¿Cómo ayudan la inteligencia artificial y la big data al sector logístico mexicano?

Las soluciones de Inteligencia Artificial (IA) y Big Data (BD) en el sector de transporte y logístico serán tendencia en México en este 2022.

Cada día surgen nuevas necesidades y aplicaciones para tecnologías como la IA y el BD, destacó en un whitepaper B12 Admark, empresa especializada en estrategias digitales.

Ambas soluciones se adaptan a multitud de sistemas, tecnologías y sectores. Actualmente, son parte fundamental en los métodos de movilidad y logística en la era digital.

La logística y el transporte están experimentando cambios a pasos agigantados, modificaciones que conllevan mejoras sustanciales y desarrollo de metodologías que mejoran los procesos de las grandes corporaciones, la experiencia de compra y la calidad de vida de los usuarios.

Optimización de rutas con inteligencia artificial

David Pérez, Country Manager de B12 Admark México, señaló en el texto que la entrega de productos es de vital importancia en la cadena logística, ya que sin los repartidores no podrían los consumidores conseguir productos en 24 horas.

Las grandes empresas de mensajería dedican sus esfuerzos a optimizar las rutas de entrega para reducir tiempos de entrega, mejorar la experiencia del usuario y reducir el consumo de combustible.

Los nuevos sistemas analizan imprevistos y riesgos probables, donde un sistema de IA utiliza la predicción como base en el diagnóstico de cualquier embotellamiento e invita al repartidor a utilizar otra ruta.

Por medio de la analítica predictiva se detectan carreteras donde frecuentemente se producen accidentes o atascos, y así el repartidor puede evitarlas a ciertas horas del día, lo que marca un antes y un después en la optimización de rutas.

Además, la IA aporta información sobre la temperatura exterior y la contaminación, para anticiparse a lluvia, granizo y otros agentes meteorológicos adversos que pueden influir considerablemente en la ruta.

También identifica patrones de estacionamiento que puede marcar la diferencia en tiempos de entrega.

Análisis de la demanda

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.

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“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”, apuntó Pérez.

El sector logístico analiza aspectos como la estacionalidad, los riesgos y los parámetros económicos, ya que un algoritmo bien configurado es capaz de optimizar la ruta desde que el producto entra en almacén hasta que llega al cliente.

En función de los datos aportados, es posible 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, etcétera.

Predicción de problemas en el transporte

Otra variable donde se aprovechan la IA y el BD para mejorar la movilidad y la logística es en la predicción de problemas en el vehículo.

La mayoría de los autos 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.

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En términos de logística, utilizar el análisis de datos, desde el diseño de la arquitectura, hasta la implementación y migración de datos, como método de optimización de la cadena repercute, en gran medida, a la hora de obtener resultados satisfactorios.

El ejecutivo concluyó que en el 2022 las soluciones basadas en IA y BD participarán activamente en el transporte, la movilidad y la logística, para mejorar la productividad y minimización de errores.

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