Curso de IA Aplicada a la Gestión de Almacenes

El Curso de IA aplicada a la Gestión de Almacenes no tiene requisitos de acceso y está dirigido a:

• Responsables de almacén.
• Jefes de logística.
• Técnicos de inventario.
• Personal de aprovisionamiento.
• Responsables de operaciones.
• Coordinadores de picking.
• Técnicos de planificación.
• Profesionales de compras.
• Personal administrativo de logística.
• Mandos intermedios.
• Autónomos y responsables de pequeñas empresas.
• Profesionales que trabajan con ERP o WMS.
• Personas que desean actualizar sus competencias logísticas.

No es necesario contar con conocimientos de programación.

Los conocimientos adquiridos en este curso de IA para Almacen pueden aplicarse en funciones relacionadas con:

• Gestión de almacenes.
• Control de stock.
• Planificación logística.
• Análisis de inventarios.
• Mejora de procesos.
• Preparación de pedidos.
• Aprovisionamiento.
• Operaciones.
• Transformación digital logística.
• Analítica de datos de almacén.
• Automatización de tareas.
• Elaboración de informes operativos.
• Consultoría logística.
• Coordinación de proyectos de mejora.

El uso de la inteligencia artificial actúa principalmente como una competencia complementaria que refuerza perfiles logísticos ya existentes.

MÓDULO 1. Introducción a la Inteligencia Artificial Aplicada a la Gestión de Almacenes

Tema 1. Fundamentos de IA y transformación digital de la logística

• Qué es la inteligencia artificial y cuáles son sus conceptos básicos
• Evolución de la gestión de almacenes hacia la digitalización
• Diferencias entre automatización, digitalización e inteligencia artificial
• Beneficios de la IA en la logística y el almacenamiento
• Principales aplicaciones de la inteligencia artificial en un almacén moderno
• Retos y limitaciones de la implantación de IA
• Casos reales de uso de inteligencia artificial en almacenes
• Actividad práctica: identificación de oportunidades de mejora mediante IA

MÓDULO 2. Organización Inteligente y Optimización del Espacio del Almacén

Tema 1. Distribución, ubicación y planificación mediante IA

• Principios básicos de organización de un almacén
• Clasificación inteligente de productos
• Ubicación de mercancías según sus características y rotación
• Optimización del espacio mediante inteligencia artificial
• Predicción de las necesidades de almacenamiento
• Gestión automática de ubicaciones
• Rotación inteligente de mercancías
• Identificación de cuellos de botella
• Herramientas de IA para la planificación del almacén
• Actividad práctica: mejora de la distribución de un almacén con IA

MÓDULO 3. Gestión Inteligente del Inventario y Predicción de la Demanda

Tema 1. Control de stock y reposición mediante inteligencia artificial

• Conceptos básicos de gestión de inventarios
• Predicción de la demanda mediante inteligencia artificial
• Control automático de existencias
• Prevención de roturas de stock
• Prevención del sobreinventario
• Reposición automática de mercancías
• Detección de anomalías e incidencias en el inventario
• Herramientas de IA para el control de inventarios
• Actividad práctica: predicción de necesidades de reposición

MÓDULO 4. Optimización de las Operaciones del Almacén con IA

Tema 1. Recepción, picking, empaquetado y expedición inteligente

• Recepción inteligente de mercancías
• Preparación eficiente de pedidos o picking
• Optimización del empaquetado
• Mejora de los procesos de expedición
• Asignación automática de tareas al personal
• Optimización de rutas internas de preparación de pedidos
• Reducción de errores mediante sistemas inteligentes
• Automatización de procesos con asistentes de IA
• Actividad práctica: optimización integral de un proceso de picking

MÓDULO 5. Herramientas de Inteligencia Artificial para Responsables de Almacén

Tema 1. Informes, análisis de datos y apoyo a la toma de decisiones

• Utilización de ChatGPT como asistente de gestión
• Creación de informes automáticos con inteligencia artificial
• Análisis de datos del almacén mediante IA
• Elaboración de procedimientos operativos con IA
• Generación de indicadores clave de rendimiento
• Creación de KPIs logísticos
• Apoyo a la toma de decisiones mediante IA
• Otras herramientas de inteligencia artificial para logística y almacenes
• Actividad práctica: elaboración de un cuadro de mando utilizando IA

MÓDULO 6. Implantación Práctica de Inteligencia Artificial en Almacenes

Tema 1. Planificación, seguridad y gestión del cambio

• Cómo iniciar un proyecto de IA en un almacén
• Selección de procesos susceptibles de automatización
• Buenas prácticas para una implantación gradual
• Seguridad en el uso de herramientas de inteligencia artificial
• Privacidad y tratamiento responsable de la información
• Formación del personal
• Gestión del cambio tecnológico
• Evaluación de resultados
• Mejora continua de los procesos
• Tendencias futuras de la IA aplicada a la logística y los almacenes
• Caso práctico final: diseño de un plan básico de implantación de IA

ANEXOS Y RECURSOS PRÁCTICOS

• Glosario de términos sobre inteligencia artificial y gestión de almacenes
• Prompts profesionales para ChatGPT aplicados a la gestión de almacenes
• Guía práctica de ChatGPT, Claude y Gemini para responsables de almacén
• Herramientas de IA para logística, inventarios y gestión de almacenes
• Casos prácticos de aplicación de IA en empresas logísticas
• Recursos web, bibliografía y documentación técnica recomendada

El curso de IA para la Gestión de Almacenes permite trabajar competencias relacionadas con:

• Inteligencia artificial aplicada a la logística.
• Gestión de almacenes.
• Control de inventarios.
• Predicción de la demanda.
• Organización del espacio.
• Optimización de ubicaciones.
• Gestión de stock.
• Picking.
• Expedición.
• Analítica logística.
• Creación de KPIs.
• Elaboración de cuadros de mando.
• Automatización de procesos.
• Prompt Engineering.
• Gestión del cambio.
• Seguridad de la información.
• Toma de decisiones basada en datos.
• Mejora continua.
• Transformación digital.
• Gestión operativa.

La calidad del resultado depende de la información y del contexto proporcionados.

Algunos de los usos de los prompts aprendidos durante el curso son:

• Analizar causas de diferencias de inventario.
• Proponer indicadores para un cuadro de mando.
• Redactar un procedimiento de recepción.
• Crear una lista de comprobación para expediciones.
• Clasificar incidencias por prioridad.
• Diseñar un modelo de informe diario.
• Analizar tiempos de preparación.
• Proponer mejoras de layout.
• Preparar una matriz de riesgos.
• Generar un plan de formación para el personal.

Los datos confidenciales o personales deben anonimizarse antes de introducirlos en herramientas externas.

La recepción es una fase especialmente sensible porque cualquier error inicial puede afectar al inventario y a las operaciones posteriores.

Los conocimientos adquiridos con el curso pueden ayudar a:

• Comparar pedidos y albaranes.
• Detectar diferencias de cantidades.
• Clasificar incidencias.
• Priorizar recepciones.
• Extraer datos de documentos.
• Generar registros de entrada.
• Preparar informes de discrepancias.
• Analizar tiempos de descarga.
• Identificar proveedores con mayor número de incidencias.

El resultado es un proceso más trazable y una respuesta más rápida ante errores de entrega.

Curso de IA Aplicada a la Gestión de Almacenes de 60 horas lectivas. Dispondrá de 6 meses para finalizar el Curso. El plazo comienza una vez se reciben las claves de acceso.

• Título acreditativo al finalizar el curso con validación online.
• Servicio de tutorías.
• Descarga de los materiales.
• Compatible con cualquier sistema operativo y dispositivos móviles.
• Modalidad 100% online.

Recibirá las claves de acceso a la plataforma en 24/48 horas. Compruebe la bandeja de SPAM. En caso de no recibir las claves escriba a info@efem.es