Retos en el transporte y la logística
El auge del comercio online ha disparado los desafíos a los que se enfrentan las empresas de logística, que están en pleno proceso de transformación. Por analogía con el paradigma Industria 4.0, también podemos hablar de una revolución en los procesos logísticos alrededor de las nuevas formas de automatización y, sobre todo, de la aplicación de la inteligencia artificial en diferentes direcciones:
¿Cómo diseñar o hacer crecer mi red logística?
¿Cómo definir las zonas de reparto y las rutas, tanto de arrastre como de última milla?
¿Cómo puedo maximizar la ocupación de cada vehículo, y minimizar los tiempos de entrega?
Desplazar mercancías para acercar los productos a sus consumidores requiere nos solo una potente flota de vehículos, sino también plataformas, locales, intermodales o almacenes intermedios donde trabajan muchas personas en roles muy diversos. Engrasar bien esa maquinaria compleja implica muchas decisiones en las que las matemáticas pueden ser clave para conseguir una operativa mucho más eficiente.
Una red logística es un sistema complejo que solo es eficiente si las decisiones clave se apoyan en algoritmos matemáticos
¿Qué nos ofrece la Inteligencia Artificial y la Analítica Avanzada?
Tanto las tecnologías con capacidad predictiva como los algoritmos de optimización matemática pueden aportar un valor diferencial en estos escenarios.
A partir de los datos recopilados es posible predecir la demanda, o anticipar las necesidades de mantenimiento de la flota de vehículos. Por otro lado, aplicando modelos matemáticos seremos capaces de tomar decisiones que, respetando todas las restricciones habituales (personal, capacidades de los vehículos, prioridades de los envíos, condiciones del tráfico…) maximicen o minimicen KPI`s relevante del negocio (e.g. el número de kilómetros recorridos o los tiempos de entrega medio de los paquetes). En último término, se trata de reducciones significativas de costes y mejoras sustanciales en la calidad del servicio.
Si lo aterrizamos a tareas concretas del día a día en el sector logístico, el objetivo de los modelos será optimizar rutas, pero también organizar redes de arrastre entre centros, o planificar las zonas y la gestión del reparto en la última milla. En el plano más estratégico, será posible elegir ubicaciones óptimas para nuevos centros logísticos; o repensar la actividad de cada centro actual para generar eficiencias inesperadas.
En definitiva, y frente la inercia de las zonas y rutas de siempre, la aplicación de estos algoritmos revela siempre ineficiencias que cuestan dinero. Y el volumen del problema (creciente, en línea con todo el sector) hace que, por experimentado que sea el decisor, sea muy difícil que se acerque siquiera a una buena solución sin ayuda de la tecnología.
Impacto directo en el negocio
Descubre los beneficios que puede aportarte esta tecnología:
Mejor servicio
Mejora sustancial de los tiempos medios de entrega.
Ahorro de costes
Reducciones de hasta un 25% en los precios unitarios, por paquete o por Kg.
Más flexibilidad
Rutas, zonas, vehículos y personal se alinean a los cambios de la demanda, huyendo de las rigideces del “siempre se ha hecho así”.
Más adaptabilidad
Los imprevistos (pedidos, averías, tráfico) pueden ser gestionados con agilidad, incluso anticipados mediante escenarios what-if.
Huella de carbono
Reducción del impacto ambiental generado por el transporte.
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