Amazon y el MIT lanzan reto sobre planeación de rutas de entrega

Amazon y MIT lanzan competencia para la planeación de rutas de entrega

 |   febrero 24, 2021
planeación de rutas de entrega

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Amazon ha hecho equipo con el Massachusetts Institute of Technology (MIT) para crear una competencia en torno a la  planeación de rutas de entrega. En ella, los participantes tienen la tarea de crear algoritmos para que tomen en cuenta los conocimientos aprendidos por los repartidores durante la pandemia.

La idea del Last Mile Routing Research Challenge es desarrollar tecnologías que auxilien a los conductores para que identifiquen las rutas que les permitan eficientar los tiempos de entrega, les digan dónde pueden estacionarse y cómo evitar zonas de tráfico intenso, entre otras consideraciones.

¿En qué consiste el Last Mile Routing Research Challenge?

Muchos de los algoritmos desarrollados para encontrar la ruta más corta entre el sitio de donde sale el producto y el consumidor final se basan en planeaciones de rutas tradicionales.

El gigante del retail y el MIT están en la búsqueda de modelos digitalizados para la planeación de rutas que no necesariamente estén asociados con estas formas tradicionales de optimizar las entregas de productos.

Quienes decidan concursar tendrán acceso al historial de entregas de Amazon, el cual incluye ubicaciones, dimensiones de paquetes, tiempos de traslados y distancia entre locaciones.

Además podrán consultar más de cuatro mil registros de movimientos de conductores y rutas, así como el know-how de Amazon relacionado con los procesos operativos de quienes realizan los repartos de sus productos.

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Planeación de rutas de entrega, difícil en el entorno actual

En la última década, la tecnología que utilizan empresas como Coca-Cola se han convertido en casos de estudio en diversas universidades y centros de desarrollo tecnológico.

Pero el escenario de reparto de mercancías ha cambiado enormemente en los últimos años, según Matthias Winkenbach, director del Massachusetts Institute of Technology’s Megacity Logistics Lab.

“Las ciudades, especialmente, se han vuelto demasiado complejas para los estándares actuales de operación”, dijo en un comunicado. “Cada vez están más congestionadas, más densas, y eso hace más difícil realizar eficientemente las entregas”.

El director aseguró que empresas como Amazon entienden que pese al entorno complicado, deben aspirar y mantener altos estándares en sus entregas: deben ser ágiles y organizados para tal fin.

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Además, el incremento del comercio electrónico dificulta todavía más las entregas, pues la competencia es mayor y ahora entran en juego ubicaciones y sitios que antes no figuraban en los mapas de entregas.

La entrega de los datos históricos de entregas de Amazon a la comunidad investigadora ayudará a hacer avances en el campo de trazado de rutas y su aplicación sobre las calles.

La disponibilidad de datos y las tecnologías modernas de análisis como el machine learning han ayudado a hacer más dinámicas las tareas relacionadas con las planeación de rutas.

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Investigaciones sobre modelos de planeación de rutas de entrega

Winkenbach asegura que año tras año aparecen miles de investigaciones relacionadas con modelos que buscan eficientar la entrega de productos.

Existen tres formatos para estas nuevas investigaciones:

  • Aquellas en las que el algoritmo se centra en las mejoras del transporte.
  • Las que proponen el análisis de datos para que las recomendaciones se ajusten a los cambios y variables que se presentan en el camino del conductor.
  • Las que buscan nuevos modos de reparto con tecnologías como drones.

La competencia que proponen Amazon y MIT se ubica en la segunda categoría, la del análisis de datos.

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Quienes deseen participar pueden inscribirse cuanto antes. La información a evaluar y las instrucciones serán liberadas el 15 de marzo, fecha en la que inicia el periodo de investigación. Tendrán hasta el 18 de junio para presentar sus modelos.

Los ganadores serán anunciados a finales del mes de julio. El equipo vencedor se hará acreedor a 100 mil dólares.

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