Evaluation of different AI applications for operational logistic systems

Abstract

[ES] Este estudio se centra en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la optimización de los sistemas logísticos operativos e internos de la industria. Debido a la creciente complejidad de las cadenas de suministro y la necesidad de flexibilidad, las empresas se están centrando en la optimización de la cadena de suministro. Se espera que la IA sea una herramienta poderosa para ayudar a las organizaciones a gestionar estos retos, ya que puede analizar grandes cantidades de datos, proporcionar visibilidad de las operaciones y apoyar una mejor toma de decisiones. En primer lugar, la tesis realiza un estudio bibliométrico para analizar las contribuciones de los principales autores y universidades/organizaciones con el fin de tener una visión general de la literatura científica publicada sobre el tema. A partir de esta investigación bibliográfica previa sobre logística interna, tecnología de IA y sus casos de uso y tendencias actuales en la industria logística, el estudio definirá los diferentes criterios a considerar y comparará y evaluará diferentes aplicaciones de IA para la digitalización, automatización y optimización de los sistemas logísticos. Explorará las soluciones basadas en IA que están disponibles y accesibles y cómo la IA está transformando la industria logística. Los resultados del estudio podrían ayudar a las empresas de logística a tomar decisiones informadas sobre la integración de la tecnología de IA en sus operaciones e identificar aplicaciones de IA eficaces para mejorar sus sistemas logísticos operativos, lo que llevaría a una mayor eficiencia, ahorro de costes y satisfacción del cliente. También podría contribuir al cuerpo de conocimientos existente en el campo de la IA y la logística para los académicos, proporcionando valiosas ideas para futuras investigaciones.

[EN] This study focuses on the application of artificial intelligence (AI) in the optimization of operational and internal logistics systems in the industry. Due to the increasing complexity of supply chains and the need for flexibility, companies have become more focused on supply-chain optimization. AI is expected to be a powerful tool in helping organizations manage these challenges, as it can analyze vast amounts of data, provide visibility into operations, and support better decision making. First, the thesis undertakes a bibliometric study to analyze the contributions of major authors and universities/organizations in order to have an overview of published scientific literature on the topic. Based on this previous bibliographic research on internal logistics, AI technology and its current use cases and trends in the logistics industry, the study will define the different criteria to be considered and compare and evaluate different AI applications for digitization, automation, and optimization of logistics systems. It will explore AI-driven solutions that are available and accessible and how AI is transforming the logistics industry. The results of the study could help logistics companies make informed decisions about the integration of AI technology in their operations and identify effective AI applications for improving their operational logistics systems, leading to improved efficiency, cost savings, and customer satisfaction. It could also contribute to the existing body of knowledge in the field of AI and logistics for academics, providing valuable insights for future research.