Inteligencia Artificial

¿Cómo se aplica la Inteligencia Artificial al transporte y la logística?

La Inteligencia Artificial forma parte de los nuevos métodos de movilidad y logística en la era digital. ¿Quieres saber cómo se integran? Te lo contamos.

Por Redacción España, el 25/11/2021

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La logística y el transporte están experimentando cambios a pasos agigantados, unos cambios que conllevan mejoras sustanciales. ¿Quién es el culpable de este cambio? La Inteligencia Artificial (IA).

Sector transportes e Inteligencia Artificial, ¿cómo se relacionan?

La Inteligencia Artificial y el Big Data se adaptan a multitud de sistemas, tecnologías y sectores.

A lo largo de los años, este tándem ha permitido el desarrollo de metodologías que mejoran los procesos de las grandes corporaciones y la calidad de vida de los usuarios. Los principales factores que influyen en la aceleración del desarrollo de la IA son:

  • Mayor y mejor capacidad informática: los avances en sistemas informáticos CPU y GPU y la posibilidad de almacenar información en ubicaciones no físicas, como los servicios en la nube, que garantizan un espacio para la información, prácticamente, infinito y sobre todo, escalable.
  • Datos masivos: el volumen de los datos alcanza niveles estratosféricos. En plena era digital, ya sabemos cómo tratarlos en beneficio propio. Por ejemplo, a través de sistemas IoT para nutrir los procesos de IA.
  • Aprendizaje automático: implementar sistemas que ayuden a las máquinas a aprender para situarse en un ciclo de perfeccionamiento constante.

Todo ello, aplicado a la empresa, permite la automatización de procesos, con la consiguiente mejora de productividad y minimización de errores. Enfocado en particular a la industria del transporte y la logística, permite desarrollar nuevos modelos más seguros y eficientes que, hace unos años, sonaban a utopía o a ciencia ficción. 

El transporte que conocemos hasta ahora cambiará en los próximos años. De hecho, empresas como Microsoft se aventuran a decir que, en 2025, el 100% de los nuevos vehículos estarán conectados, y en 2030, el 15% de los nuevos vehículos serán autónomos.

IA y transporte por carretera: optimización de rutas

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Los avances en tecnología garantizan la afluencia de datos, que se convierten en el combustible de la nueva era, nutriendo los sistemas de Inteligencia Artificial y mejorando, en gran medida, la productividad y la eficiencia de los procesos en un amplio abanico de situaciones y sectores, como, por ejemplo, el transporte por carretera.

El reparto es de vital importancia. Sin los repartidores no podrías conseguir un producto de Amazon Prime en 24 horas o tampoco podrías disfrutar de esos percebes que tanto te gustan en tu cena de Nochebuena.

Las grandes empresas de mensajería dedican sus esfuerzos a optimizar las rutas de reparto para, por un lado, reducir los tiempos de entrega y, por otro, reducir el consumo de combustible.

¿Cómo? Básicamente analizando imprevistos y riesgos probables. ¿Se te viene algo a la cabeza? Efectivamente: un atasco. Uno de los motivos que pueden desbancar una entrega y, además, hacer un gasto poco eficiente del combustible.

Analizando los datos en conjunto, un sistema de IA que utiliza la predicción como base, puede ayudar a diagnosticar ese embotellamiento y evitar al repartidor utilizar esa ruta.

No es magia, es analítica predictiva. Detectar carreteras donde frecuentemente se producen accidentes o atascos para evitarlas a ciertas horas del día puede suponer un antes y un después en la optimización de rutas.

DHL, empresa alemana de mensajería, lleva años colaborando con IBM en este sentido para desarrollar un software de optimización de rutas. Gracias a los algoritmos implementados, sus sistemas serán capaces de analizar multitud de variables que ayudarán a una planificación de rutas más eficiente. Por ejemplo: tráfico, estado meteorológico, horas puntas, etcétera.

Métodos de optimización de rutas

  • Identificación de zonas peligrosas. Como decíamos, evitar las zonas donde se producen frecuentemente accidentes o eventos bruscos.
  • Información sobre la temperatura exterior y la contaminación. La lluvia, el granizo y otros agentes meteorológicos adversos pueden influir considerablemente en la ruta. Saber anticiparse es lo principal.
  • Estacionamiento. La identificación de patrones de aparcamiento puede marcar la diferencia en un reparto.
  • Evaluación precisa de los flujos de tráfico: tiempos de espera, horas puntas, entre otras variables.

Análisis de demanda y toma de decisiones de movilidad

Otro eslabón de la cadena que es importante abordar es el de la demanda de productos para tomar decisiones estratégicas que afectan a una flota de transporte.

Aspectos como la estacionalidad, los riesgos y los parámetros económicos deben analizarse en consecuencia. Tratar de igual forma la campaña de Navidad y la de Semana Santa es un error. Eso se le puede pasar por alto a un ser humano, pero no a un algoritmo.

Siguiendo el hilo de la campaña de Navidad. Con un algoritmo bien configurado, seremos capaces de optimizar la cadena logística: desde que el producto entra en almacén hasta que llega al cliente.

En función de los datos aportados, podremos tomar decisiones sobre proveedores, número de camiones disponibles y necesarios para hacer frente a las entregas, cantidad de mercancía a transportar, fecha límite de entrega… ¡Todo esto es IA!

Aprovechamiento de datos para mejorar la movilidad y la logística

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En términos de logística, utilizar el análisis de datos como método de optimización de la cadena repercute, en gran medida, a la hora de obtener resultados satisfactorios.

Esto afecta no solo a lo anteriormente propuesto en términos de optimización de rutas y predicción de la demanda, también a otra variable que es igual de importante: la predicción de problemas en el vehículo.

La mayoría de coches modernos incluyen piezas eléctricas que son fácilmente analizables a través de un software específico. Con esta información es posible adelantarse al error, incluso antes de que se produzca.

Como hemos visto, las soluciones de IA participan activamente en el transporte, la movilidad y la logística. Una cadena que actúa en diversas áreas, no solo en el sector privado, también en el transporte público, donde se empieza a incluir poco a poco el uso de los macrodatos para mejorar los procesos.

Un ejemplo es Madrid, donde se está probando el primer autobús eléctrico autónomo, desarrollado por ALSA, que circulará sin conductor por el Campus de Cantoblanco de la Universidad Autónoma de Madrid.

Ahora bien, el trabajo conjunto, independientemente del área, es el peón que permitirá alcanzar los objetivos: reducción de costes, tiempos de espera, minimización de riesgos, eficiencia energética y optimización de resultados. ¿Vamos por el buen camino?

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