Obtenga respuestas sobre la gestión de almacén impulsada por IA de Blue Yonder, la migración de SaaS, la seguridad y la experiencia del usuario, todo en un solo lugar.
This resource provides clear answers to the most common questions about our next-generation, AI-driven warehouse management solution. Learn how AI-powered WMS enhances efficiency through machine learning, supports seamless migration to SaaS, ensures data security, and delivers an intuitive user experience. Whether you’re exploring advanced slotting, robotics integration, or planning your upgrade path, this FAQ is your go-to guide for understanding the future of warehouse operations.
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Seguridad y privacidad de datos
Los datos dentro de Blue Yonder WMS y otras ofertas de Blue Yonder permanecen completamente dentro de los límites seguros de la plataforma Blue Yonder. Tanto el esquema como los metadatos son parte de nuestra propiedad intelectual y se manejan con estricta adhesión a los estándares de protección de propiedad intelectual.
No. Sus datos están seguros dentro de la plataforma Blue Yonder y no se comparten. Los datos de cada cliente están completamente aislados y sólo son accesibles para ese cliente. Cuando se capacitan modelos y agentes de aprendizaje automático (ML), se lo hace cliente por cliente empleando únicamente los datos disponibles dentro de su entorno específico.
No empleamos los datos de un cliente para capacitar un modelo global sin licencia explícita. Si decide participar en un modelo de consorcio, solo los datos de los clientes que dan su consentimiento se agregarán de forma segura para crear un modelo global compartido y anónimo. Este proceso garantiza el pleno cumplimiento de los principios de privacidad de datos, propiedad y protección de la propiedad intelectual. Si no acepta, sus datos permanecerán aislados únicamente para su uso.
Mantenemos rigurosos estándares de seguridad. Los datos residen estrictamente dentro de las "cuatro paredes" de la plataforma Blue Yonder para WMS y otras ofertas. Nuestras medidas de seguridad garantizan que sólo usted, el cliente, tenga acceso a sus datos. Para conocer certificaciones y protocolos de seguridad específicos, comunicar con su equipo de cuentas para obtener una descripción de seguridad detallada de nuestro equipo de seguridad.
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¿Tiene preguntas adicionales? Contáctanos y estaremos encantados de guiarte en tu viaje.
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Acelere las decisiones informadas con IA diseñadas para la cadena de suministro
Basadas en décadas de innovación en la cadena de suministro y experiencia en IA, nuestras soluciones de IA predictiva, generativa y agéntica transforman los datos sin procesar en predicciones y orientación que ayudan a sus equipos a manejar esta complejidad.
Desmitificando la IA para los líderes de la cadena de suministro
Los beneficios de la inteligencia artificial para los líderes de la cadena de suministro son evidentes, pero la implementación no siempre es tan directa. Descubra por qué (y cómo) su empresa debería priorizar las soluciones de IA ahora.
Reorganización para la IA: cómo deben adaptarse los líderes de la cadena de suministro
El 90 % de los líderes de la cadena de suministro están llevando a cabo actualmente una reorganización o lo harán en los próximos 12 meses. Muchos de ellos están preparando a sus equipos para la tecnología de cadena de suministro impulsada por IA, pero ¿cómo deberían adaptarse y reorganizarse para un futuro que priorice la IA?
DHL ahorra un 7 % en costos de transporte mediante una mejor optimización de vehículos y paradas con el Diseño de red de Blue Yonder
Carlsberg Group
Carlsberg comparte cómo la empresa está adoptando un enfoque digital, primero utilizando la gestión de transporte de Blue Yonder, la estrategia “Zero & Beyond” de la empresa y más.
Walgreens
La administración de pedidos basada en inteligencia artificial de Blue Yonder proporciona la “magia” detrás de la promesa de entrega en 30 minutos de Walgreens.
Cómo la planeación habilitada por IA mejorará el rendimiento de su cadena de suministro
La volatilidad extrema, la escasez de inventario y la sobrecarga de datos son desafíos a los que se enfrentan las empresas cuando se trata de la planificación de la cadena de suministro. Las capacidades de planificación habilitadas por IA pueden abordar estos desafíos al mejorar la toma de decisiones, la agilidad y la colaboración en todas las funciones de la cadena de suministro.
2025 Supply Chain Compass: Cómo los líderes de la cadena de suministro navegan por la complejidad
En esta encuesta de casi 700 empresas, preguntamos a los líderes de la cadena de suministro sobre sus ambiciones, temores, objetivos y estrategias. Descubra la dirección general de la industria, la situación actual de la gestión de la cadena de suministro, por qué el optimismo sigue siendo fuerte y qué acciones clave se están priorizando para alcanzar objetivos estratégicos como desarrollar resiliencia, implementar nuevas tecnologías y ser más sostenible.
Más allá de los Silos: Evolucionando hacia una Cadena de Suministro Empresarial
Incisiv explora la importante transformación que se está produciendo en las cadenas de suministro modernas, detallando el cambio de los procesos fragmentados y las soluciones especializadas hacia plataformas más ágiles y flujos de trabajo colaborativos. Esta evolución aborda problemas sistémicos como la inflexibilidad y la comunicación desconectada, mejorando la capacidad de respuesta, la sostenibilidad y la rentabilidad de la cadena de suministro.
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We designed AI-powered WMS as our next-generation warehouse management solution (WMS). It leverages artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to optimize warehouse operations, improve decision-making, and enhance overall efficiency. Unlike traditional systems that rely solely on static rules, our AI-powered WMS learns from your data to predict demand, optimize slotting, and orchestrate resources in real-time. It represents a shift from reactive execution to proactive, autonomous supply chain management.
AI-powered WMS is a SaaS-only solution. The advanced AI and machine learning capabilities require the computational power and scalability of the cloud to function effectively. If you choose to remain on-premise, we will continue to support your operations with technical stack updates, security patches, and bug fixes. However, the AI-native features, such as advanced slotting agents and predictive resource orchestration, are exclusive to the SaaS environment. The only exception is the Warehouse Ops Agent (specifically for briefs and analysis), which is available for on-premise use.
When you invest in AI-powered WMS, we deploy the full WMS stack. This includes:
Funcionalidad heredada: todas las estables funciones de WMS en las que confió durante años.
WES integrado: Nuestro sistema de ejecución de almacén (WES), que incluye el centro de tareas y robótica.
Orquestación de recursos: herramientas para gestionar recursos humanos y de máquinas de manera eficiente.
Optimización del trabajo: Lógica para mejorar el rendimiento y reducir el tiempo de viaje.
También implementamos funcionalidades opcionales, como la gestión de mano de obra en el almacén y funciones nativas de IA. Usted consume estos servicios opcionales empleando créditos mensuales que son fungibles entre servicios. Esto le permite aplicar valor exactamente donde su almacén específico más lo necesita.
We built AI-powered WMS to drive interoperability. The platform integrates seamlessly with various automation providers, allowing us to orchestrate both human and machine resources toward single service level agreements (SLAs). The embedded WES moves beyond simple integration to true orchestration. It improves throughput by leveraging automatic interleaving and consolidation opportunities. Furthermore, the platform connects easily with other Blue Yonder solutions—such as Yard Management and Transportation Management—to ensure end-to-end visibility and synchronized execution across your network.
No, the AI-native functionality in AI-powered WMS is additive. We have not removed any of the functionality or hard rules that your operations depend on today. This approach puts you in control of your own pace of change. For example, you can choose to use the AI slotting agent in just one zone of a warehouse to test it, while maintaining standard rules elsewhere. Different warehouses in your network can move at different speeds based on their specific needs and complexity.
The majority of the agentic AI and AI-powered features are available starting with the 2025.2 release of the SaaS WMS. If you are migrating from an older version, our upgrade scripts will guide your environment sequentially to this version to ensure data integrity and configuration retention.
Experiencia de usuario (UX/UI)
Customers moving from heritage WMS to AI-powered WMS will enjoy the same familiar user experience they are accustomed to, ensuring a smooth transition with minimal retraining. However, we are introducing significant enhancements to drive efficiency. The WebUI will feature a new agentic experience that allows users to interact with the WMS like never before, providing real-time answers to questions through both text and visual elements.
Sí. Estamos desarrollando una nueva experiencia móvil construida sobre nuestra nueva y estable plataforma móvil. Un componente clave es la introducción de una aplicación de supervisión diseñada para proporcionar una experiencia de agencia para el liderazgo. Esta aplicación ayudará a los supervisores a obtener visibilidad en tiempo real del rendimiento del almacén, acceder a información impulsada por IA y recibir alertas proactivas para facilitar una toma de decisiones más inteligente basada en datos sobre la marcha.
Sí. Puede comunicar directamente con los empleados en el almacén a través de la interfaz de usuario sitio web. A esta función se puede acceder a través de dispositivos como tabletas o teléfonos móviles a través de la opción de menú “Enviar mensaje RF”, lo que le permite mantener una alineación en tiempo real con su fuerza laboral.
Yes. We recognize that navigating multiple tabs to view critical inventory data is inefficient. Our AI-powered WMS offers an improved user experience that consolidates LPN, location, status, and lot/batch codes into a single, unified inventory view to streamline your operations.
Capacitación y gestión del cambio
We are actively building comprehensive education courseware on the new capabilities. Since ML and AI is new to WMS, we are still learning what information is most useful to you. Please share your learning interests and feedback with us so we can deliver the most relevant training, enablement and certifications.
La adopción de sistemas de autoaprendizaje representa un cambio de paradigma respecto de los motores tradicionales basados en reglas. Su equipo de operaciones no necesita comprender el funcionamiento interno de los modelos, pero sí necesita aprender a trabajar junto con sistemas que se adaptan con el tiempo. Por ejemplo, si agrega un área de selección de comercio electrónico a una instalación de pallets/cajas, el solucionador de ubicaciones tardará entre 4 y 6 semanas en comenzar a ofrecer movimientos óptimos. Mientras tanto, su equipo de operaciones deberá auditar y corregir los resultados de la clasificación asignando SKU a las ubicaciones, tal como lo hizo durante años. Esta conciencia de cómo los sistemas aprenden y se adaptan es el núcleo de la gestión del cambio necesaria.
La calidad de los datos se vuelve más crítica a medida que se implementan tecnologías de autoaprendizaje. El viejo concepto de "lo limpiaremos en el muelle antes de que el inventario llegue al almacén" ya no es viable. Los procesos de cumplimiento de proveedores y de gestión de datos maestros (MDM) se vuelven más importantes porque el ML y la IA son tan inteligentes como los datos que usted les proporciona. Si bien los sistemas pueden soportar algo de ruido, el principio fundamental de "basura que entra, basura que sale" aún se aplica.
No necesita contratar científicos de datos ni expertos en ML para emplear nuestras funciones de IA y ML de WMS. Nos encargamos de todo el trabajo complejo de ML incluido en nuestras ofertas. Sin embargo, estamos empezando a ver que algunos clientes expresan interés en construir sus propios modelos con sus datos, y nuestra plataforma lo respalda. El cambio principal es un cambio de mentalidad dentro de su equipo de operaciones actual para trabajar en colaboración con sistemas de autoaprendizaje.
Migración y control de versiones
Sí. Contamos con una estrategia de migración dedicada que combina servicios profesionales con herramientas impulsadas por IA para garantizar migraciones más fluidas y aceleradas. Nuestra herramienta de migración de datos independiente de la base de datos admite cualquier migración de Blue Yonder WMS y ofrecemos integraciones aceleradas impulsadas por modelos de lenguaje grandes (LLM) para mapeo de esquemas y generación automática de código. El WMS nativo de la nube admite todas las configuraciones existentes, y las extensiones existentes se pueden migrar con modificaciones menores para que sean compatibles con la arquitectura segura para actualizaciones.
The migration path depends on your current version, but it is a straightforward process. You run the standard upgrade scripts to bring your environment to the 2024 version, and from there, another script transitions you to AI-powered WMS. We rearchitected the solution while keeping the core schema and business logic intact, allowing us to port forward your configuration, setup, and data. The main effort focuses on two areas: integration and extensions, and we have tooling to support both.
No, you can go straight to AI-powered WMS. While our upgrade scripts are iterative and will step your environment through each version sequentially in the background (e.g., from 2023 to 2024, then to 2025), your user experience will be a direct transition from your current version to AI-powered WMS. For example, the 2024 version will only exist for the few hours it takes to run the 2025 conversion scripts.
No existe ninguna limitación de versión específica. Sin embargo, debes anticipar que la complejidad y el esfuerzo de gestión del cambio aumentan cuanto más antigua sea tu versión actual. Migrar desde una versión con más de 10 años de antigüedad (anterior a 9.2) requerirá más servicios y esfuerzo, lo que es consecuencia de la deuda técnica acumulada y los importantes cambios arquitectónicos que se produjeron durante ese tiempo.
Dispatcher functionality is converging into the AI-powered WMS, which will be our single WMS of the future across all industries, complexities, and warehouse sizes. We will continue to support Dispatcher with tech stack updates, bug fixes, security patches, and customer-funded innovation. We are also developing migration tooling to simplify your conversion to AI-powered WMS.
Funciones de IA y ML
The AI-native functionality in our AI-powered WMS is additive, meaning we haven't removed any of the rules-based functionality you depend on. This allows you to control your pace of innovation. For example, you can test the AI slotting agent in one warehouse zone while using existing rules elsewhere. The AI and ML capabilities enhance operations by:
Optimización de la fuerza laboral
Automatizar las oportunidades de consolidación masiva
Mejorar el rendimiento con el entrelazado automático
Proporcionar recomendaciones de ranuras avanzadas
Impulsando la estimación de tareas y el uso de agentes
Nuestros modelos de aprendizaje automático (ML) se capacitan con datos operativos históricos y se enriquecen con características temporales como día, semana, temporada y feriados. Para los casos de uso donde la estacionalidad es un factor, preferimos al menos dos años de datos históricos. Esto permite que los modelos analicen un ciclo estacional y validen los aprendizajes frente al siguiente, lo que ayuda a distinguir entre eventos únicos y patrones de demanda recurrentes. Si tiene menos de seis meses de datos históricos, los modelos aún pueden generar predicciones. Sin embargo, la precisión mejora con el tiempo a medida que se recopilan más datos y los modelos aprenden de su último historial de transacciones.
No, no necesita ninguna experiencia en ML o IA para implementar nuestras funciones de IA o ML de WMS. A nivel corporativo, gestionamos todo el aprendizaje automático incluido en nuestras ofertas. Si bien puede crear sus propios modelos con sus datos, no es necesario trabajar con los modelos que construimos. Su equipo de operaciones necesitará comprender cómo trabajar junto con estos sistemas de autoaprendizaje, pero no el funcionamiento interno de los modelos en sí.
La solución de posicionamiento optimiza no solo la ubicación sino también la asignación adecuada del contenedor o almacenamiento. Considera las cantidades recibidas esperadas, la frecuencia de las recepciones y los parámetros de utilización del espacio para determinar el tamaño y la ubicación del contenedor más eficientes. También está diseñado para soportar escenarios de consolidación masiva. Puede configurar porcentajes basados en reglas u otras condiciones operativas para determinar cómo y cuándo se consolidan los elementos, y el sistema generará automáticamente las tareas de trabajo correspondientes.
La mayor parte de la IA agentic solo está disponible con la última versión de SaaS WMS (2025.2 y posteriores). Sin embargo, el agente Warehouse Ops, que proporciona reportes y análisis, está disponible para su uso con versiones locales. También contamos con un equipo que puede modernizar y crear agentes personalizados para su WMS local a través de un compromiso de servicios profesionales.
No, la gestión de mano de obra en almacén (WLM) no es obligatoria para capacitar nuestros modelos ML. Sin embargo, los modelos requieren ciertos datos específicos del sitio para realizar predicciones precisas. Esto incluye coordenadas X, Y y Z, secuencias de viaje y mapeo de intersecciones dentro de sus instalaciones. Necesitará compartir estos puntos de datos con nosotros para capacitar adecuadamente los modelos ML para su sitio.
