El proyecto fue la misión de crear un copiloto de logística inteligente utilizando el enfoque RAG (generación de regalos rotivales) que puede actuar integrado con LES (sistema de ejecución de logística) para transformar las operaciones logísticas tradicionales en procesos inteligentes. La solución fue diseñada para interpretar entradas en lenguaje natural y cruzar estas entradas con datos operativos como etiquetas, posiciones de almacenamiento, diseños de inventario, tiempos de movimiento y estado de inventario. Con esto, el co -piloto ahora ofrece soporte directo a aquellos en la operación, eliminando la necesidad de buscar información manualmente sobre diferentes sistemas, facilitar decisiones rápidas y brindando más precisión en el flujo logístico.

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El mayor desafío fue desarrollar una solución capaz de lidiar con la complejidad y la fragmentación de los datos logísticos, asegurando que el copiloto pudiera entender no solo los comandos y las preguntas formuladas en el lenguaje natural, sino también el contexto detrás de estas preguntas. Era necesario conectar el CO -Pilot a diferentes sistemas (como WMS, ERP y Movimiento Histórico) y asegurarse de que pudieran traducir consultas complejas a ideas procesables. Además, era esencial construir un sistema que se ocupara de los desafíos típicos del piso de fábrica: variaciones en las operaciones, desviaciones sin precedentes, información dispersa y necesidad constante de decisiones de tiempo real.

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La idea era crear una arquitectura multimodal inteligente, donde el copiloto logístico actúa como un enlace entre operadores y sistemas. Recibe preguntas y comandos en lenguaje natural (por ejemplo, "¿Dónde no se distribuyen los materiales reemplazados?" O "¿Cuál es la causa principal de la recolección de retraso?"), Busca las respuestas en bases actualizadas y ofrece información organizada y contexta con el contexto. La aplicación combina inteligencia analítica, historial operativo y conectividad con sistemas heredados, convirtiendo los datos brutos en respuestas que ayudan no solo a comprender lo que está sucediendo, sino para decidir rápidamente qué hacer.

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• Optimización de asignación de material en los contenedores

• Reducción del tiempo de selección con agrupación inteligente

• sugerencias dinámicas para sustituciones no distribuidas

• Prevención de atascos de tráfico y zonas de trabajo

• Identificación de desviaciones y fallas en procesos logísticos

• Ajuste inteligente de reelaboración y estrategias de retroceso

• Integración de fluido entre sistemas e históricos

• Estandarización de procesos y reducción de falla manual

• Creación de un copiloto de logística inteligente para el soporte en tiempo real

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Los beneficios incluyen la optimización de la asignación de material en los contenedores, asegurando que las características correctas siempre estén en los lugares correctos, reduciendo los errores y los desechos. El sistema reduce significativamente el tiempo de selección al sugerir agrupaciones inteligentes y secuencias optimizadas, acelerar las operaciones y aumentar la productividad. También le permite identificar rápidamente materiales reemplazados o no suscritos, evitando cuellos de botella y paradas en el proceso.

Además, el copiloto evita los atascos y las zonas de trabajo, mejorando el flujo general dentro del almacén. Ajusta dinámicamente las estrategias de reelaboración y alternativa, asegurando que las fallas se resuelvan rápidamente y sin comprometer la operación. La integración de fluidos entre los sistemas de datos heredados, históricos y de tiempo real aumenta la trazabilidad y fortalece la gobernanza de las operaciones. Con procesos estandarizados y reducción de fallas manuales, el sistema genera claras ganancias en eficiencia, precisión y agilidad, creando un copiloto de logística inteligente capaz de respaldar las decisiones operativas de tiempo reales.