No hay nada sencillo en el negocio del servicio de transporte y la logística, desde la gestión de la cadena de suministro hasta la contratación de camioneros. La IA no se trata de tener una flota sin conductor a tu disposición; se trata de procesos automatizados y rentabilidad. En este artículo, cubriremos los casos de uso de la IA en el transporte, cómo puede ayudar a empresas pequeñas y grandes, además de los beneficios reales de la IA en el transporte y la logística.
Todas las empresas y startups aplican el aprendizaje automático a su flujo de trabajo y conocer cómo lo hacen es importante para empezar a aprovechar la IA para el negocio. Incluso cuando el servicio de logística es un sector bastante anticuado, ha empezado a implementar la IA que es una herramienta muy ambiciosa y no del todo factible para los propietarios de empresas de transporte. Pero aquí existe un gran potencial de rentabilidad y todo comienza desde el primer paso: la recopilación adecuada de datos.
La aplicación del aprendizaje automático en la logística no es nueva, pero el mercado muestra que sólo las empresas dominantes experimentan con la IA. Adoptar la IA es aprovechar cuatro áreas de su negocio: operaciones de servicios, desarrollo de productos y servicios, gestión de la cadena de suministro y marketing y ventas. Sus campos de enfoque clave son el seguimiento de activos, almacenes conectados, vehículos eléctricos y automatización de procesos.
Aprovechar la IA para el transporte para obtener beneficios
Desde rutinas basadas en papel, manejo manual de impuestos y cumplimiento en el transporte: todas estas tareas voluminosas pueden automatizarse mediante IA en el servicio de logística.
Una empresa de transporte produce volúmenes de datos subestimados, normalmente mal almacenados y parcialmente analizados. La tarea inicial para cualquier organización que quiera aplicar el ML en logística es comenzar a recopilar información adecuadamente, es decir, crear bases de datos. Con la IA puede favorecer en distintos aspectos al negocio.
Utilizando una solución basada en IA para el análisis de datos, podrás definir la velocidad óptima del vehículo para un consumo eficiente de gasolina y aceite, la temperatura, carga, kilometraje perfecto, etc. También mejorarás tu gestión de RRHH, oferta-demanda, mantenimiento y más. Con todo, el proceso del servicio de transporte y logística al momento de la toma de decisiones, será más rápido y preciso.
Algunos de los beneficios clave de la IA para las empresas de logística
Entre los distintos beneficios de la que ofrece la inteligencia artificial para las empresas de transporte y logística, son:
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Digitalización de procesos existentes : te librarás del flujo de trabajo en papel y reducirás el error humano en tus procesos
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Uso adecuado de los datos para la toma de decisiones y la predicción : toda la información se contabilizará y aplicará de forma inteligente
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Gestión de riesgos: la IA le ayudará a predecir los cambios del mercado y gestionar eficazmente su presupuesto
Para comprender mejor estas ventajas comerciales, se examinan algunos casos de uso de la inteligencia artificial en la vida real y en la industria del transporte.
Casos de uso de inteligencia artificial en transporte y logística
La inteligencia artificial en el servicio de transporte ayuda a los humanos con tareas engorrosas, repetitivas o computacionalmente complejas. La creciente complejidad de las cadenas de suministro y de la logística en general no deja lugar a errores e incertidumbres. La toma rápida de decisiones, la adaptación instantánea a las necesidades cambiantes del mercado y la mejora constante son las únicas formas de seguir siendo competitivo. Por eso está creciendo el uso de la IA en el mercado del transporte.
La inteligencia artificial ayuda a los humanos con tareas engorrosas, repetitivas o computacionalmente complejas. Ya existen resultados visibles en toda la industria del transporte y puede considerarlos cuando comience a digitalizar sus flujos de trabajo.
La gestión de la cadena de suministro es un problema para todos, desde los proveedores hasta los minoristas. Especialmente en circunstancias como la pandemia de COVID-19, que sacudió procesos estables que venían funcionando desde hace años. En una época de tanta incertidumbre e inestabilidad, el aprendizaje automático puede hacer que la cadena de suministro sea menos vulnerable a las turbulencias, pero no es una solución independiente. La IA debería ser parte de la DSC (cadena de suministro digital).
Mejora la comunicación entre múltiples miembros de la cadena de suministro
Como punto de partida, puede aplicar la IA en forma de un sistema de procesamiento de imágenes y lenguaje para mover todos los datos en papel a la computadora. Extraerá la información importante, la limpiará y clasificará adecuadamente, además que la almacenará en un formato de fácil acceso. A medida que aumenta el volumen de datos, los casos de uso de la IA en la cadena de suministro pueden incluir análisis y predicciones basados en la información recopilada.
La gestión de la cadena de suministro es una de las áreas más importantes donde las empresas empiezan a aprovechar la IA. La razón es que la cadena de suministro es compleja y vulnerable a múltiples variables.
¿Cómo adoptar la IA en su negocio de logística?
Antes de implementar la inteligencia artificial, diagnóstica los problemas que puede abordar con la ayuda del ML en logística. Como ocurre con cualquier decisión empresarial importante, la adopción de la IA debe cumplir un objetivo específico. Entonces, lo primero que debe hacer es definir los problemas que puede abordar con la ayuda del ML en el servicio de logística. Posteriormente se debe tener en cuenta que el ROI de la IA es a largo plazo, por lo que probablemente tendrá que hacer sacrificios a corto plazo para obtener grandes ganancias en el futuro.
A continuación, debe evaluar la preparación tecnológica de su empresa en tres aspectos: personas, habilidades y herramientas. La adopción de la IA en el servicio de transporte cambia el flujo de trabajo habitual de su personal. Tendrá que capacitar a los empleados existentes y, muy probablemente, agregar varios puestos nuevos al personal actual.
La pila tecnológica de la empresa también necesita una evaluación. Para crear adecuadamente una solución basada en IA, el proveedor o su equipo de desarrollo interno debe explorar las posibilidades de integración e interoperabilidad con sus sistemas actuales.
La tercera etapa es profundizar en sus datos. En este caso, debe consultar a los científicos de datos y determinar qué datos necesita recopilar, cómo almacenarlos adecuadamente. Tenga en cuenta que esta etapa requiere bastante tiempo y es tecnológicamente compleja. Para entrenar un modelo de IA, la empresa debe proporcionar al menos varios meses de información.
Debe incluir la mayor cantidad de datos posible sobre cada evento, especialmente los no rutinarios, desde la personalidad del conductor hasta el tipo de carga y los datos de los sensores del vehículo. Este enfoque de recopilación de datos debe ser seguido por todos los campos comerciales que cubrirá la solución de IA para que el servicio de transporte sea exitoso.
