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 mejor fundamentadas en redes globales.

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

Comparativa de las 20 mejores herramientas de IA para la cadena de suministro

Criterios de selección de proveedores: Incluimos empresas con 50 o más empleados 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 suelen tener funciones similares 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 . Estas herramientas 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 facilitar la toma de decisiones en tiempo real y mejorar la visibilidad en toda la cadena de suministro.

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

DHL, una de las mayores empresas de logística del mundo, necesitaba mejorar la gestión de sus operaciones de transporte y almacenamiento. La empresa se enfrentaba a varios retos:

• Equilibrar los costes de transporte, los costes de almacenamiento y los niveles de servicio en sus vastas redes logísticas.
• Ofrecemos soluciones más rápidas y flexibles para los proyectos de nuestros clientes.
• Identificar oportunidades de consolidación y evaluar escenarios de costos para mejorar la eficiencia.
• Brindar soporte a la gestión de la cadena de suministro con herramientas que puedan simular reglas de negocio, restricciones y la 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:

• Compare los diferentes escenarios de costes y comprenda su efecto en los niveles de servicio.
• Crear soluciones tácticas para la gestión de mercancías y las operaciones de almacén.
• Utilice el análisis de datos para evaluar las reglas de negocio, las restricciones y los requisitos de la demanda.
• Mejore la toma de decisiones al proporcionar visibilidad sobre los costos de transporte y almacenamiento.

DHL informó de mejoras cuantificables en el rendimiento de su cadena de suministro:

• Se logró un ahorro directo del 7 % gracias a la mejora del uso de los vehículos y a la eliminación de la consolidación.
• Un cliente minorista con sede en EE. UU. logró un ahorro del 15 % optimizando los parámetros de entrega, flota y ubicación.
• Reducción de los costes de transporte para los sectores de manufactura , comercio 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 facilitar la ejecución de tareas. Evalúan las consecuencias de diferentes decisiones, resaltan las alternativas disponibles y presentan resultados previstos. Una vez confirmada una línea de acción, los agentes pueden ejecutar los pasos aprobados dentro de la misma plataforma.

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

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

Una importante empresa de servicios farmacéuticos con presencia en América, Europa y Asia-Pacífico se enfrentaba a problemas recurrentes para alinear la demanda de los clientes con las entregas de los proveedores. Sus previsiones internas se basaban en modelos estadísticos que no tenían en cuenta las variaciones estacionales de la demanda ni los lanzamientos de productos. Esta visibilidad limitada provocó desabastecimientos en 25 establecimientos 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:

• Mejorar la precisión de las previsiones y la regularidad del suministro.
• Reducir los casos de falta de existencias para mejorar la experiencia del paciente.
• Fortalecer la colaboración con los proveedores compartiendo datos más fiables sobre la cadena de suministro.

A los tres meses de adoptar Maestro, el equipo de planificación pasó de un horizonte de previsión de una semana a un horizonte de planificación 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 resultados clave incluyeron:

• Incremento 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 por parte de los pacientes debido a la disponibilidad del producto. ²

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

o9 Soluciones

o9 aprovecha su Cerebro Digital para coordinar la planificación tanto en la fase inicial como en la final, 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 capital mejora la previsión y la planificación con o9.

Un fabricante líder en el sector de la manipulación de carga necesitaba fortalecer sus capacidades de planificación de la cadena de suministro. La empresa carecía de herramientas de previsión avanzadas y dependía de los libros de pedidos como principal motor de las decisiones. Esto generaba problemas de visibilidad, limitaba la colaboración entre las partes interesadas e impedía que el equipo financiero vinculara 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 admite la planificación integral. Las funcionalidades implementadas incluyeron:

• Planificación de la demanda, planificación del suministro, planificación de ventas y operaciones (S&OP), optimización de inventarios 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, la oferta y el inventario.
• La planificación basada en Excel fue reemplazada por el sistema integrado de O9, lo que creó un entorno de colaboración entre las partes interesadas y mejoró 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 en los pronósticos.
• Reducción de la escasez de componentes gracias a una mejor planificación de los materiales clave.
• Mayor eficiencia en los procesos de planificación y menor 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 Cerebro Digital de o9. ⁵

E2open

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

Ejemplo real: Un fabricante de dulces mejora sus previsiones mediante la detección de la demanda.

Un fabricante mundial de dulces, que opera en más de 80 países y emplea a más de 34.000 personas, se enfrentó a dificultades en su proceso de planificación de la demanda.

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

• Previsiones estadísticas semanales basadas en inteligencia artificial y modelos de aprendizaje automático.
• Integración de datos de punto de venta y de la cadena de suministro externa para generar pronósticos diarios precisos.
• La automatización de las tareas de previsión permite a los planificadores centrarse en un trabajo más estratégico.
• Su implementación comenzó en Norteamérica y se extendió a Asia-Pacífico y Europa, creando un enfoque unificado para la planificación de la cadena de suministro en todas las regiones.

Al aprovechar la IA en la cadena de suministro a través de E2open, el fabricante de dulces logró mejoras cuantificables en las operaciones de la cadena de suministro:

• La precisión de las previsiones mejoró en más de un 23%.
• La productividad de los planificadores aumentó a medida que se automatizaron las tareas repetitivas.
• Se mejoró el rendimiento en cuanto al stock de seguridad y la reposición de inventario.
• La estandarización de los procesos en todas las sedes globales redujo la gestión de incidencias y facilitó la adopción de las 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 la cadena de suministro para respaldar la planificación estratégica de la compra y el suministro, lo que permite obtener información predictiva sobre los mercados de proveedores y las tendencias de precios.

Ejemplo real: Un fabricante global mejora su sistema de abastecimiento con LevaData.

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

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

• Ahorro de costes por valor de 14 millones de dólares en todas las operaciones de aprovisionamiento.
• Mayor competitividad en precios gracias a una evaluación comparativa precisa de los costes.
• Mayores márgenes y rentabilidad mediante la integración de análisis de datos en las prácticas de aprovisionamiento. ⁸

Zycus

Zycus ofrece una suite integral de gestión de compras basada en inteligencia artificial que combina análisis 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 las negociaciones tácticas, analizan las ofertas y seleccionan a los proveedores, garantizando precios competitivos y manteniendo el cumplimiento de la normativa.
• Búsqueda de proveedores y gestión de riesgos : La plataforma identifica proveedores adecuados, evalúa los riesgos y automatiza los procesos de aprovisionamiento para mejorar la visibilidad de la cadena de suministro.
• Optimización de costes y análisis comparativo : Proporciona datos en tiempo real e información basada en inteligencia artificial sobre precios y detecta oportunidades de ahorro.
• Gestión de solicitudes : Simplifica las peticiones de compra mediante interfaces basadas en chat, garantizando el cumplimiento de las políticas en tiempo real y mejorando la experiencia del usuario.
• Análisis de categorías y gastos : Ofrece información sobre los patrones de gasto, el rendimiento de los contratos y la gestión de proveedores, lo que contribuye a un mejor desempeño de la cadena de suministro.

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

Inventario y adquisiciones

Las soluciones de IA para inventario y compras se centran en la gestión y optimización del inventario, así como en la toma de decisiones de abastecimiento. Estos sistemas facilitan una gestión inteligente del inventario al equilibrar la disponibilidad, el costo y el riesgo en todas las operaciones de la cadena de suministro.

Son herramientas habituales para los profesionales de la cadena de suministro responsables de las compras, el reabastecimiento y la coordinación con los proveedores. Cuando se aplican correctamente, ayudan a reducir los costes operativos y a mejorar la satisfacción del cliente.

Coupa

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

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

Onsemi, proveedor global de componentes semiconductores de bajo consumo energético, opera más de 25 fábricas en todo el mundo. La limitada visibilidad de los datos en estas instalaciones dificultaba la planificación de la capacidad de producción de sus cuatro unidades de negocio.

Los ingenieros dedicaban demasiado tiempo a la creación de modelos de cadena de suministro, y el equipo de ventas carecía de directrices claras 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 datos de restricciones a nivel de máquina y herramienta de todas las fábricas en una única plataforma. Los beneficios clave incluyeron:

• Toma de decisiones un 85 % más rápida gracias al acceso en tiempo real a los datos de fábrica.
• Mejora del 10-15% en la eficiencia del capital mediante la reducción de la participación innecesaria de ingenieros en obra.
• Un enfoque coherente y estandarizado para la planificación de la cadena de suministro, que permite a las fábricas globales coordinar su capacidad de producción. ⁹

Figura 5: Panel de comparación de escenarios con tecnología de IA de Coupa. ¹⁰

Verusen

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

Pactum IA

Pactum ofrece agentes de negociación autónomos que gestionan las condiciones entre proveedores y compradores, mejorando los resultados de las adquisiciones mediante la negociación de precios, acuerdos de nivel de servicio (SLA) y contratos en nombre de los usuarios.

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

Veritiv, distribuidor de embalajes, suministros para instalaciones y productos de impresión, gestiona entre 5000 y 6000 proveedores en Norteamérica. Antes de adoptar la IA de Pactum, la empresa lidiaba con contratos obsoletos con proveedores de nicho, visibilidad limitada de los datos de los proveedores y procesos de adquisición ineficientes. Con el 80 % del gasto concentrado en el 20 % de los proveedores, la cartera de proveedores de nicho estaba mal gestionada y resultaba financieramente ineficiente.

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

• Mayor eficiencia en los contratos con proveedores de nicho.
• Acceso a datos que faltaban en los registros maestros de Veritiv.
• Oportunidades para lograr ahorros en el costo de los bienes vendidos (COGS) y descubrir nuevas alianzas 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 los 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 apoyo a la resiliencia de las cadenas de suministro, al proporcionar a los equipos de logística datos en tiempo real sobre transportistas, proveedores de logística y proveedores de servicios logísticos.

Surco

La plataforma Interius de Surgere ofrece visibilidad de la cadena de suministro y gestión de activos con el apoyo de inteligencia artificial. Gracias a su integración con la arquitectura 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 sobre la cadena de suministro, interpretar los resultados y recibir recomendaciones prácticas para mejorar las operaciones de la cadena de suministro.
• Alertas operativas : Las notificaciones automatizadas resaltan las excepciones, como activos desatendidos o procesos logísticos irregulares, lo que ayuda a los equipos a responder con rapidez.
• Adaptive solutions : Interius es configurable tanto para empresas globales como para pequeñas empresas, ofreciendo soluciones de cadena de suministro que se adaptan a diferentes niveles de complejidad.

Shipsy

Shipsy ofrece un panel de control de visibilidad que combina análisis predictivos y optimización de rutas, lo que permite a los transportistas supervisar los envíos en tiempo real y ajustar las rutas de forma dinámica.

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

Kout Food Group (KFG), proveedor de servicios de alimentación en Oriente Medio, gestiona más de 10 marcas de restaurantes de comida rápida, cuenta con más de 1400 repartidores y realiza más de 8000 entregas por hora. Las herramientas limitadas para la programación de repartidores, la falta de visibilidad en tiempo real del rendimiento de las entregas y los retrasos en el procesamiento de pagos generaban ineficiencias y frecuentes fallos en las entregas.

KFG implementó la plataforma logística con inteligencia artificial de Shipsy para fortalecer sus operaciones de cadena de suministro. Las mejoras clave en los procesos logísticos de KFG incluyen:

• Reducción del 20% en el tiempo medio de entrega.
• Mejora del 37,5% en la eficiencia de la agrupación de pedidos.
• Incremento del 10% en el cumplimiento del SLA. ¹²

DispatchTrack

DispatchTrack se centra en la IA para la entrega de última milla, proporcionando predicciones de la hora estimada de llegada, planificación de rutas para los conductores y comunicación 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, lleva más de 25 años ofreciendo soluciones externalizadas de logística de la cadena de suministro, especializándose en la entrega de electrodomésticos y muebles para el hogar en mercados nacionales, regionales y locales. Para mantener un alto nivel de servicio, la empresa necesitaba un sistema más adaptable que su antiguo software local, que carecía de flexibilidad e integración con las diversas plataformas tecnológicas de sus clientes.

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

• Mayor puntualidad en las entregas gracias a ventanas de entrega precisas y configurables.
• Mayor satisfacción del cliente gracias a un servicio más fiable.
• Menor necesidad de planificadores de rutas manuales, lo que reduce el esfuerzo operativo.
• Mayor eficiencia en la gestión y la consolidación de pedidos de múltiples clientes. ¹³

Pando

La plataforma logística de IA de Pando gestiona el enrutamiento, la asignación de cargas y el 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 transporte con Pando.

Un fabricante líder estadounidense de cintas y películas adhesivas, con presencia en más de 30 ubicaciones a nivel mundial y una facturación superior a los 10.000 millones de dólares, se enfrentaba a problemas de gestión de fletes fragmentada. Las hojas de cálculo manuales, los sistemas dispersos y una excesiva dependencia de un sistema de gestión de transporte nacional generaban ineficiencias en los procesos internacionales de fletes, adquisiciones y finanzas.

La empresa implementó la plataforma logística con inteligencia artificial de Pando, integrando la adquisición, ejecución y pago de fletes en un solo sistema. Como resultado:

• Reducción del 4% en los gastos de transporte en todas las operaciones globales.
• Incremento del 80% en la productividad del equipo gracias a la eliminación de procesos manuales.
• Visibilidad unificada al 100% de los envíos, las tarifas y el rendimiento de los transportistas. ¹⁴

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Cem Dilmegani

Principal Analyst

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Automatización y robótica

Las empresas de automatización y robótica se centran en la automatización de almacenes y la ejecución física de las operaciones logísticas. Estas soluciones se utilizan cada vez más para mejorar la eficiencia operativa en el sector logístico y respaldar operaciones sostenibles mediante la reducción de desperdicios y errores.

Son especialmente relevantes para organizaciones con grandes necesidades de gestión de almacenes y elevados volúmenes de transacciones.

Tecnologías Kargo

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

• Escaneo de muelles de carga: Automatiza la captura de datos de las etiquetas de carga a medida que las carretillas elevadoras pasan por los muelles. Esto reduce los errores humanos, garantiza la precisión de los sistemas de gestión de inventario y mejora la productividad al eliminar la necesidad de escaneo manual.
• Detección de daños: Identifica y señala inmediatamente la mercancía dañada en el muelle de carga. 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 entrantes y salientes cotejando los datos de flete 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 secuencia de las cargas durante las operaciones de los remolques. Al detectar pedidos incorrectos, cargas mixtas o requisitos especiales, Kargo garantiza que los envíos sean precisos y puntuales.

Robótica Vecna

Vecna implementa robots móviles autónomos y una capa de coordinación para automatizar tareas como el transporte de materiales y la orquestación del flujo de trabajo dentro de los centros de distribución.

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

Una cadena nacional de tiendas de descuento para artículos para el hogar implementó los remolcadores ATG de Vecna Robotics para automatizar el movimiento de materiales en su centro de distribución. El sistema opera en dos turnos, 23 horas al día, 7 días a la semana, y traslada continuamente carros entre las áreas de carga y descarga para dar soporte a las operaciones de almacén de alto volumen.

Al adoptar Vecna Robotics, la empresa logró:

• Eficiencia de costos de $9 por hora por robot, lo que genera ahorros cuantificables.
• Retorno de la inversión positivo en menos de 8 meses.
• Funcionamiento continuo que respalda un proceso de cadena de suministro que requiere un rendimiento prácticamente constante. ¹⁵

Análisis y apoyo a la toma de decisiones

Las herramientas de análisis y apoyo a la toma de decisiones se centran en transformar los datos de la cadena de suministro en información útil para la toma de decisiones. Estas plataformas se utilizan en todos los procesos de la cadena de suministro para respaldar la toma de decisiones, el monitoreo del desempeño y la planificación a largo plazo.

A menudo se las considera herramientas esenciales para los profesionales de la cadena de suministro que buscan una ventaja competitiva a través de un mejor análisis de datos.

CognitOps

CognitOps ofrece análisis basados en aprendizaje automático para la optimización de almacenes y la planificación de la mano de obra, lo que permite a las instalaciones asignar recursos humanos y flujos de trabajo de manera eficaz, maximizando así el rendimiento.

Ejemplo real: Plataforma CognitOps Align en el centro de distribución de Medline.

Medline, fabricante y distribuidor privado de suministros médicos en EE. UU., se asoció con CognitOps para mejorar las operaciones de logística en su centro de distribución de Rialto, California. Las instalaciones, de más de un millón de pies cuadrados y equipadas con robótica avanzada, se enfrentaban a complejos desafíos para equilibrar la mano de obra, gestionar los flujos de trabajo y cumplir con los ajustados plazos de entrega.

La empresa colaboró con la plataforma CognitOps Align, que integra herramientas de aprendizaje automático y 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.
• Mejorar la velocidad de procesamiento de pedidos manteniendo altos niveles de servicio.
• Proporcionar pronósticos de excepciones en tiempo real para minimizar las interrupciones.
• Fortalecer el desempeño general de la cadena de suministro para contribuir a una mejor atención al paciente. ¹⁶

Balsa

Raft automatiza los flujos de trabajo de transporte de mercancías y documentación aduanera mediante inteligencia artificial, lo que permite el procesamiento de documentos , el cumplimiento de las normas comerciales y la optimización de aranceles a lo largo de las rutas marítimas mundiales.

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

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

Navia Freight implementó la solución automatizada de financiación logística de Raft AI, que incluía:

• Procesamiento avanzado de documentos para extraer datos de las facturas automáticamente.
• Herramientas de validación de datos para cotejar la información y comprobar su exactitud.
• Flujos de trabajo automatizados para optimizar la aprobación de facturas y reducir el tiempo de respuesta.

Como resultado de esta colaboración:

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

7 puentes

7bridges ofrece automatización logística basada en IA para orquestar las operaciones de la cadena de suministro, integrando la planificación, la ejecución y el monitoreo 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 sus operaciones de cadena de suministro y respaldar su crecimiento global. La empresa necesitaba mejorar la eficiencia a medida que expandía sus canales B2C y B2B, reducir costos y brindar una satisfacción superior al cliente. 7bridges implementó su plataforma de gestión de la cadena de suministro basada en IA para:

• Automatice las declaraciones de exportación para envíos internacionales de alto valor con el fin de reducir retrasos y costes.
• Ampliar las operaciones B2C para optimizar también la logística B2B.
• Apoye los procesos de adquisición con simulaciones y análisis para mejorar las decisiones logísticas.
• Proporcionar visibilidad y control sobre el rendimiento del almacenamiento y la entrega.

Los resultados de la colaboración son:

• Más de 2 millones de euros en ahorros anuales, logrando un retorno de la inversión de 17 veces.
• Aproximadamente el 5% de los costes recuperados procedentes de facturas impugnadas o erróneas.
• Mejoramos la experiencia del cliente gracias a entregas más rápidas y fiables. ¹⁸

Palet (CoPallet)

CoPallet, desarrollada por Pallet, es una plataforma con inteligencia artificial 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 entrada de datos y la ejecución de flujos de trabajo en los sistemas de transporte y almacenamiento, lo que ayuda a los equipos de logística a reducir costes y mejorar la eficiencia.

Capacidades clave

• Automatización de documentos : Lee documentos logísticos no estructurados, incluidos conocimientos de embarque (BOL), comprobantes de entrega (POD), solicitudes de cotización (RFQ) y avisos de envío anticipado (ASN). Adapts a diversos formatos utilizando inteligencia artificial y visión artificial.
• Ejecución del flujo de trabajo : Opera directamente dentro de los sistemas de gestión de transporte (TMS), los sistemas de gestión de almacenes (WMS) y portales de terceros, automatizando tareas basadas en clics sin reemplazar los procesos existentes.
• Aplicación de lógica empresarial : Aplica reglas específicas de la empresa a excepciones como direcciones incorrectas o documentos faltantes, derivando los casos no resueltos a trabajadores humanos.
• Integración del sistema : Se conecta con correo electrónico , bases de datos, Teams y otras aplicaciones empresariales, lo que garantiza la compatibilidad en todo el sector logístico.

Aumento (Augie)

Augment proporciona un asistente de IA para el ciclo de vida desde el pedido hasta el cobro, automatizando la conciliación de facturas, la resolución de disputas y los cobros para reducir los retrasos en los flujos de trabajo financieros.

Ejemplo real: Armstrong Transport Group aumenta la productividad con Augie.

Armstrong Transport Group, una empresa de intermediación de transporte de mercancías, se enfrentaba a márgenes de beneficio reducidos y a un creciente agotamiento laboral. Los operadores gestionaban entre 50 y 70 cargas diarias, a la vez que atendían más de 400 correos electrónicos y navegaban por más de 20 portales, lo que dificultaba la expansión sin aumentar la plantilla.

Armstrong implementó Augie, un asistente logístico con inteligencia artificial integrado en Slack, correo electrónico y su sistema de gestión de transporte (TMS). Augie automatizó flujos de trabajo logísticos repetitivos, entre ellos:

• Leer y responder correos electrónicos.
• Creación y seguimiento de cargas en el TMS.
• Selección y negociación con las compañías de transporte.
• Recopilación y validación de comprobantes de entrega (POD).
• Visualización de excepciones y actualizaciones de envíos en tiempo real.

Como resultado, Armstrong logró:

• Entre un 40 % y un 60 % menos de manipulaciones por carga, lo que reduce la carga de trabajo del operario casi a la mitad.
• Los ciclos de facturación se aceleraron en 8 días, lo que redujo los retrasos en las facturas y mejoró el flujo de caja.
• Se duplicó el número de cargas que cada representante podía gestionar.
• Los operadores dispusieron de más tiempo para iniciativas de satisfacción del cliente y para fortalecer las relaciones con las compañías de transporte. ¹⁹

Cómo elegir un proveedor de IA para la cadena de suministro

La elección entre las empresas de IA para la cadena de suministro depende de la madurez organizacional, el alcance operativo y la disponibilidad de datos. La IA en las iniciativas de la cadena de suministro ofrece el mayor valor cuando se alinea con prioridades comerciales claras.

Tamaño y complejidad de la empresa:

• Las empresas emergentes y las empresas medianas del sector de la cadena de suministro suelen beneficiarse de soluciones modulares de IA para la cadena de suministro.
• Las empresas globales pueden requerir una mayor personalización y servicios gestionados.

Madurez de los datos:

• La escasez de datos favorece la visibilidad y el uso de herramientas analíticas.
• La planificación avanzada y la optimización del inventario requieren datos históricos consistentes.

Presupuesto y ejecución:

• Las herramientas de visibilidad y análisis suelen ofrecer resultados más rápidos.
• La automatización y la robótica implican mayores costes iniciales.

Integración y adopción:

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

Enlaces de referencia

1.

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

2.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

3.

Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

Kinaxis Inc.

4.

Case Study: Demand & Supply Planning for Industrial Manufacturing

o9 Solutions

5.

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

o9 Solutions

6.

Master Volatile Demand with Candymaker’s AI Solution - e2open

7.

Leverage artificial intelligence (AI) with the right data, right network, right provider

e2open

8.

Whitepaper & ReportsUnderstanding Cost Savings: LevaData's Case Study

9.

onsemi Makes Supply Chain Decisions 85% Faster with Coupa | Coupa

Coupa

10.

Supply Chain Design Software — Powered by LLamasoft

Coupa

11.

Enterprise Client Success with Agentic AI in Procurement | Pactum

Pactum AI, Inc.

12.

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

Shipsy

13.

Spirit Logistics Network Case Study

14.

Packaging giant cuts freight costs by 4% with AI

Pando

15.

Public discount retailer moves hundreds of tugger carts per day at $9.73 per hour per robot - Vecna Robotics

Vecna Robotics

16.

Medline Distribution Center Utilizes CognitOps | CognitOps

CognitOps

17.

Resources - Raft

Raft

18.

7bridges | Philipp Plein Case Study

19.

How Armstrong Transport Group Doubled Productivity with Augie

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple, especializada en marketing por correo electrónico y vídeos de ventas. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla es licenciada en Psicología Social y en Relaciones Internacionales.

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