20 de Junio de 2024

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Transporte

Inteligencia artificial en transporte para tener operadores más seguros y productivos

Con IA aplicada a transporte se pueden evitar riesgos y preservar la seguridad de operadores y carga
Redacción TLW®
Inteligencia artificial en trasporte

Contenido realizado en colaboración con Trimble

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Cada año, unos 7 mil vehículos de transporte de carga se involucran en accidentes carreteros. En las ciudades, la cifra aumenta a 80 mil. El factor humano causa más del 80% de estos sucesos, generalmente provocados por fatiga, distracciones al manejar y exceso de confianza al volante.

Evitar comportamientos de riesgo en los operadores y preservar la seguridad es posible gracias a la inteligencia artificial en transporte. Esto es crítico para las empresas del ramo, pues un evento desafortunado impacta no solo el transporte de las mercancías sino la vida de los involucrados y la reputación de la compañía.

Si bien la capacitación de operadores es clave para que estas prioridades se cumplan, implementar tecnología, como la inteligencia artificial en transporte o un software de gestión de flotas, contribuye a tener traslados a prueba de errores.

No solo eso. Una solución de este tipo ayuda también a ahorrar costos de combustible y mantenimiento y a mejorar la gestión de los conductores.

La inteligencia artificial, aliada de la seguridad en el transporte

La cadena de suministro se ha beneficiado de forma transversal con diferentes aplicaciones de la inteligencia artificial (IA). El eslabón del transporte no ha sido ajeno: esta tecnología permite optimizar la productividad de las unidades y aumentar la seguridad de las operaciones.

También ofrece ventajas para la gestión de operadores para que las empresas transportistas puedan monitorear el comportamiento de cada operador, independientemente del vehículo que conducen.

Rafael Castoldi, Director de Business Development de Trimble Transportation Latam, detalló algunos usos que se le han dado a la IA para el transporte:

  • Identificar zonas de riesgo y sugerir áreas de control de velocidad de forma automática al estudiar las rutas.
  • Comparar con una operación similar (hacer un benchmark).
  • Evidenciar qué hay que mejorar para lograr una operación segura.
  • Predecir qué conductores están en riesgo de sufrir un accidente hasta por 60 días.
  • Analizar en tiempo real comportamientos de riesgo como cansancio, uso de celular al volante y falta del cinturón de seguridad, a fin de emitir alertas en la cabina y prevenir accidentes.

Ante el alto porcentaje de accidentes causados por culpa de los conductores, es crítico hacer esta gestión y monitorearlos para detectar malos hábitos de manejo porque la imprudencia, la fatiga y la distracción realmente son los provocadores de esos sucesos”

señaló el directivo de Trimble.

Toda la recolección de los datos y hábitos de conducción se hace de forma automatizada con telemetría, en tiempo real. Y, gracias a que la plataforma cuenta con inteligencia, procesa esa data, la prioriza y genera información valiosa para la pronta toma de decisiones, en vez de vaciar todo en Excel y tener que hacer el análisis posterior por separado, como sucedía antes.

Esto se debe a la capacidad de la solución para obtener información sobre las infracciones y acciones con mayor probabilidad de causar accidentes de tránsito. Esto sirve de base para corregir los problemas o hábitos indebidos y evitar fatalidades.

Así, esta tecnología permite que haya una actuación más asertiva, rápida y efectiva por parte de las empresas transportistas, así como una asistencia completa al conductor. En consecuencia, se consiguen resultados como:

  • Disminuir en 86% los accidentes.
  • Bajar 30% los costos de mantenimiento de las unidades.
  • Lograr un 4% de ahorro en combustible.
  • Reducir en 77% las acciones inseguras de los conductores, en cuatro semanas.
  • Tener una mayor disponibilidad de la flota.

¡Gestionar grandes flotas sin tecnología sería una locura! Demandaría mucha gente, tiempo de análisis y, aun así, no se cubrirían todos los aspectos necesarios”

subrayó Castoldi.

Gestión inteligente de operadores antes, durante y después

Respecto a la gestión de operadores, la inteligencia artificial aporta insights de valor para que las empresas de transporte puedan tener una toma de decisiones más inteligente. Esta información se genera bajo cuatro modalidades diferentes:

  • Reactiva. Evalúa lo que ya sucedió, por ejemplo, un accidente, a fin de entender a detalle qué comportamientos o factores lo causaron. Permite que haya una retroalimentación y se produzcan acciones para prevenir que suceda nuevamente.
  • Activa. Analiza los indicadores de la operación, como qué unidades tienen más riesgos o qué conductores presentan comportamientos más riesgosos, y hace la gestión de esta data en un dashboard de KPIs.
inteligencia artificial en transporte
  • Proactiva. En caso de que exista alguna situación de riesgo, la plataforma entrega de forma priorizada la información con las alertas en tiempo real, de forma que el encargado de ese operador puede intervenir de forma inmediata o tomar alguna medida según los procesos establecidos para evitar accidentes. Esta retroalimentación también llega al conductor enseguida.
  • Predictiva. La inteligencia artificial detecta qué comportamientos pueden derivar en un accidente gracias al estudio de más de tres años de eventos viales. Así, pone en evidencia quiénes son los conductores que corren más riesgo de sufrir un accidente en los siguientes 60 días. El objetivo: trabajar de manera muy enfocada con ellos y hacer programas específicos para lo que requieren.

“Con estos entrenamientos enfocados ya no se tiene que detener toda la operación para dar capacitaciones generales. Es mucho más fácil y requiere menos esfuerzo y recursos”, advierte Castoldi.

No hay que olvidar que operar un vehículo de carga es complejo. Aunque un software de gestión de flota mira al vehículo, lo que impacta en comportamientos de riesgo y en desperdicio de combustible no es el vehículo sino el conductor.

Por eso, el directivo recomienda apalancarse de una solución que entienda quién es el conductor al volante y lo ayude a ser mejor.

Así, una capacitación adecuada mejorará el consumo promedio de combustible y aumentará la vida útil de refacciones, llantas y motor, recalcó el directivo de Trimble.

Además, advirtió que implementar tecnología en el transporte tiene un objetivo doble. Por un lado, optimizar las operaciones y mejorar su productividad. Pero también ser una herramienta para concientizar a los operadores y generar ambientes seguros para preservar sus vidas.

IA en transporte al alcance de todos

Usar soluciones de inteligencia artificial en transporte no es algo exclusivo de las grandes transportistas. La tecnología de Trimble, por ejemplo, es muy democrática porque cuesta una fracción del valor de un vehículo de utilitario o carga, y su retorno de inversión es muy rápido.

Incluso permite gestionar desde un vehículo, lo cual es relevante por el impacto que tiene un accidente o un vehículo detenido o en reparación, para una flota pequeña.

La implementación de la solución corre a cargo del equipo de Trimble, y abarca desde la instalación hasta el entrenamiento de los operadores. También ofrecen asesoría en los tres puntos críticos para la gestión de vehículos, que son tecnología, procesos y personas.

A esta inteligencia artificial en transporte, se suman soluciones de video monitoreo de las unidades, cámaras vehiculares integradas y un sensor de fatiga y distracción, sensible a las expresiones faciales y al movimiento. En conjunto, estas tecnologías permiten hacer un análisis inteligente de la conducta del operador.


Redacción TLW®

Equipo editorial de THE LOGISTICS WORLD®, conformado por periodistas especializados en la industria del transporte, supply chain, manejo de almacenes y tecnologías logísticas.

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