No son pocos los artÃculos que se han escrito sobre la ayuda que presta la inteligencia artificial al mundo del transporte. Casi siempre se pone el foco sobre dos parámetros operacionales:
-Planificar una distribución optimizada (organizar y planificar)
-Crear modelos de predicción de la demanda (conocer los volúmenes futuros)
La inteligencia artificial puede aplicarse en otros aspectos que pueden ofrecer un resultado una distribución más "optimizada". Es habitual poner la atención en planificar las entregas o la distribución, es decir, cuál es la ruta más óptima que debe de hacer el vehÃculo para repartir todo lo asignado dentro de una zona determinada.
Pero debemos de dar un salto, ¿qué lógica tiene ir a una misma dirección a entregar un paquete el dÃa 1, el 2 y el 3, cuando podemos unificar todos en el dÃa 3?
La optimización no solo es que un conductor haga una ruta de forma más eficiente, ese concepto debe de llegar aparejado otro como es "la concentración de entregas en un mismo destino". Es verdad que esto no siempre es posible, por ejemplo, si el destinatario tiene un envÃo cuyo plazo de entrega es durante el dÃa, no hay posibilidad de retener ese envÃo para unirlo a otro que se puede recibir al dÃa siguiente. Pero si el plazo de entrega lo permitiera, ¿cuál es el impedimento?
El principal escollo es la no existencia de los medios necesarios para detectar ese supuesto y comunicar al chofer que estacione de forma temporal el envÃo A, para que este sea unido al envÃo B que llegara más tarde, para ser entregado de forma conjunta ambos. Sà se aplica esta polÃtica de entrega concentrada, el cliente no tiene perjuicio ni beneficio alguno (como mucho se puede decir que dejarÃa de disfrutar de la posesión del envÃo A durante un plazo), pero los beneficios para la empresa de transporte son más que evidentes, ya que podrÃa evitar un porcentaje de entregas debido a la concentración, pudiendo asumir una mayor carga de trabajo con los medios existentes, mejorando el ratio de ingreso por envÃo.
Para poder llevar adelante la entrega concertada, es preciso apoyarse en tecnologÃas como la inteligencia artificial; poder procesar un volumen alto de datos (envÃos a entregar y los datos de envÃos en previsión de emisión + gestión en plazos de entrega) para poder detectar que envÃos son los candidatos a entrega concentrada, añadiendo la comunicación y gestión del proceso logÃstico es fundamental.
Los ahorros no solo se producen en transporte optimizando rutas, es preciso dar otro paso para lograr que el número de entregas sea el mÃnimo posible.
ArtÃculo propiedad de Carlos Zubialde
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