¿Es posible implementar tecnologías como la Inteligencia Artificial en el transporte? ¿Y en la logística? ¿Podemos reducir los errores operativos? ¿Y ganar eficiencia mediante planificaciones aplicando Inteligencia Artificial?
La respuesta a todas las preguntas es la misma: SI
En un contexto tan cambiante como los que se viven actualmente, con una cadena de suministro tensionada como jamás en la historia se ha conocido, apostar por la automatización y digitalización en los procesos propios en el transporte y la logística es fundamental. El uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial permite reducir los riesgos asociados a una cadena de suministro inestable, generar un ahorro de costes mediante una mayor eficiencia en las operaciones, y como no, aumentar la competitividad y el margen comercial, seriamente dañado en los últimos años para el sector del transporte.
El camino para aplicar estas tecnologías no es nada sencillo, pero existen aplicaciones prácticas en el día a día de una empresa de transporte, desde la planificación de rutas, la planificación de la distribución, la optimización de cargas, o los gestores de precios puntuales.
En esta ocasión nos detendremos en una aplicación muy práctica, y que cada vez tiene mayor solicitud por parte de las empresas de transporte, nos referimos a la predicción de la demanda.
¿Qué es la predicción de la demanda?
Se llama así al pronóstico de la demanda, al proceso que se realiza en las empresas para estimar la demanda de servicios o venta de productos que tendrá en el futuro. Esto se hace mediante herramientas de predicción de la demanda que permiten saber con anticipación la información de, por ejemplo, cuantos envíos generara una red de transporte, cuantos kilos puede tener una ruta o conocer el número de envíos que se recibirán en el reparto de última milla.
¿Cómo se hace esto?
Hay muchos métodos, pero todo ellos aplican INTELIGENCIA ARTIFICIAL, es decir, son algoritmos matemáticos que estiman las ventas de nuestros servicios de transporte. Se toman como base datos históricos, pero también otro tipo de datos, además de trabajar en limpiar lo que se llaman "ruidos" (campañas de black friday, una campaña de un cliente, una bajada brusca, por ejemplo cuando ocurrió el efecto de filomena en Madrid etc).
¿Para que se utiliza en transporte?
-Predecir el volumen de envíos a repartir (poder dimensionar los recursos necesarios de vehículos y personal)
-Predecir el colapso de una agencia o punto de distribución (se predice una llegada superior a su capacidad de almacenamiento o reparto)
-Predecir el volumen para poder ajustar las rutas nocturnas y potenciales doblajes
-Predecir el volumen para dimensionar el personal necesario en plataformas de crossdocking
-Conocer a nivel de negocio el cumplimiento del presupuesto de ventas
-Monitorizar el comportamiento de ventas de un cliente (poder dimensionar recursos)
-Detectar si un cliente puede sobrepasar la línea de crédito en servicios contratados
Como se puede ver, trabajando con una herramienta de predicción de la demanda, la empresa puede dimensionar sus recursos sin que ello suponga un coste mayor, y pudiendo cumplir con la garantía de servicio que el cliente exige.
Artículo propiedad de Carlos Zubialde
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