Simulador con IA redefine la gestión de inventarios
MIT CTL y Mecalux desarrollan una plataforma que evalúa miles de escenarios logísticos en minutos.
El Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for Transportation & Logistics (CTL) y la empresa Mecalux desarrollaron un simulador basado en inteligencia artificial que permite analizar miles de escenarios logísticos y determinar niveles óptimos de inventario entre almacenes. La herramienta, denominada Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS), utiliza un algoritmo genético para recomendar estrategias de reposición y transporte, con el objetivo de reducir costes y evitar roturas de stock, de acuerdo con información difundida por ambas organizaciones.
La plataforma integra variables como la demanda regional, los costes de transporte y la capacidad operativa de cada centro logístico para evaluar distintas políticas sin afectar la operación real. “El algoritmo genético permite ejecutar múltiples simulaciones con distintos parámetros hasta encontrar la estrategia logística más eficiente. Las empresas pueden comparar escenarios y seleccionar el que mejor se adapta a su operativa”, explicó Matthias Winkenbach, director de Investigación del MIT CTL y del Intelligent Logistics Systems Lab.
Una vez cargados los datos, GENESIS genera recomendaciones acompañadas de paneles estadísticos que permiten identificar patrones de consumo, regiones con alta variabilidad de demanda y riesgos de desabasto, según detallaron las instituciones. La herramienta también detecta posibles problemas de suministro en almacenes específicos.
Mover inventario antes que comprar
Entre sus funciones, el sistema prioriza la redistribución de inventario existente dentro de la red logística antes de sugerir nuevas compras a proveedores. De esta forma, evalúa si es más eficiente transferir productos entre centros con excedentes, lo que permite optimizar el uso del stock disponible y reducir costos operativos.
Asimismo, el simulador propone configuraciones de transporte, como la consolidación de envíos o la asignación de pedidos a ubicaciones específicas para disminuir tiempos de entrega y costos logísticos.
“El verdadero reto no fue encontrar el algoritmo adecuado, sino hacerlo lo suficientemente rápido como para que fuera práctico. Lo que antes llevaba días ahora se resuelve en minutos”, señaló Rodrigo Hermosilla, investigador del MIT Intelligent Logistics Systems Lab.
De laboratorio a herramienta de negocio
De acuerdo con Mecalux, la herramienta fue diseñada para ser utilizada tanto por perfiles técnicos como por responsables de negocio. “El objetivo es ayudar a las empresas a minimizar el coste total de la red logística y garantizar el máximo nivel de servicio”, indicó Javier Carrillo, CEO de la compañía.
El desarrollo de GENESIS forma parte de la colaboración entre Mecalux y el MIT CTL, que entrará en una nueva fase enfocada en ampliar el uso de inteligencia artificial en procesos como la reposición interna, el uso de gemelos digitales en sistemas de almacenamiento de alta densidad y la optimización de ubicaciones de producto.
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