Usos y aplicaciones de digital twins en las operaciones de transporte

En años recientes la implementación de nuevas soluciones tecnológicas en la cadena de suministro ha dado lugar a acelerar la competitividad empresarial en un entorno altamente cambiante.

Dichas implementaciones han brindando valor agregado a los procesos por medio de herramientas que permiten incrementar la visibilidad de los mismos para asegurar la eficiencia operativa.

En el sector logístico, la exigencia del mercado y continuas disrupciones, han ocasionado que el proceso de transporte sea más dinámico y flexible.

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Hoy en día, varias empresas aún utilizan modelos de ruteo estáticos cuya respuesta a situaciones externas a la operación puede ser no óptima provocando baja utilización en las unidades, un incremento en los costos y una mala gestión de recursos.

A consecuencia del Covid-19, la fuerza de trabajo en centros de distribución, líneas de producción y personal de transporte de carga ha disminuido, afectando la planeación estratégica de las empresas.

Por lo tanto, es indispensable contar con herramientas tecnológicas que permitan simular y evaluar el desempeño de las operaciones para proponer soluciones y realizar planes de continuidad operativa.

¿Cómo ayuda el digital twin a las operaciones de transporte?

Un digital twin es un modelo virtual que recopila datos históricos y actuales de un conjunto de objetos reales o procesos, simulando el estado físico y comportamiento del objeto real.

El digital twin aplica herramientas de análisis predictivo con la finalidad de visualizar y analizar el comportamiento y capacidad de respuesta del objeto en escenarios futuros con condiciones diferentes.

Esa herramienta permite a la empresa optimizar los procesos y prevenir riesgos sin dañar la operación actual.

Para crear un digital twin, es necesario contar con la infraestructura tecnológica adecuada para asegurar que el modelo sea lo más exacto posible.

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A través de herramientas como Cloud Computing, Internet of Things, Inteligencia Artificial y Machine Learning, el modelo será capaz de recopilar un gran volumen de datos para analizar y predecir de manera automática el alcance del objeto real o proceso en diversos escenarios, proponiendo a su vez una solución óptima, dependiendo de la situación actual.

En cuanto a los procesos de planeación de rutas dinámicas y gestión de flotas, los digital twins integran sistemas de información geográfica, junto con modelos matemáticos para analizar redes logísticas.

Estos modelos toman como base las carreteras, tráfico en tiempo real y la ubicación de los proveedores y/o clientes, centros de distribución, cross docks, etcétera, para optimizar sistemas complejos en el proceso de transporte a través de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Los modelos consideran las limitaciones físicas y restricciones operativas por parte de los stakeholders.

Otros beneficios del uso de digital twin para las operaciones de transporte

De igual manera, tienen la capacidad de identificar fallas dentro de la operación y proponen soluciones en tiempo real basadas en información cuantitativa.

La planeación estratégica a largo plazo y la creación de nuevos modelos de negocio también es posible a través de los strategic digital twins.

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Esa herramientas permiten poner a prueba modelos ya optimizados en una serie de escenarios futuros sometidos a parámetros y condiciones diversas que pueden afectar la operación, con la finalidad de analizar el impacto y comportamiento del modelo propuesto.

Con esta información se puede analizar si la estrategia es adecuada y en caso de que se tenga considerado invertir en un activo, evaluar a través de los resultados obtenidos si es viable para el modelo de negocio.

Asimismo, se pueden elaborar planes de continuidad operativa o implementar controles para prevención y mitigación de riesgos en la operación de transporte, tomando en cuenta el manejo adecuado de recursos ante cualquier eventualidad.

Creación de modelos más complejos

Un digital twin puede generar valor agregado en la planeación y optimización de modelos de transporte, al igual que en toda la cadena de suministro, proporcionando información de alto nivel para la toma de decisiones.

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La creación de modelos más complejos dependerá de la capacidad de inversión de la empresa en las otras herramientas tecnológicas necesarias para consolidar este tipo de modelos que repliquen parte de la operación o su totalidad.

Para lograr una operación logística eficiente con digital twins, la colaboración entre stakeholders alineada a las metas de la empresa es imprescindible, ya que al tener un esquema dinámico, la flexibilidad y adaptación a cambios dentro del proceso deberá aumentar para asegurar la excelencia operacional.

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