría: Innovación y Sostenibilidad Tecnológica / Inteligencia Artificial
PROYECTO: Inteligencia Artificial para la salida de mercancías de todos los nodos logísticos de la compañía.
OBJETIVO: Mejorar el proceso de llenado de canales mediante la optimización de la planeación de la salida de mercancías de los CeDis (Centros de Distribución).
DESCRIPCIÓN: Dentro del proceso de planeación de envío de Mercancías, los planeadores realizan la estimación de mercancía que deben salir de los CeDis con base en un análisis experto que considera el inventario disponible, inventario en tránsito, las órdenes de compra y la necesidad de la tienda.
Este proceso se realizaba en forma manual y consumía mucho tiempo para los planeadores. Con base en lo anterior, se decidió crear un modelo de Inteligencia Artificial usando técnicas de Machine Learning para predecir el volumen (piezas y M3) que estarían siendo enviadas en las semanas futuras.
Este modelo predictivo se entrenó con el histórico de remisiones generadas en los CeDis y se complementó con el uso de variables de negocio para incluir la experiencia de los planeadores como variables exógenas.
RESULTADOS/BENEFICIOS: De acuerdo con Juan Arévalo Carranza, Head of Digital Supply Network de baz entregas, hasta el cierre de esta edición se habían obtenido buenas predicciones de volúmenes.
Asimismo, se han identificado nuevos niveles de agregación sobre los cuales es posible entrenar los modelos. “Esto ha enriquecido el proceso de planeación de salida de mercancías”, afirmó Arévalo Carranza.
