IA en transporte y logística | IA en los negocios #75

Gestión de flotas con IA en el transporte

Los sistemas basados ​​en IA pueden analizar grandes cantidades de datos sobre vehículos, conductores y rutas. Esto permite ajustar horarios y rutas, aprovechar mejor los recursos de transporte y reducir el consumo de combustible hasta entre un 10 y un 15%.

Los sistemas inteligentes equipados con capacidades de aprendizaje automático pueden predecir posibles averías con meses de antelación basándose en datos de sensores instalados en vehículos y otros equipos. Esto permite programar reparaciones y mantenimiento en horarios convenientes, minimizar el tiempo de inactividad y evitar paradas no planificadas en la carretera.

Un ejemplo del uso de la IA en la gestión de flotas es DB Schenker, líder mundial en la industria de la logística. La empresa utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial para optimizar la planificación del transporte, la previsión de la demanda y la gestión de ofertas. En Bulgaria, por ejemplo, la empresa utilizó la solución de IA de Transmetrics para mejorar la utilización de los vehículos y reducir los tiempos de tránsito de los envíos a granel.

En el transporte aéreo, la empresa está utilizando una herramienta híbrida de simulación y previsión que permite la personalización de simulaciones y se basa en datos históricos. Al utilizar la IA, DB Schenker no sólo está acelerando su transformación digital sino también asegurando una ventaja competitiva a largo plazo en el mercado de la logística.

Fuente: DB Schenker (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

Implementación de IA para optimizar rutas y reducir costos de transporte

Los sistemas cartográficos modernos impulsados ​​por IA pueden analizar la congestión del tráfico en tiempo real, buscar desvíos y sugerir rutas óptimas para los conductores en función de las condiciones actuales. Es más, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a planificar mejor la distribución de cargas para que sean transportadas en las distancias más cortas posibles. Esto se traduce directamente en menores costos operativos.

Un ejemplo de empresa especializada en soluciones de IA para la optimización de rutas es la empresa estadounidense FourKites. Han desarrollado una plataforma de monitoreo de la cadena de suministro en tiempo real que aprovecha los datos y el aprendizaje automático para mejorar la visibilidad y la eficiencia del transporte.

Uno de sus clientes, Henkel, se beneficia del uso de la solución FourKites al tener acceso a datos en tiempo real sobre la ubicación y la hora estimada de llegada (ETA) de los envíos. Esto les permite planificar mejor sus tareas y responder a posibles retrasos.

FourKites también ha aportado beneficios adicionales a Henkel, como ahorro de tiempo y costes, mejora en la calidad y responsabilidad de los LSP (proveedores de servicios logísticos), resolución justa de disputas y evitar sanciones por retrasos. En 2024, Henkel planea rastrear casi un millón de envíos utilizando FourKites.

Fuente: Four Kites (https://www.fourkites.com/platform/)

Gestión de inventarios con IA en el transporte

La inteligencia artificial es experta en analizar cantidades masivas de datos para predecir con precisión la demanda de bienes y materias primas específicos. Como resultado, el inventario se puede gestionar de manera más eficiente, los almacenes se pueden reabastecer con mayor precisión y la falta de existencias se puede reducir.

Dos herramientas populares que utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar la cadena de suministro son:

• RELEX (https://www.relexsolutions.com/): una plataforma integral utilizada para la previsión de la demanda y el reabastecimiento automático de inventario. La empresa ayuda a clientes de todos los sectores a planificar la demanda, gestionar el inventario, optimizar los procesos logísticos e impulsar el crecimiento de los ingresos.
• SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html): un módulo avanzado de planificación de inventario y cadena de suministro que forma parte de la suite SAP. SAP IBP ayuda a optimizar los procesos logísticos y proporciona diversas funcionalidades, incluida la planificación de operaciones y ventas (S&OP), la previsión de la demanda, la respuesta y la entrega, la planificación de inventario y la planificación del transporte.

Introduciendo la IA para automatizar los procesos de almacén y el transporte autónomo

En muchos almacenes y centros logísticos modernos ya funcionan robots autónomos equipados con módulos de inteligencia artificial. Son capaces de preparar pedidos, embalar productos y transportar palés de mercancías. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a estos robots reconocer productos y paquetes individuales, planificar sus propios recorridos por el almacén e incluso comunicarse con los empleados.

¿Qué sucede cuando un producto, empaquetado y preparado por un robot, está listo para salir a la carretera? Esto abre la puerta a la implementación de la IA en vehículos autónomos. Un ejemplo es el camión autónomo T-Pod, que actualmente se está probando en los centros de distribución de DB Schenker. Puede ser controlado por un operador mientras circula por la carretera o, gracias a la implementación de IA, puede transportar de forma autónoma palés de productos, evitando obstáculos en el camino. La navegación se facilita mediante el uso de cámaras, radares y sensores de profundidad.

El DB Schenker T-Pod es el primer vehículo de este tipo homologado para circular por la vía pública en Suecia. Puede transportar hasta 20 toneladas de carga y tiene una autonomía de unos 200 km con una sola carga.

Fuente: DB Schenker (https://www.dbschenker.com/)

Monitoreo y análisis de datos en tiempo real con IA en el transporte

Los datos de los sensores de los vehículos, los sistemas de automatización de almacenes y los localizadores de envíos se pueden analizar en tiempo real mediante algoritmos de inteligencia artificial. Esto permite tomar decisiones comerciales precisas al instante y mejora la eficiencia de toda la organización. Por ejemplo, un sistema equipado con un módulo de IA puede ayudar a responder inmediatamente a retrasos en la entrega y notificar a los clientes o tomar medidas preventivas.

El equipo de OLX utilizó el aprendizaje automático para construir un modelo ETA predictivo, que en transporte y logística significa Hora Estimada de Llegada. El modelo tiene en cuenta factores tales como:

• ubicación,
• tipo de mercancía,
• las condiciones climáticas,
• vacaciones, etc

El modelo se entrenó con datos de más de dos millones de transacciones y se probó con datos de seis países. El modelo ETA logró una exactitud y precisión muy altas y demostró la capacidad de adaptarse a los cambios en el mercado y las condiciones operativas. El modelo ETA ha ayudado a aumentar la confianza y la satisfacción del cliente, así como a mejorar la eficiencia y rentabilidad del proceso de entrega.

Seguridad y prevención de accidentes

Los sistemas de monitoreo inteligentes equipados con módulos de IA no solo protegen los activos de las empresas de transporte. Al analizar imágenes de cámaras y datos de sensores, pueden evaluar el comportamiento del conductor y detectar signos de fatiga, sugiriendo pausas durante el viaje. Además, los algoritmos de aprendizaje automático, que analizan continuamente los datos de telemetría entrantes de los vehículos, pueden predecir posibles fallos con mucha antelación.

Por eso, la nueva empresa israelí Cortica aplicó redes neuronales para analizar los sonidos del motor y detectar tempranamente averías inminentes. Empresas como Continental y ZF Friedrichshafen AG ofrecen soluciones similares para el diagnóstico predictivo de vehículos para los transportistas.

El futuro de la IA en el transporte y la logística

Los expertos coinciden en que gracias a la inteligencia artificial, la industria TSL experimentará una transformación completa en los próximos diez años. Los camiones autónomos se convertirán en el estándar en las carreteras de Estados Unidos y empezarán a aparecer con más frecuencia en otras partes del mundo. Mientras tanto, en los almacenes, la mayoría de las operaciones (desde la preparación de pedidos hasta la carga) serán realizadas por robots.

Gracias a la IA, los costes de transporte y logística se reducirán entre un 30 y un 40 %. También se acortarán los tiempos de entrega mediante la optimización de rutas y carga, así como la implementación de sistemas urbanos inteligentes que faciliten el movimiento de los vehículos durante los últimos kilómetros de la ruta. La integración de la IA en la logística mejorará la calidad del servicio al cliente y casi eliminará el riesgo de errores humanos.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

IA en el transporte – resumen

En conclusión, los sistemas que utilizan algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en el transporte tienen un gran potencial en la industria TSL que apenas está comenzando a aprovecharse. Su implementación es una oportunidad para reducir significativamente los costos, acortar los tiempos de entrega, mejorar la seguridad del transporte y servir mejor a los clientes. Sin embargo, para tener éxito, la implementación de estas tecnologías debe abordarse estratégicamente.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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