IA y aprendizaje automático; creando una nueva logística más eficiente e independiente
Tras la digitalización de procesos y la automatización de funciones no estratégicas, el sector de la logística ha dado un paso más y ha adoptado tecnologías que utilizan la IA y el Big Data para mejorar los procesos de forma automática. Gracias al uso de machine learning (aprendizaje automático), al análisis de datos inteligente y al uso de algoritmos, los sistemas TMS (Transport Management System) pueden tomar decisiones y aplicar soluciones correctivas de forma autónoma.
Fran Madgalena, Director Técnico-CIO en VASCO expone el gran avance que supone para el sector logístico la incorporación del machine learning y como está revolucionando la gestión de toda la cadena de suministro.
“El aprendizaje automático está proporcionando en tiempo real y sin intervención humana, una nueva visión de la cadena de suministro a partir de patrones que se crean tras el análisis de los datos.” explica Fran Magdalena.
Tras la recopilación y el análisis de datos recogidos en el Big data, los nuevos softwares de logística y gestión de Transporte, permiten que los algoritmos de la inteligencia artificial puedan evolucionar y aprender por si solos. “Los algoritmos analizan grandes volúmenes de datos, los optimizan y extraen unas pautas que permiten crear a los sistemas TMS nuevos patrones operativos” revela el Director Técnico-CIO de VASCO.
“El aprendizaje automático es infalible para detectar y encontrar el conjunto de factores clave que más afectan a rendimiento y al escalado de la cadena de suministro y para proporcionar después unas pautas que los optimicen” aclara Fran Magdalena.
“Sirviéndose de herramientas tecnológicas de última generación, el aprendizaje automático puede descubrir cuáles son nuestras debilidades y convertirlas en fortalezas. De manera automática. Lo que agiliza y facilita toda la gestión de la cadena de suministro” declara Magdalena. “El uso de esta tecnología puede eliminar ineficiencias y prever patrones que eliminen y mejoren aquellas tareas que ralentizan los flujos de trabajo”.
El aprendizaje automático utiliza los datos para mejorar los modelos existentes, pero además puede crear otros modelos nuevos basados en un razonamiento inteligente, seguro y sostenible. “Los algoritmos de aprendizaje automático pueden realizar predicciones más seguras al utilizar el modelado basado en restricciones para encontrar el conjunto central de factores clave” afirma el Director Técnico-CIO de VASCO.
Ventajas del uso de la IA y el aprendizaje automático
El análisis inteligente de los datos y el uso de la IA permiten a un sistema TMS actuar de la mejor manera posible en función de ellos. “Puede optimizar las rutas realizando un análisis inteligente del volumen de entregas, de los desplazamientos, incluso de los niveles de tráfico. Lo cual se traduce en un ahorro en tiempo de reparto y de combustible. Lo que además supone una reducción de la contaminación y de las emisiones de CO2 lo que contribuye a que las empresas logísticas puedan ser más sostenibles” explica Magdalena.
La Inteligencia Artificial proporciona, además, herramientas específicas para mejorar el trabajo de los empleados y también la experiencia del consumidor. “Aportan seguridad y confianza en el proceso de entrega, pudiendo gestionar confirmaciones de entrega y consultar y asegurar la disponibilidad del consumidor”.
“El uso de la IA ha dado también paso a una logística final paperless, sin papel, que tiene un gran impacto positivo tanto medioambientalmente como en una mejora eficiente del sector” puntualiza Magdalena.
Por otra parte, el aprendizaje automático está demostrando ser muy eficaz a la hora de automatizar la inspección de calidad en los centros logísticos. “Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar los productos que están dañados o tienen alguna tara y paralizar automáticamente su envío, aportando a la vez en tiempo real una opción factible para solucionar la incidencia” matiza Fran Magdalena.
El machine learning puede también ampliar la vida útil de la maquinaria y los equipos claves de la cadena de suministro. “Gracias al Internet de las cosas (IoT) y los sensores y el software que llevan incorporados los motores, la maquinaria, los elementos de transporte y los equipos de almacén, todos pueden conectarse e intercambiar datos con los sistemas TMS y encontrar nuevos patrones que permitan adelantarse a las averías” detalla Fran.
“En logística, además el IoT, nos ofrece la posibilidad de que cada thing, cada cosa o paquete nos proporcione información exacta de su localización en tiempo real dentro de la cadena de suministro. Además de generar datos en cuanto al nivel de calidad” añade.
Como se puede comprobar la combinación de aprendizaje automático con analítica de datos, unidos al IoT y a un sistema TMS que gestione todo en tiempo real está posibilitando la visibilidad, de extremo a extremo, de las cadenas de suministro. Además de proporcionar nuevos conocimientos para realizar mejoras y tareas correctivas en la gestión de toda la logística” finaliza apuntando Magdalena.
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