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Es una evolución de la logística tradicional que se enfoca en la integración de tecnologías avanzadas para optimizar la gestión de la cadena de suministro. Esto incluye el uso de sistemas ciberfísicos, Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA), el big data y el análisis predictivo para mejorar la eficiencia, la visibilidad y la toma de decisiones en tiempo real.22 La logística 4.0 busca crear una cadena de suministro más ágil, flexible y adaptable a las necesidades del mercado.

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Mayor eficiencia y productividad: La adopción de tecnologías como el Blockchain,Internet de las Cosas (IoT) e Inteligencia Artificial(IA).

Reducción de costos: La logística 4.0 permite una mejor gestión de los recursos y una mayor visibilidad de la cadena de suministro, lo que ayuda a reducir los costos operativos.

Mejora en la toma de decisiones: La tecnología utilizada en la logística 4.0 permite una mayor recopilación y análisis de datos en tiempo real.

Mayor satisfacción del cliente: La logística 4.0 permite una mayor visibilidad y transparencia en la cadena de suministro, lo que mejora la experiencia del cliente al proporcionar información actualizada sobre el estado de sus pedidos.

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¿Cuál es la función del Internet de las Cosas (IoT) en las operaciones logísticas?

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¿Cuál es la función del Internet de las Cosas (IoT) en las operaciones logísticas?

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Los dispositivos de IoT actúan como nuestros sentidos cuando no podemos estar presentes físicamente, capturando cualquier dato para el cual estén programados. Estos datos pueden ser recopilados y analizados para respaldar y automatizar las acciones o decisiones subsiguientes. Este proceso consta de cuatro etapas clave:

1. Adquisición de datos

2. Compartir de datos

3. Procesamiento de datos

4. Actuar según los datos

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¿Cuáles son las herramientas Internet de las Cosas (IoT)?

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¿Cuáles son las herramientas Internet de las Cosas (IoT)?

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• Sensores de temperatura y humedad: estos dispositivos pueden monitorear las condiciones ambientales en tiempo real, lo que es especialmente útil para el transporte de productos perecederos.

• Etiquetas RFID: estas etiquetas pueden rastrear el movimiento de productos y paquetes a través de la cadena de suministro, lo que permite una mejor visibilidad y control. • Dispositivos GPS: estos dispositivos pueden rastrear la ubicación de vehículos y mercancías en tiempo real, lo que permite una mejor gestión de la flota y una mayor eficiencia en la entrega.

• Dispositivos de monitoreo de activos: estos dispositivos pueden monitorear el estado y la ubicación de activos valiosos, como maquinaria y equipos, lo que ayuda a prevenir el robo y la pérdida.

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¿Cuál es la función de la Inteligencia Artificial (IA) en las operaciones logísticas?

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¿Cuál es la función de la Inteligencia Artificial (IA) en las operaciones logísticas?

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La IA se emplea en la optimización de rutas de envío, la planificación de horarios de entrega y la predicción de la demanda, entre otras aplicaciones. Esto resulta en ahorros de costos y una mayor satisfacción para los clientes que la integran en sus operaciones. Hay tres pasos que resultan muy útiles para tener expectativas realistas durante la implementación:

1. Se debe establecer un flujo adecuado de datos pasados y predicciones que proporcionen información sobre el escenario en el que se encuentra.

2. Luego, con suficiente confianza, se debe iniciar el nivel de sugerencia, donde se toman las mejores decisiones y se evitan las menos acertadas. En este nivel, la palabra "aumentar" (o "augment" en inglés) resulta apropiada.

3. Finalmente, se llega a la automatización, permitiendo que estas decisiones se tomen ahora sin intervención humana. La automatización de las tareas elimina la carga manual y garantiza que lleguen a su público objetivo de manera inmediata. Para que esto sea posible, es necesario primero tener la suficiente confianza en los flujos de datos, asegurándose de que sean los adecuados y cumplan con las expectativas.

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¿Cuáles son las herramientas de la Inteligencia Artificial (IA) en las operaciones logísticas?

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¿Cuáles son las herramientas de la Inteligencia Artificial (IA) en las operaciones logísticas?

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• Sistemas de gestión de almacenes (WMS) impulsados por IA: los WMS que utilizan la IA pueden optimizar la gestión de almacenes y mejorar la eficiencia en el almacenamiento y la recuperación de productos.

• Sistemas de transporte autónomo: los vehículos autónomos pueden ser utilizados para transportar mercancías, reduciendo costos y mejorando la eficiencia.

•Análisis predictivo: los algoritmos de análisis predictivo pueden utilizar datos históricos para predecir la demanda futura, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas sobre la gestión de inventario y la planificación de rutas.

• Robótica: los robots pueden ser utilizados para automatizar tareas repetitivas y peligrosas, lo que puede mejorar la eficiencia y reducir los riesgos laborales.

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 ¿Cuál es la función del Blockchain en las operaciones logísticas?

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 ¿Cuál es la función del Blockchain en las operaciones logísticas?

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El blockchain es una forma segura y confiable de compartir información de manera descentralizada mediante su sistema de cadena de bloques verificados por consenso. Esto implica que cada bloque de datos se comparte entre múltiples agentes que los validan y garantizan su inviolabilidad, sin necesidad de un intermediario centralizado para almacenar la información. Cada intercambio de información o transacción cifrada queda registrado en una copia de cada agente, lo que impide su modificación una vez realizado.

En el campo de la logística se puede utilizar para registrar y autenticar los códigos de barras de los productos a lo largo de la cadena de suministro, lo que permite hacer un seguimiento en tiempo real de las mercancías. De esta manera, si alguien intenta modificar o falsificar los datos de los productos o pedidos, los participantes en el blockchain pueden detectarlo al instante.

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¿Cuáles son los beneficios del uso del Blockchain?

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¿Cuáles son los beneficios del uso del Blockchain?

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1. Ahorro de tiempo y costos en la gestión de la cadena de suministro al reducir el papeleo.

2. Eliminación de errores y erradicación de fraudes.

3. Optimización de los procesos de almacenamiento, transporte y distribución.

4. Fiabilidad e integridad de la información compartida.

5. Colaboración eficiente entre los diferentes agentes participantes.

6. Transparencia en el trayecto de las mercancías de manera que el cliente siempre sepa dónde está su pedido.

7. Mayor seguridad de la carga pues la verificación en consenso de la información permitirá detectar si un empleado pretende realizar una acción fraudulenta alterando un código de registro.

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 ¿Cuál es la función del Big Data en las operaciones logísticas?

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 ¿Cuál es la función del Big Data en las operaciones logísticas?

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El big data en logística analiza grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa que pueda ayudar a mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en la gestión de la cadena de suministro. Al analizar grandes cantidades de datos, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que les permiten predecir la demanda futura, optimizar la gestión de inventarios y mejorar la eficiencia en la cadena de suministro en general. Además, el big data también puede ayudar a mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, lo que puede permitir una mejor colaboración entre los diferentes actores de la cadena y una mayor capacidad de respuesta ante posibles interrupciones.

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 ¿Cuáles son las herramientas del Big Data en la cadena de suministros?

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 ¿Cuáles son las herramientas del Big Data en la cadena de suministros?

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• Sistemas de gestión de bases de datos: Para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, es necesario contar con sistemas de gestión de bases de datos robustos y escalables. Algunas opciones populares son MySQL, Oracle y MongoDB.

• Herramientas de análisis de datos: Para extraer información útil de los datos, se requiere utilizar herramientas de análisis de datos como R, Python o Tableau. Estas herramientas permiten realizar análisis estadísticos, visualizaciones y modelado predictivo.

• Sistemas de captura y procesamiento de datos en tiempo real: En la cadena de suministro, la toma de decisiones oportunas es crucial. Por lo tanto, contar con sistemas que puedan capturar y procesar datos en tiempo real es fundamental. Algunas tecnologías utilizadas para esto son Apache Kafka, Apache Flink y Spark Streaming.

• Machine learning y algoritmos de optimización: El machine learning puede ayudar a mejorar la precisión de las predicciones y a optimizar los procesos logísticos. Algunos algoritmos comunes utilizados en este campo incluyen árboles de decisión, regresión lineal y redes neuronales.

• IoT: La integración de sensores y dispositivos inteligentes en la cadena de suministro permite recopilar datos en tiempo real sobre el estado de los productos, el rendimiento de los equipos y otros aspectos relevantes. Esto proporciona una visibilidad completa y facilita la toma de decisiones informadas.