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 disrupciones con mayor rapidez y tomar decisiones más informadas en redes globales.

Descubra las 20 mejores herramientas de IA para la cadena de suministro y aprenda 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.

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 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 la resiliencia de la cadena de suministro.

Blue Yonder

Blue Yonder ofrece una plataforma de IA integrada que abarca la planificación de la cadena de suministro, la gestión de inventario 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 ofrecer éxito

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

• Equilibrar los costes de transporte, los costes de almacén y los niveles de servicio en sus vastas redes logísticas.
• Proporcionar 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 que pudieran 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:

• Comparar escenarios de costes y comprender su efecto en los niveles de servicio.
• Crear soluciones tácticas para la gestión de carga y las operaciones de almacén.
• Utilizar análisis de datos para evaluar reglas de negocio, restricciones y requisitos de demanda.
• Mejorar la toma de decisiones proporcionando 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 mejor uso 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.
• Reducciones en los costes de transporte para los sectores de fabricación, retail 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 apoyar la ejecución. Evalúan las consecuencias de diferentes decisiones, destacan las alternativas disponibles y presentan los resultados previstos. Una vez que se confirma 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 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 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 creaba roturas de stock en 25 centros y reducía el rendimiento general de la cadena de suministro.

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

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

• 47% de aumento en la precisión de las previsiones.
• 14% de reducción en el inventario disponible.
• 34% de mejora en la rotación de inventario.
• Reducción significativa en las cancelaciones de pedidos de pacientes debido 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 downstream y upstream, 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 y mercancías necesitaba fortalecer sus capacidades de planificación de la cadena de suministro. La empresa carecía de herramientas avanzadas de previsión y dependía de los libros de pedidos como principal motor de decisiones. Esto creaba brechas 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 de extremo a extremo. Las funcionalidades implementadas incluyeron:

• Planificación de la demanda, planificación del suministro, Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP), optimización del 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 fue reemplazada 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 en la cadena de suministro de o9, la empresa logró:

• Mayor precisión en 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.
• Mejor capacidad para simular escenarios, permitiendo 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 planificación, ejecución y comercio. Su plataforma abarca la previsión de la demanda, la planificación del suministro y la colaboración en redes globales de cadena.

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

Un fabricante global 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 planificación. Los aspectos clave incluyeron:

• Previsiones estadísticas semanales impulsadas por modelos de inteligencia artificial y machine learning.
• Integración de datos de punto de venta y datos externos de la cadena de suministro para crear previsiones diarias precisas.
• La automatización de las tareas de previsión libera a los planificadores para que se centren en trabajos más estratégicos.
• El despliegue comenzó en Norteamérica y se expandió 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 caramelos logró mejoras medibles en las operaciones de la cadena de suministro:

• La precisión de las previsiones mejoró en más del 23%.
• La productividad de los planificadores aumentó al automatizarse las tareas repetitivas.
• Mejoró el stock de seguridad del inventario y el rendimiento de la reposición.
• Los procesos estandarizados en todos los centros globales redujeron la gestión de excepciones y facilitaron la adopción de mejores prácticas.⁶

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

LevaData

LevaData analiza datos del mercado y señales de riesgo de suministro para apoyar el abastecimiento estratégico y la planificación del suministro, permitiendo información predictiva sobre los mercados de proveedores y las tendencias de precios.

Ejemplo real: Un fabricante global mejora el abastecimiento con LevaData

Un fabricante global que dependía en gran medida de socios externos para adquirir piezas no estratégicas se enfrentaba a una creciente complejidad en sus operaciones de cadena de suministro. La visibilidad limitada de los costes dificultaba la evaluación de los precios de los proveedores, la identificación de puntos de referencia competitivos 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:

• $14 millones en ahorro de costes en todas las operaciones de abastecimiento.
• Mejora de la competitividad de precios mediante una evaluación comparativa de costes precisa.
• Mayores márgenes y rentabilidad al integrar el análisis en las prácticas de abastecimiento.⁸

Zycus

Zycus ofrece una suite source-to-pay impulsada por IA que combina análisis de proveedores, gestión de contratos y previsión de adquisiciones 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 manteniendo el cumplimiento.
• 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 impulsada por IA sobre precios y detecta oportunidades de ahorro.
• Gestión de admisión: Simplifica las solicitudes de adquisición a través de interfaces basadas en chat, aplicando el cumplimiento de políticas en tiempo real y mejorando la experiencia del usuario.
• Análisis de categorías y gastos: Ofrece información sobre patrones de gasto, rendimiento de contratos y gestión de proveedores, apoyando un rendimiento más sólido 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 adquisiciones se centran en la gestión de inventario, la optimización del inventario y las decisiones de abastecimiento. Estos sistemas apoyan la gestión inteligente del inventario equilibrando la disponibilidad, el coste y el riesgo en las operaciones de la cadena de suministro.

Son comúnmente utilizados por profesionales de la cadena de suministro responsables de adquisiciones, reposición y coordinación de proveedores. Cuando se aplican correctamente, ayudan a reducir los costes operativos mientras mejoran la satisfacción del cliente.

Coupa

Coupa, a través de su adquisición de la tecnología LLamasoft, integra análisis de gastos, modelado de la cadena de suministro y planificación. Su plataforma vincula las decisiones de adquisición 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 global de componentes semiconductores energéticamente eficientes, opera más de 25 fábricas en todo el mundo. La visibilidad limitada de los datos en estos centros dificultaba la planificación de la capacidad de producción para sus cuatro unidades de negocio.

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

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

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

Verusen

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

Pactum IA

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

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

Veritiv, un distribuidor de embalajes, suministros para instalaciones y productos de impresión, gestiona entre 5,000 y 6,000 proveedores en toda Norteamérica. Antes de adoptar la IA agéntica de Pactum, la empresa luchaba con contratos obsoletos de proveedores de larga cola, 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 larga cola estaba tanto infragestionada como 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 larga cola.
• Acceso a datos que faltaban en los registros maestros de Veritiv.
• Oportunidades para 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 disrupciones de la cadena de suministro y en el apoyo a cadenas de suministro resilientes, proporcionando a los equipos logísticos datos en tiempo real sobre transportistas, proveedores logísticos y proveedores de servicios logísticos.

Surgere

La plataforma Interius de Surgere ofrece visibilidad de la cadena de suministro y gestión de activos con el apoyo de 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 Sophia IA: 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 de la cadena de suministro.
• Alertas operativas: Las notificaciones automatizadas destacan excepciones como activos desatendidos o procesos logísticos irregulares, ayudando a los equipos a responder rápidamente.
• Soluciones adaptativas: 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 análisis predictivo y optimización de rutas, permitiendo a los transportistas monitorizar los envíos en tiempo real y ajustar el enrutamiento de forma dinámica.

Ejemplo real: Kout Food Group mejora las operaciones de entrega 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. 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 creaban ineficiencias y frecuentes fallos en las entregas.

KFG desplegó la plataforma logística impulsada por IA de Shipsy para fortalecer sus operaciones de cadena de suministro. Las mejoras clave en los procesos logísticos de KFG incluyen:

• 20% de reducción en el tiempo medio de entrega.
• 37.5% de mejora en la eficiencia de agrupación de pedidos.
• 10% de aumento en el cumplimiento de SLA.¹²

DispatchTrack

DispatchTrack se centra en la IA de entrega de última milla, proporcionando predicciones de ETA, enrutamiento de conductores y comunicaciones con el cliente para mejorar la fiabilidad y 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 de 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 heredado local, que carecía de flexibilidad e integración con diversas pilas tecnológicas de clientes.

Al asociarse con DispatchTrack, Spirit hizo la transición 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.
• Reducción de la necesidad de planificadores de rutas manuales, disminuyendo el esfuerzo operativo.
• Mayor eficiencia en el manejo y la combinación 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 apoyar 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 de cintas y películas de EE. UU., que opera en más de 30 ubicaciones globales con más de $10 mil millones en ingresos, luchaba con una gestión fragmentada del transporte de carga. Las hojas de cálculo manuales, los sistemas dispersos y una dependencia excesiva de un sistema nacional de gestión del transporte creaban ineficiencias en los procesos de transporte internacional, adquisiciones y finanzas.

La empresa desplegó la plataforma logística impulsada por IA de Pando, integrando la adquisición, ejecución y pago del transporte en un solo sistema. Como resultado:

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

Automatización y robótica

Las empresas de automatización y robótica se centran en la automatización de almacenes y la ejecución física dentro de las operaciones de almacén. Estas soluciones se utilizan cada vez más para mejorar la eficiencia operativa en la industria logística y apoyar operaciones sostenibles mediante la reducción de residuos y errores.

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

Kargo Technologies

Kargo utiliza 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 precisos de gestión de inventario y mejora el rendimiento al eliminar la necesidad de escaneo manual.
• Detección de daños: Identifica y marca la carga dañada inmediatamente en la puerta del muelle. Las alertas en tiempo real permiten a los supervisores tomar medidas correctivas con prontitud, minimizando las disrupciones y mejorando la satisfacción del cliente.
• Verificación de envíos: Confirma la precisión de los envíos salientes y entrantes cotejando los datos de carga con los pedidos. El sistema previene envíos erróneos, detecta discrepancias antes de que los camiones salgan y garantiza el cumplimiento de los requisitos del cliente y de la industria.
• 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 dentro de los centros de distribución.

Ejemplo real: Remolcadores ATG de Vecna Robotics en operaciones minoristas

Un minorista nacional de artículos para el hogar con descuento desplegó los remolcadores ATG de Vecna Robotics para automatizar el movimiento de materiales en su centro de distribución. Operando en dos turnos, 23 horas al día, 7 días a la semana, el sistema mueve continuamente carros entre las áreas de carga y descarga para apoyar las operaciones de almacén de alto volumen.

Al adoptar Vecna Robotics, la empresa logró:

• Eficiencia de costes de $9 por hora por robot, generando ahorros medibles.
• ROI positivo en menos de 8 meses.
• Operación continua que respalda un proceso de cadena de suministro que requiere un rendimiento casi constante.¹⁵

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Análisis y apoyo a la decisión

Las herramientas de análisis y apoyo a la decisión 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 apoyar las capacidades de toma de decisiones, la monitorización 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 a través de un mejor análisis de datos.

CognitOps

CognitOps ofrece análisis impulsados por ML para la optimización de almacenes y la planificación de la mano de obra, permitiendo a las instalaciones asignar recursos humanos y flujos de trabajo de manera efectiva, maximizando así el rendimiento.

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

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

La empresa colaboró con la plataforma CognitOps Align, que integra herramientas de machine learning y simulación para mejorar las operaciones de almacén y apoyar 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 distribución manteniendo altos niveles de servicio.
• Proporcione previsiones de excepciones en tiempo real para minimizar las disrupciones.
• Fortalezca el rendimiento general de la cadena de suministro para apoyar una mejor atención al paciente.¹⁶

Raft

Raft automatiza los flujos de trabajo de documentos de transporte de carga y aduanas utilizando IA, permitiendo el procesamiento de documentos, el cumplimiento comercial y la optimización de aranceles en las rutas de envío globales.

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

Navia Freight, una empresa de transporte y logística con sede en Melbourne, gestiona transporte marítimo, transporte aéreo, despacho de aduanas y operaciones de eCommerce. Sus procesos de cuentas por pagar eran en gran medida manuales, lo que creaba ineficiencias en el manejo de miles de facturas complejas cada mes. Los errores, retrasos y 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 facturas automáticamente.
• Herramientas de validación de datos para verificar la precisión de la información.
• Flujos de trabajo automatizados para optimizar las aprobaciones de facturas y reducir el tiempo de respuesta.

Como resultado de esta colaboración:

• Tasa de automatización del 75%, con el 35% de las facturas sin requerir intervención humana.
• Más de 3,000 minutos ahorrados al mes en procesamiento manual de documentos.
• Reducción significativa de errores y tiempos de procesamiento más rápidos.
• Mejora de la eficiencia operativa, liberando 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 planificación, ejecución y monitorización en un solo 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 apoyar el crecimiento global. La empresa necesitaba mejorar la eficiencia a medida que escalaba tanto los canales B2C como B2B, reducir costes y ofrecer una satisfacción superior al cliente. 7bridges desplegó su plataforma de gestión de cadena de suministro impulsada por IA para:

• Automatizar las declaraciones de exportación para envíos internacionales de alto valor para reducir retrasos y costes.
• Expandirse desde operaciones B2C para optimizar también la logística B2B.
• Apoyar los procesos de adquisición con simulación y análisis 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, logrando un 17x de ROI.
• Aproximadamente el 5% de 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 manejar tareas logísticas repetitivas y de alto volumen. Creada específicamente para operaciones de cadena de suministro, automatiza el procesamiento de documentos, la entrada de datos y la ejecución de flujos de trabajo en sistemas de transporte y almacén, ayudando a los equipos logísticos a reducir costes y mejorar la eficiencia.

Capacidades clave

• Automatización documental: Lee documentos logísticos no estructurados, incluyendo conocimientos de embarque (BOLs), comprobantes de entrega (PODs), solicitudes de cotización (RFQs) y avisos de envío anticipados (ASNs). Se adapta a formatos variados utilizando inteligencia artificial y visión artificial.
• Ejecución de flujos de trabajo: Opera directamente dentro de sistemas de gestión de 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 correo electrónico, bases de datos, Microsoft Teams y otras aplicaciones empresariales, garantizando la compatibilidad en toda la industria logística.

Augment (Augie)

Augment proporciona un compañero de equipo de IA para el ciclo order-to-cash, 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 agencia de transporte de carga, se enfrentaba a márgenes reducidos y un creciente agotamiento de los empleados. Los operadores gestionaban de 50 a 70 cargas al día mientras manejaban 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, correo electrónico y su sistema de gestión de transporte (TMS). Augie automatizó flujos de trabajo logísticos repetitivos, incluyendo:

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

Como resultado, Armstrong logró:

• 40–60% menos interacciones 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 ganaron 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

Elegir 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 ofrecen el mayor valor cuando están alineadas con prioridades de negocio claras.

Tamaño y complejidad del negocio:

• Las startups y empresas de mercado medio a menudo se benefician 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 análisis.
• La planificación avanzada y la optimización del inventario requieren datos históricos consistentes.

Presupuesto e implementación:

• Las herramientas de visibilidad y análisis a menudo ofrecen 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.
• Evalúe el soporte del proveedor para servicios de consultoría, incorporación y gestión del cambio.

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

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Whitepaper & ReportsUnderstanding Cost Savings: LevaData's Case Study

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

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Supply Chain Design Software — Powered by LLamasoft

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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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Pando | AI-Powered TMS for Enterprises

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

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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 una analista de la industria en AIMultiple centrada en el marketing por correo electrónico y los vídeos de ventas. 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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