Simulador de IA optimiza inventarios multi-almacén

La planificación de inventarios en redes de almacenes distribuidos sigue siendo una tarea compleja, ya que las empresas deben equilibrar niveles de servicio, costes de transporte y demanda variable dentro de las operaciones modernas de digital supply chain. En este contexto, el MIT Center for Transportation & Logistics (MIT CTL) y Mecalux desarrollaron GENESIS, un simulador basado en inteligencia artificial diseñado para optimizar la distribución de inventarios en redes logísticas.

Simulación de miles de estrategias de inventario antes de su implementación
La plataforma Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS) utiliza modelos de machine learning y algoritmos genéticos para evaluar miles de escenarios de asignación de inventario. El objetivo es determinar los niveles óptimos de stock para cada almacén e identificar cuándo deben realizarse los reabastecimientos.

El sistema evalúa factores como las previsiones de demanda regional, los costes de transporte y la capacidad operativa de cada almacén. Al simular estrategias de reposición en un entorno virtual, las empresas pueden probar políticas logísticas sin afectar las operaciones reales.

Una vez introducidos los datos operativos, la plataforma genera recomendaciones de optimización respaldadas por paneles estadísticos. Estos incluyen indicadores como tendencias de consumo, variabilidad de la demanda por región, stock-keeping units (SKU) con mayor riesgo de rotura de stock e instalaciones con restricciones de suministro.

Reequilibrar inventario en lugar de generar nuevos pedidos
Una función clave del sistema es el reequilibrio de inventarios entre almacenes de la misma red. En lugar de generar automáticamente nuevos pedidos a proveedores, la plataforma analiza si resulta más eficiente transferir productos desde otra instalación con excedente de stock.

Este enfoque permite reducir costes de aprovisionamiento y transporte, al tiempo que mejora el uso del inventario existente. El sistema también proporciona recomendaciones sobre planificación del transporte, como la consolidación de envíos para optimizar la carga de los vehículos o la selección del punto de expedición más adecuado para reducir tiempos de entrega.




Modelado más rápido de escenarios para la planificación operativa
La plataforma GENESIS fue desarrollada para evaluar múltiples estrategias de inventario de forma simultánea en lugar de secuencial. Esta capacidad de simulación paralela reduce los tiempos de análisis de días a minutos, permitiendo que la herramienta se utilice para la planificación logística táctica y no solo para análisis a largo plazo.

La plataforma está diseñada tanto para especialistas técnicos como para responsables operativos, facilitando un acceso más amplio a herramientas de optimización logística basadas en simulación.

Ampliación del uso de la IA en las operaciones de almacén
GENESIS representa uno de los resultados de la colaboración entre Mecalux y MIT CTL en aplicaciones de IA para logística. Los desarrollos futuros se centran en ampliar los casos de uso de IA hacia procesos de reposición interna, modelos de digital twin para entornos de almacenamiento automatizado de alta densidad y optimización del slotting.

Esta colaboración refleja esfuerzos más amplios por aplicar herramientas de modelado basadas en IA para mejorar la visibilidad del inventario, las estrategias de automatización de almacenes y el rendimiento de las redes logísticas.

www.mecalux.com

Edited by industrial journalist, Aishwarya Mambet — AI-powered.