Las 20 mejores herramientas de IA para la cadena de suministro con ejemplos

Desde la previsión de la demanda y la optimización del inventario hasta la entrega de última milla y las negociaciones con proveedores, la IA permite a las empresas de la cadena de suministro procesar datos complejos, responder a las interrupciones con mayor rapidez y tomar decisiones más informadas en sus redes globales.

Descubra las 20 mejores herramientas de IA para la cadena de suministro y conozca cómo utilizan la IA para abordar desafíos del mundo real y mejorar el rendimiento en áreas como la planificación, la automatización, la visibilidad y las operaciones logísticas.

Las 20 mejores herramientas de IA para la cadena de suministro comparadas

Criterios de selección de proveedores: Incluimos empresas con 50 empleados o más para indicar una mayor presencia en el mercado. Los proveedores están ordenados según el número de empleados.

Nota: Muchas de estas empresas pertenecen a más de una categoría. Dado que las empresas de IA para la cadena de suministro a menudo se solapan en planificación, automatización y visibilidad, cada una se incluyó en su caso de uso principal, donde sus soluciones generan el mayor impacto.

Planificación y previsión

En la gestión de la cadena de suministro, las empresas globales suelen utilizar herramientas de planificación y previsión para alinear ventas, operaciones y finanzas. Son especialmente relevantes para optimizar las operaciones de la cadena de suministro en mercados volátiles y mejorar su resiliencia.

Blue Yonder

Blue Yonder ofrece una plataforma de IA integrada que abarca la planificación de la cadena de suministro, la gestión de inventarios y el transporte. La plataforma combina datos de socios comerciales para permitir la toma de decisiones en tiempo real y mejorar la visibilidad en toda la cadena de suministro.

Ejemplo real: DHL optimiza los procesos de transporte para lograr el éxito

DHL, una de las mayores empresas de logística del mundo, necesitaba mejorar su gestión de las operaciones de transporte y almacenes. La empresa se enfrentaba a varios desafíos:

• Equilibrar los costes de transporte, los costes de almacén y los niveles de servicio en sus amplias redes logísticas.
• Ofrecer soluciones más rápidas y flexibles para los proyectos de los clientes.
• Identificar oportunidades de consolidación y evaluar escenarios de costes para mejorar la eficiencia.
• Apoyar la gestión de la cadena de suministro con herramientas capaces de simular reglas de negocio, restricciones y demanda de los clientes.

Al aprovechar las soluciones de cadena de suministro de Blue Yonder, DHL adoptó herramientas avanzadas de modelado y diseño de redes para analizar los procesos de transporte. Estas herramientas permitieron a DHL:

• Comparar escenarios de costes y comprender su efecto en los niveles de servicio.
• Crear soluciones tácticas para la gestión de fletes y las operaciones de almacén.
• Utilizar el análisis de datos para evaluar reglas de negocio, restricciones y requisitos de demanda.
• Mejorar la toma de decisiones al proporcionar visibilidad de los costes de transporte y almacén.

DHL informó de mejoras medibles en el rendimiento de la cadena de suministro:

• 7 % de ahorro directo logrado mediante un uso mejorado de los vehículos y la consolidación de paradas.
• 15 % de ahorro para un cliente minorista con sede en EE. UU. al optimizar los parámetros de entrega, flota y ubicación.
• Reducción de los costes de transporte para los sectores de fabricación, venta minorista y bienes de consumo.
• Mayor capacidad para modelar escenarios, identificar oportunidades de consolidación y tomar decisiones basadas en datos con información predictiva.¹

Kinaxis

Los agentes de IA Maestro de Kinaxis están diseñados para analizar datos y respaldar la ejecución. Evalúan las consecuencias de diferentes decisiones, destacan las alternativas disponibles y presentan los resultados previstos. Una vez confirmado un curso de acción, los agentes pueden llevar a cabo los pasos aprobados dentro de la misma plataforma.

Esto reduce los retrasos en los procesos de negocio, mejora la eficiencia operativa y permite a las organizaciones optimizar tanto las operaciones de almacén como la gestión del transporte sin alternar entre múltiples sistemas.

Ejemplo real: una empresa de servicios farmacéuticos mejora la previsión de la demanda y la fiabilidad del suministro

Una empresa líder de servicios farmacéuticos que opera en América, Europa y Asia-Pacífico se enfrentaba a desafíos recurrentes para alinear la demanda de los clientes con las entregas de los proveedores. Su previsión interna se basaba en modelos estadísticos que no tenían en cuenta los cambios estacionales de la demanda ni los lanzamientos de productos. Esta visibilidad limitada provocó roturas de stock en 25 centros y redujo el rendimiento general de la cadena de suministro.

La empresa identificó tres objetivos clave para mejorar la planificación de su cadena de suministro:

• Aumentar la precisión de las previsiones y la consistencia del suministro.
• Reducir los eventos de falta de existencias para mejorar la experiencia del paciente.
• Fortalecer la colaboración con los proveedores compartiendo datos más fiables de la cadena de suministro.

En los tres meses siguientes a la adopción de Maestro, el equipo de planificación pasó de un horizonte de previsión de una semana a uno de 18 meses. El sistema incorporó lanzamientos de productos, cambios en la cobertura de seguros y señales de oferta y demanda en tiempo real. Los principales resultados fueron:

• Aumento del 47 % en la precisión de las previsiones.
• Reducción del 14 % en el inventario disponible.
• Mejora del 34 % en la rotación de inventario.
• Reducción significativa de las cancelaciones de pedidos de pacientes gracias a la disponibilidad de productos.²

Figura 1: Panel de creación de escenarios de Maestro.³

o9 Solutions

o9 aprovecha su Digital Brain para coordinar la planificación descendente y ascendente, centrándose en la planificación empresarial integrada, la previsión de la demanda y la optimización del inventario en múltiples funciones de las operaciones de la cadena de suministro.

Ejemplo real: un fabricante de bienes de equipo mejora la previsión y la planificación con o9

Un fabricante líder en el sector de manipulación de carga necesitaba reforzar sus capacidades de planificación de la cadena de suministro. La empresa carecía de herramientas avanzadas de previsión y dependía de las carteras de pedidos como principal motor de las decisiones. Esto creaba lagunas de visibilidad, limitaba la colaboración entre las partes interesadas e impedía al equipo financiero vincular los planes de demanda con las previsiones de ingresos. Los largos plazos de entrega en un modelo de negocio de configuración bajo pedido también reducían la satisfacción del cliente.

La empresa adoptó o9 Digital Brain, una plataforma impulsada por IA que respalda la planificación de extremo a extremo. Las funcionalidades implementadas incluyeron:

• Planificación de la demanda, planificación del suministro, planificación de ventas y operaciones (S&OP), optimización de inventario y programación de la producción.
• Integración con ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) y TMS (Oracle).
• Una torre de control que proporciona visibilidad en tiempo real de la demanda, el suministro y el inventario.
• La planificación basada en Excel se sustituyó por el sistema integrado de o9, creando un entorno colaborativo entre las partes interesadas y mejorando la precisión de los datos de la cadena de suministro.

Al aprovechar las capacidades de IA de o9 en la cadena de suministro, la empresa logró:

• Mayor precisión de las previsiones.
• Reducción de la escasez de componentes mediante una mejor planificación de los materiales clave.
• Mejora de la eficiencia en los procesos de planificación y reducción del esfuerzo manual.
• Mayor capacidad para simular escenarios, lo que permite tomar decisiones basadas en datos para las operaciones globales.⁴

Figura 2: Gráfico que muestra los principios de funcionamiento del Digital Brain de o9.⁵

E2open

E2open proporciona un ecosistema conectado de cadena de suministro con IA en toda la planificación, la ejecución y el comercio. Su plataforma abarca la previsión de la demanda, la planificación del suministro y la colaboración en redes globales de la cadena.

Ejemplo real: un fabricante de caramelos mejora la previsión con la detección de la demanda

Un fabricante mundial de caramelos, que opera en más de 80 países y emplea a más de 34.000 personas, se enfrentaba a desafíos en su proceso de planificación de la demanda.

La empresa implementó E2open Demand Planning y E2open Demand Sensing como parte de su transformación de la planificación. Los aspectos clave incluyeron:

• Previsiones estadísticas semanales impulsadas por modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
• Integración de datos del punto de venta y de la cadena de suministro externa para crear previsiones diarias precisas.
• La automatización de las tareas de previsión libera a los planificadores para centrarse en un trabajo más estratégico.
• El despliegue comenzó en Norteamérica y se amplió a Asia-Pacífico y Europa, creando un enfoque unificado de la planificación de la cadena de suministro en todas las regiones.

Al aprovechar la IA en la cadena de suministro mediante E2open, el fabricante de caramelos logró mejoras medibles en las operaciones de la cadena de suministro:

• La precisión de las previsiones mejoró más de un 23 %.
• La productividad de los planificadores aumentó al automatizarse las tareas repetitivas.
• Mejoró el stock de seguridad del inventario y el rendimiento del reaprovisionamiento.
• La estandarización de los procesos en los centros globales redujo la gestión de excepciones y facilitó la adopción de mejores prácticas.⁶

Figura 3: Asistente de cadena de suministro de E2open.⁷

LevaData

LevaData analiza los datos del mercado y las señales de riesgo de suministro para respaldar el abastecimiento estratégico y la planificación del suministro, lo que permite obtener información predictiva sobre los mercados de proveedores y las tendencias de precios.

Ejemplo real: un fabricante mundial mejora el abastecimiento con LevaData

Un fabricante mundial que dependía en gran medida de socios externos para adquirir piezas no estratégicas se enfrentaba a una creciente complejidad en las operaciones de su cadena de suministro. La limitada visibilidad de los costes dificultaba la evaluación de los precios de los proveedores, la identificación de referencias competitivas y el mantenimiento de la rentabilidad en sus actividades de abastecimiento.

Mediante la implementación de las soluciones de cadena de suministro de LevaData, el fabricante logró:

• $14 millones en ahorros de costes en las operaciones de abastecimiento.
• Mayor competitividad de precios mediante una evaluación comparativa precisa de costes.
• Márgenes y rentabilidad más altos al integrar la analítica en las prácticas de abastecimiento.⁸

Zycus

Zycus ofrece una suite source-to-pay impulsada por IA que combina analítica de proveedores, gestión de contratos y previsión de compras con capacidades de planificación de la cadena de suministro.

• Negociaciones autónomas: los agentes de IA gestionan negociaciones tácticas, analizan ofertas y seleccionan proveedores, garantizando precios competitivos y el cumplimiento normativo.
• Descubrimiento de proveedores y gestión de riesgos: la plataforma identifica proveedores adecuados, evalúa riesgos y automatiza eventos de abastecimiento para mejorar la visibilidad de la cadena de suministro.
• Optimización de costes y evaluación comparativa: proporciona datos en tiempo real e información basada en IA sobre precios y detecta oportunidades de ahorro.
• Gestión de solicitudes: simplifica las solicitudes de compra mediante interfaces basadas en chat, aplicando el cumplimiento de políticas en tiempo real y mejorando la experiencia del usuario.
• Analítica de categorías y gastos: ofrece información sobre patrones de gasto, rendimiento de contratos y gestión de proveedores, respaldando un mejor rendimiento de la cadena de suministro.

Figura 4: Agente de IA generativa Merlin para negociaciones autónomas.

Inventario y aprovisionamiento

Las soluciones de IA para inventario y aprovisionamiento se centran en la gestión de inventario, la optimización del inventario y las decisiones de abastecimiento. Estos sistemas respaldan una gestión inteligente del inventario al equilibrar la disponibilidad, el coste y el riesgo en las operaciones de la cadena de suministro.

Los profesionales de la cadena de suministro responsables del aprovisionamiento, el reaprovisionamiento y la coordinación de proveedores los utilizan habitualmente. Cuando se aplican bien, ayudan a reducir los costes operativos y a mejorar la satisfacción del cliente.

Coupa

Coupa, mediante la adquisición de la tecnología LLamasoft, integra analítica de gastos, modelado de la cadena de suministro y planificación. Su plataforma vincula las decisiones de compra con el inventario, el transporte y el modelado de escenarios.

Ejemplo real: Onsemi mejora la planificación de ventas y operaciones con Coupa

Onsemi, un proveedor mundial de componentes semiconductores energéticamente eficientes, opera más de 25 fábricas en todo el mundo. La limitada visibilidad de los datos en estos centros dificultaba la planificación de la capacidad de producción de sus cuatro unidades de negocio.

Los ingenieros dedicaban demasiado tiempo a crear modelos de cadena de suministro y el equipo de ventas carecía de orientación clara sobre qué pedidos aceptar, rechazar o subcontratar. Esta dependencia de la intervención manual ralentizaba la toma de decisiones y reducía el rendimiento general de la cadena de suministro.

Onsemi implementó Coupa Supply Chain Design & Planning, integrando los datos de restricciones a nivel de máquina y herramienta de todas las fábricas en una única plataforma. Los principales beneficios fueron:

• Toma de decisiones un 85 % más rápida gracias al acceso en tiempo real a los datos de fábrica.
• Mejora de la eficiencia del capital del 10–15 % al reducir la intervención innecesaria de los ingenieros de planta.
• Un enfoque coherente y estandarizado de la planificación de la cadena de suministro, que permite alinear la capacidad de producción de las fábricas globales.⁹

Figura 5: Panel de comparación de escenarios de Coupa impulsado por IA.¹⁰

Verusen

Verusen se especializa en optimizar el inventario de MRO (mantenimiento, reparación, revisión) mediante agentes de IA, NLP y detección de duplicados para reducir el exceso de stock y gestionar el inventario en grandes conjuntos de SKU.

Pactum IA

Pactum ofrece agentes de negociación autónomos que gestionan las condiciones de proveedores y compradores, mejorando los resultados de aprovisionamiento al negociar precios, SLA y contratos en nombre de los usuarios.

Ejemplo real: Veritiv mejora la eficiencia de los proveedores de cola larga con Pactum

Veritiv, un distribuidor de embalajes, suministros para instalaciones y productos de impresión, gestiona entre 5.000 y 6.000 proveedores en Norteamérica. Antes de adoptar la IA agéntica de Pactum, la empresa luchaba con contratos obsoletos de proveedores de cola larga, una visibilidad limitada de los datos de los proveedores y procesos de aprovisionamiento ineficientes. Con el 80 % del gasto concentrado en el 20 % de los proveedores, la cola larga estaba a la vez mal gestionada y era financieramente subóptima.

Pactum desplegó su plataforma de negociación autónoma para optimizar la base de proveedores de Veritiv:

• Mejora de la eficiencia de los contratos de proveedores de cola larga.
• Acceso a datos que faltaban en los registros maestros de Veritiv.
• Oportunidades de lograr ahorros en el coste de los bienes vendidos (COGS) y descubrir nuevas asociaciones con proveedores.¹¹

Visibilidad y ejecución

Las plataformas de visibilidad y ejecución se centran en la visibilidad en tiempo real de las cadenas de suministro y las redes logísticas. Estas herramientas se utilizan para la gestión del transporte, el seguimiento de envíos y la gestión de riesgos de la cadena de suministro.

Desempeñan un papel fundamental en la gestión de las interrupciones de la cadena de suministro y en el respaldo de cadenas de suministro resilientes, ya que proporcionan a los equipos de logística datos en tiempo real sobre transportistas, proveedores de logística y operadores logísticos.

Surgere

La plataforma Interius de Surgere ofrece visibilidad de la cadena de suministro y gestión de activos respaldadas por inteligencia artificial. Al integrarse con la arquitectura de Microsoft y Power BI, Interius permite a las organizaciones analizar los datos de la cadena de suministro y tomar decisiones basadas en información fiable.

• Asistente de IA Sophia: una interfaz de lenguaje natural que permite a los usuarios consultar información de la cadena de suministro, interpretar resultados y recibir recomendaciones prácticas para mejorar las operaciones.
• Alertas operativas: notificaciones automáticas que destacan excepciones como activos no atendidos o procesos logísticos irregulares, ayudando a los equipos a responder con rapidez.
• Soluciones adaptables: Interius es configurable tanto para empresas globales como para negocios más pequeños, ofreciendo soluciones de cadena de suministro que se adaptan a diferentes niveles de complejidad.

Shipsy

Shipsy ofrece un panel de visibilidad que combina analítica predictiva y optimización de rutas, lo que permite a los cargadores supervisar los envíos en tiempo real y ajustar las rutas de forma dinámica.

Ejemplo real: Kout Food Group mejora las operaciones de reparto con Shipsy

Kout Food Group (KFG), un proveedor de servicios de alimentación en Oriente Medio, gestiona más de 10 marcas de restaurantes de servicio rápido, más de 1.400 repartidores y ejecuta más de 8.000 entregas por hora. La falta de herramientas adecuadas para la programación de repartidores, la ausencia de visibilidad en tiempo real del rendimiento de las entregas y los retrasos en el procesamiento de pagos creaban ineficiencias y fallos frecuentes en las entregas.

KFG desplegó la plataforma logística de Shipsy impulsada por IA para reforzar las operaciones de su cadena de suministro. Las principales mejoras en los procesos logísticos de KFG incluyen:

• Reducción del 20 % en el tiempo medio de entrega.
• Mejora del 37.5 % en la eficiencia de agrupación de pedidos.
• Aumento del 10 % en el cumplimiento de SLA.¹²

DispatchTrack

DispatchTrack se centra en la IA para la entrega de última milla, ofreciendo predicciones de ETA, enrutamiento de conductores y comunicaciones con los clientes para mejorar la fiabilidad y la transparencia de las entregas.

Ejemplo real: Spirit Logistics Network mejora la entrega de última milla con DispatchTrack

Spirit Logistics Network, con sede en Nueva Jersey, ha proporcionado soluciones logísticas externalizadas para la cadena de suministro durante más de 25 años, especializándose en la entrega de electrodomésticos y muebles para el hogar en mercados nacionales, regionales y locales. Para mantener altos niveles de servicio, la empresa necesitaba un sistema más adaptable que su software local heredado, que carecía de flexibilidad e integración con las diversas pilas tecnológicas de los clientes.

En colaboración con DispatchTrack, Spirit pasó a una plataforma basada en la nube que digitalizó y modernizó las operaciones de entrega de última milla:

• Mejora del rendimiento puntual con ventanas de entrega precisas y configurables.
• Mayor satisfacción del cliente gracias a un servicio más fiable.
• Menor necesidad de planificadores de rutas manuales, reduciendo el esfuerzo operativo.
• Mayor eficiencia en la gestión y combinación de pedidos de múltiples clientes.¹³

Pando

La plataforma logística de IA de Pando gestiona rutas, emparejamiento de cargas y seguimiento de la ejecución para respaldar la toma de decisiones en tiempo real en las operaciones de transporte.

Ejemplo real: un fabricante de embalajes reduce los costes de flete con Pando

Un fabricante líder de productos de cinta y película de EE. UU., con operaciones en más de 30 ubicaciones globales y más de $10 mil millones en ingresos, tenía dificultades con una gestión de fletes fragmentada. Las hojas de cálculo manuales, los sistemas dispersos y una dependencia excesiva de un sistema nacional de gestión del transporte generaban ineficiencias en los procesos internacionales de flete, aprovisionamiento y finanzas.

La empresa implementó la plataforma logística de Pando impulsada por IA, integrando la contratación, la ejecución y el pago de fletes en un único sistema. Como resultado:

• Reducción del 4 % en el gasto de fletes en las operaciones globales.
• Aumento del 80 % en la productividad del equipo al eliminar los procesos manuales.
• Visibilidad unificada del 100 % de los envíos, las tarifas y el rendimiento de los transportistas.¹⁴

Automatización y robótica

Las empresas de automatización y robótica se centran en la automatización de almacenes y en la ejecución física dentro de las operaciones de almacén. Estas soluciones se utilizan cada vez más para mejorar la eficiencia operativa en el sector logístico y respaldar operaciones sostenibles al reducir los residuos y los errores.

Son más relevantes para organizaciones con necesidades de gestión de almacenes a gran escala y altos volúmenes de transacciones.

Kargo Technologies

Kargo utiliza la visión artificial en las operaciones de muelle para verificar la carga, garantizar la integridad de los contenedores y detectar discrepancias, mejorando así la automatización y la validación visual.

• Escaneo en puertas de muelle: Automatiza la captura de datos de las etiquetas de carga a medida que las carretillas elevadoras pasan por las puertas del muelle. Esto reduce el error humano, garantiza sistemas de gestión de inventario precisos y mejora el rendimiento al eliminar la necesidad de escaneo manual.
• Detección de daños: Identifica y marca de inmediato la carga dañada en la puerta del muelle. Las alertas en tiempo real permiten a los supervisores tomar medidas correctivas con prontitud, minimizando las interrupciones y mejorando la satisfacción del cliente.
• Verificación de envíos: Confirma la exactitud de los envíos salientes y entrantes cotejando los datos de carga con los pedidos. El sistema evita envíos erróneos, detecta discrepancias antes de que los camiones salgan y garantiza el cumplimiento de los requisitos del cliente y del sector.
• Verificación de carga: Valida la secuenciación de las cargas durante las operaciones de remolque. Al detectar pedidos incorrectos, cargas mixtas o requisitos especiales, Kargo garantiza que los envíos sean precisos y puntuales.

Vecna Robotics

Vecna despliega robots móviles autónomos y una capa de coordinación para automatizar tareas como el transporte de materiales y la orquestación de flujos de trabajo en los centros de preparación de pedidos.

Ejemplo real: los remolcadores ATG de Vecna Robotics en operaciones minoristas

Un minorista nacional de artículos para el hogar con descuento implementó los remolcadores ATG de Vecna Robotics para automatizar el movimiento de materiales en su centro de distribución. El sistema, que funciona en dos turnos, 23 horas al día, 7 días a la semana, mueve continuamente carros entre las zonas de carga y descarga para respaldar operaciones de almacén de gran volumen.

Al adoptar Vecna Robotics, la empresa logró:

• Una eficiencia de costes de $9 por hora por robot, lo que genera ahorros medibles.
• Un ROI positivo en menos de 8 meses.
• Funcionamiento continuo que respalda un proceso de cadena de suministro que requiere un rendimiento casi constante.¹⁵

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Analítica y apoyo a la toma de decisiones

Las herramientas de analítica y apoyo a la toma de decisiones se centran en convertir los datos de la cadena de suministro en información procesable. Estas plataformas se utilizan en todos los procesos de la cadena de suministro para respaldar las capacidades de toma de decisiones, la supervisión del rendimiento y la planificación a largo plazo de la cadena de suministro.

A menudo se posicionan como herramientas esenciales para los profesionales de la cadena de suministro que buscan una ventaja competitiva mediante un mejor análisis de datos.

CognitOps

CognitOps ofrece analítica basada en ML para la optimización de almacenes y la planificación de la mano de obra, lo que permite a las instalaciones asignar eficazmente los recursos humanos y los flujos de trabajo, maximizando así el rendimiento.

Ejemplo real: la plataforma Align de CognitOps en el centro de distribución de Medline

Medline, un fabricante y distribuidor privado de suministros de atención sanitaria en EE. UU., se asoció con CognitOps para mejorar las operaciones de preparación de pedidos en su centro de distribución de Rialto, California. La instalación, de más de un millón de pies cuadrados y equipada con robótica avanzada, se enfrentaba a complejos desafíos para equilibrar la mano de obra, gestionar los flujos de trabajo y cumplir plazos de preparación muy ajustados.

La empresa colaboró con la plataforma Align de CognitOps, que integra aprendizaje automático y herramientas basadas en simulación para mejorar las operaciones de almacén y respaldar la gestión de la cadena de suministro.

Para Medline, se espera que Align:

• Reduzca el tiempo del ciclo de pedidos y el tiempo total de procesamiento.
• Mejore la velocidad de preparación manteniendo altos niveles de servicio.
• Proporcione previsiones de excepciones en tiempo real para minimizar las interrupciones.
• Refuerce el rendimiento general de la cadena de suministro para respaldar una mejor atención al paciente.¹⁶

Raft

Raft automatiza los flujos de trabajo de documentos de fletes y aduanas mediante IA, lo que permite el procesamiento de documentos, el cumplimiento comercial y la optimización de aranceles en las rutas marítimas globales.

Ejemplo real: Navia Freight optimiza el procesamiento de facturas con Raft IA

Navia Freight, una empresa de fletes y logística con sede en Melbourne, gestiona el flete marítimo, el flete aéreo, el despacho de aduanas y las operaciones de comercio electrónico. Sus procesos de cuentas por pagar eran muy manuales, lo que generaba ineficiencias a la hora de gestionar miles de facturas complejas cada mes. Los errores, los retrasos y las tareas repetitivas limitaban la capacidad del equipo para centrarse en iniciativas estratégicas.

Navia Freight desplegó la solución automatizada de finanzas logísticas de Raft IA, que incluía:

• Procesamiento avanzado de documentos para extraer datos de las facturas automáticamente.
• Herramientas de validación de datos para cotejar la información y garantizar su precisión.
• Flujos de trabajo automatizados para optimizar las aprobaciones de facturas y reducir el tiempo de procesamiento.

Como resultado de esta colaboración:

• Tasa de automatización del 75 %, con un 35 % de facturas que no requieren intervención humana.
• Más de 3.000 minutos ahorrados al mes en el procesamiento manual de documentos.
• Reducción significativa de errores y tiempos de procesamiento más rápidos.
• Mayor eficiencia operativa, lo que libera al personal para centrarse en actividades de mayor valor.¹⁷

7bridges

7bridges ofrece automatización logística impulsada por IA para orquestar las operaciones de la cadena de suministro, integrando la planificación, la ejecución y la supervisión en un único flujo.

Ejemplo real: Philipp Plein mejora la experiencia del cliente y la eficiencia con 7bridges

La marca de moda de lujo Philipp Plein se asoció con 7bridges para modernizar las operaciones de su cadena de suministro y respaldar el crecimiento global. La empresa necesitaba mejorar la eficiencia a medida que ampliaba sus canales B2C y B2B, reducir costes y ofrecer una satisfacción superior al cliente. 7bridges desplegó su plataforma de gestión de la cadena de suministro impulsada por IA para:

• Automatizar las declaraciones de exportación de envíos internacionales de alto valor para reducir retrasos y costes.
• Ampliar desde las operaciones B2C para optimizar también la logística B2B.
• Respaldar los procesos de aprovisionamiento con simulación y analítica para mejorar las decisiones logísticas.
• Proporcionar visibilidad y control sobre el almacenamiento y el rendimiento de las entregas.

Los resultados de la asociación son:

• Más de 2 millones de euros en ahorros anuales, lo que supone un 17x de ROI.
• Aproximadamente el 5 % de los costes recuperados de facturas disputadas o erróneas.
• Mejora de la experiencia del cliente gracias a entregas más rápidas y fiables.¹⁸

Pallet (CoPallet)

CoPallet, desarrollado por Pallet, es una plataforma impulsada por IA diseñada para gestionar tareas logísticas repetitivas y de gran volumen. Creada específicamente para las operaciones de la cadena de suministro, automatiza el procesamiento de documentos, la introducción de datos y la ejecución de flujos de trabajo en los sistemas de transporte y almacén, lo que ayuda a los equipos de logística a reducir costes y mejorar la eficiencia.

Capacidades clave

• Automatización documental: lee documentos logísticos no estructurados, incluidos conocimientos de embarque (BOL), comprobantes de entrega (POD), solicitudes de cotización (RFQ) y avisos de envío anticipados (ASN). Se adapta a formatos variados mediante inteligencia artificial y visión artificial.
• Ejecución de flujos de trabajo: opera directamente dentro de los sistemas de gestión del transporte (TMS), sistemas de gestión de almacenes (WMS) y portales de terceros, automatizando tareas basadas en clics sin reemplazar los procesos existentes.
• Aplicación de lógica de negocio: aplica reglas específicas de la empresa a excepciones como direcciones incorrectas o documentos faltantes, escalando los casos no resueltos a trabajadores humanos.
• Integración de sistemas: se conecta con el correo electrónico, bases de datos, Microsoft Teams y otras aplicaciones empresariales, garantizando la compatibilidad en todo el sector logístico.

Augment (Augie)

Augment proporciona un compañero de equipo de IA para el ciclo de pedido a cobro, automatizando la conciliación de facturas, la resolución de disputas y las gestiones de cobro para reducir los retrasos en los flujos de trabajo financieros.

Ejemplo real: Armstrong Transport Group aumenta la productividad con Augie

Armstrong Transport Group, una agencia de fletes, se enfrentaba a márgenes reducidos y al creciente agotamiento de sus empleados. Los operadores gestionaban entre 50 y 70 cargas al día, a la vez que atendían más de 400 correos electrónicos y navegaban por más de 20 portales, lo que dificultaba el crecimiento sin aumentar la plantilla.

Armstrong desplegó Augie, un compañero de equipo logístico impulsado por IA integrado en Slack, el correo electrónico y su sistema de gestión del transporte (TMS). Augie automatizó flujos de trabajo logísticos repetitivos, entre ellos:

• Leer y responder correos electrónicos.
• Crear y rastrear cargas en el TMS.
• Evaluar y negociar con transportistas.
• Recopilar y validar comprobantes de entrega (POD).
• Detectar excepciones y actualizaciones de envíos en tiempo real.

Como resultado, Armstrong logró:

• Entre un 40 % y un 60 % menos de intervenciones por carga, reduciendo la carga de trabajo de los operadores casi a la mitad.
• Ciclos de facturación acelerados en 8 días, reduciendo los retrasos en las facturas y mejorando el flujo de caja.
• Duplicó el número de cargas que cada representante podía gestionar.
• Los operadores dispusieron de más tiempo para iniciativas de satisfacción del cliente y relaciones con los transportistas.¹⁹

Cómo elegir un proveedor de IA para la cadena de suministro

La elección entre empresas de IA para la cadena de suministro depende de la madurez organizativa, el alcance operativo y la preparación de los datos. Las iniciativas de IA en la cadena de suministro aportan el máximo valor cuando están alineadas con prioridades empresariales claras.

Tamaño de la empresa y complejidad:

• Las startups de la cadena de suministro y las empresas de mercado medio suelen beneficiarse de soluciones modulares de IA para la cadena de suministro.
• Las empresas globales pueden requerir una personalización más profunda y servicios gestionados.

Madurez de los datos:

• Los datos limitados favorecen las herramientas de visibilidad y analítica.
• La planificación avanzada y la optimización del inventario requieren datos históricos consistentes.

Presupuesto e implementación:

• Las herramientas de visibilidad y analítica suelen ofrecer retornos más rápidos.
• La automatización y la robótica implican costes iniciales más altos.

Integración y adopción:

• Evalúe la compatibilidad con los sistemas de planificación de recursos empresariales, gestión del transporte y gestión de almacenes.
• Valore el soporte del proveedor en servicios de consultoría, incorporación y gestión del cambio.

Cita esta investigación

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Enlaces de referencia

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DHL Saves 7% on Transportation Costs Through Better Optimization of Vehicles

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How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

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Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

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Case Study: Demand & Supply Planning for Industrial Manufacturing

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o9 Digital Brain - Enterprise Decision-Making & Planning in 2026

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Master Volatile Demand with Candymaker’s AI Solution - e2open

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Whitepaper & ReportsUnderstanding Cost Savings: LevaData's Case Study

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Enterprise Client Success with Agentic AI in Procurement | Pactum

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Kout Food Group Reduces Average Delivery Time by 20% Using AI-Powered Driver Management & Business Intelligence - Shipsy

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Spirit Logistics Network Case Study

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Pando | AI-Powered TMS for Enterprises

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Medline Distribution Center Utilizes CognitOps | CognitOps

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Resources - Raft

Raft

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7bridges | Philipp Plein Case Study

19.

How Armstrong Transport Group doubled productivity with Augie

Augment Technologies, Inc.

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple que cubre modelos de IA, infraestructura de IA, gobernanza de IA y aplicaciones empresariales de IA. Su investigación se centra principalmente en el uso de la IA en marketing, salud, cadenas de suministro y sostenibilidad. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.

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