La gestión eficiente de rutas logísticas es crucial para las empresas que mueven carga, ya sea de forma directa o indirecta. Esto se vuelve aún más estratégico cuando, como medida de seguridad, se utilizan custodias de mercancías, ya que impacta directamente en los costos operativos del esquema de protección.
En este contexto y considerando el propósito que tenemos en Logytek, les acercamos este artículo técnico sobre inteligencia artificial (IA), una tecnología que ha emergido como una herramienta poderosa y disruptiva para optimizar las cadenas de suministro, utilizando datos en tiempo real y algoritmos avanzados para la correcta toma de decisiones
Beneficios de la inteligencia artificial en la optimización de rutas
Si bien los beneficios son múltiples, la mayoría de estos se terminan traduciendo en una mayor eficiencia logística y una mejora del tan famoso e importante indicador “fill rate”. Algunos puntos destacables incluyen:
- Capacidad de análisis predictivo: Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real para predecir patrones de demanda, condiciones de tráfico y otros factores que afectan la planificación de rutas.
- Optimización en tiempo real: La IA permite ajustar las rutas en tiempo real según las condiciones cambiantes, como el tráfico, el clima o las condiciones operativas, mejorando la eficiencia y reduciendo los tiempos de entrega.
- Reducción de costos al optimizar las rutas, reduciendo los costos de transporte al minimizar la distancia recorrida, el consumo de combustible, las horas de conducción y por ende, los recursos utilizados.
- Mejora en la precisión de entregas: Los algoritmos de IA pueden calcular las rutas más óptimas, considerando múltiples variables simultáneamente, lo que resulta en entregas más puntuales y menos incidencias logísticas.
Tecnologías clave utilizadas en la optimización de rutas
- Machine learning: Los modelos de machine learning pueden aprender de datos históricos y en tiempo real para mejorar continuamente la precisión de las predicciones y recomendaciones de rutas.
- Algoritmo de Dijkstra: El cual se aprovecha para encontrar la ruta más corta entre dos puntos deseados (origen y destino).
- Algoritmos genéticos: Utilizados para encontrar soluciones óptimas en un espacio de búsqueda complejo, como la planificación de rutas logísticas que implican múltiples destinos y restricciones.
- Redes neuronales: Utilizadas para el reconocimiento de patrones y la predicción de variables como el tráfico y las condiciones climáticas, adaptando las rutas de manera más precisa y adaptativa.
Casos de estudio y ejemplos de éxito
El gigante del comercio electrónico Amazon utiliza algoritmos de IA para planificar sus rutas, minimizando los tiempos de entrega y generando finalmente una optimización de sus movimientos. También han incorporado tecnología de IA para automatizar sus procesos de empaquetado y reducir hasta en un 30% dichos costos.
Desde UPS, una de las empresas de transporte más grande del mundo, aplican IA para predecir la demanda de entregas, optimizando la distribución de paquetes y reduciendo el número de vehículos necesarios. En información pública de fuentes especializadas se informa que la compañía ha llegado a reducir hasta en un 10% el consumo de combustible.
Desafíos y consideraciones
Uno de los grandes desafíos que se ha presentado en la actualidad tiene que ver con que los modelos predictivos disponibles al alcance de todas las empresas (incluyendo las PYMES) y los algoritmos más utilizados no consideran la dimensión de los vehículos de transporte, lo cual muchas veces concluye en recomendaciones de rutas de entrega donde no es posible circular para un tractocamión.
La integración de datos y contar con lo que se denomina como “data estructurada” asegurando la calidad y disponibilidad de la información necesaria para los algoritmos de IA puede ser también un desafío significativo.
Finalmente, la implementación exitosa de soluciones de IA requiere una cultura organizacional que valore la innovación y la capacitación adecuada del personal.
Futuro de la optmización de rutas con IA
La evolución continua de la inteligencia artificial promete mejoras aún más significativas en la optimización de rutas logísticas, incorporando nuevas tecnologías como la computación en la nube, IoT y la computación cuántica para resolver problemas complejos de manera más eficiente.
Sin dudas estamos transitando una decada que representa una oportunidad crucial para mejorar la eficiencia operativa en las cadenas de suministro!