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4 ejemplos de cómo la tecnología ya está revolucionando el transporte

Las empresas de logística y transporte se enfrentan a un sector cada vez más competitivo. Por eso, necesitan ser más eficientes si quieren sobrevivir. Y eso solo lo pueden lograr con un aliado: la tecnología.

Tecnología transporte: vista superior de un aparcamiento de camiones lleno de trailers
Foto: Piqsels.

Para eliminar decenas de miles de camiones y reducir así el tráfico y la contaminación en sus autopistas, Suiza construyó el Túnel Gotthard, el túnel ferroviario más largo y profundo del mundo. Esta hazaña de ingeniería ha sido una bendición para entidades civiles y comerciales. Pero estos impresionantes proyectos de construcción no son la única forma de mejorar el futuro del transporte y la logística.

El sector del transporte y la logística -T&L- es cada vez más competitivo y conectado. Tan solo el 29% de los consejeros delegados de compañías T&L confían en que los ingresos de sus empresas aumentarán durante el próximo año. Por eso, cada vez son más las compañías de T&L que recurren a nuevos servicios de aprendizaje automático basado en la nube. Eso las ayuda a ser más eficientes y a ofrecer una mejor experiencia a sus clientes.

Cómo lograr la máxima eficiencia en el transporte

Esta convergencia de la nube y la inteligencia artificial -IA- está favoreciendo un aumento de la innovación en tecnología autónoma, especialmente en relación con la movilidad. Y esto es una revolución. Según PWC, el 68% de los directivos de empresas de T&L creen que los cambios en tecnologías clave para la provisión de servicios van a alterar por completo su sector en los próximos cinco años. Por su parte, el 65% anticipa que el progreso en los canales de distribución hará otro tanto.

Predicción de demanda y optimización de rutas, conducción autónoma y mapeo, robótica y detección de anomalías son las áreas en las que el aprendizaje automático está impulsando una revolución para el transporte y la logística.

Teniendo en cuenta todos estos elementos, hay 4 áreas principales en las que el aprendizaje automático está impulsando una revolución en movilidad para el sector del transporte y logística.

Optimizar las rutas

Por ejemplo, Convoy, una compañía de transporte por carretera, optimiza sus rutas aprovechando modelos de aprendizaje automático. En EE.UU., el transporte por carretera está formado por una red fragmentada de transportistas y camioneros que operan a través de mediadores humanos. El resultado de este ineficiente sistema es que los camiones circulan vacíos en el 40% de las 95.000 millones de millas -153.000 millones de km- que recorren los conductores americanos cada año. Convoy es capaz de analizar millones de encargos de transporte para generar las conexiones más eficientes del sector. Eso aumenta los beneficios a base de reducir los kilómetros recorridos en vacío y, otro elemento esencial, reduciendo las emisiones.

Conducción autónoma y mapeo

Pero, además, el sector de los camiones estadounidense está sufriendo una escasez de al menos 100.000 conductores. ¿Una solución? Camiones autónomos. El equipo tecnológico de TuSimple ha desplegado en Estados Unidos más de 100 módulos de IA basados en la nube para realizar entregas comerciales autónomas de larga distancia de forma segura y eficiente. Incluso con un camión cargado rodando a 65 millas por hora -105 km/h-, el sofisticado algoritmo de IA de TuSimple es capaz de distinguir los diferentes tipos de vehículos que comparten la carretera y determinar su velocidad para mantener la flota de TuSimple centrada en su carril de forma segura y con una precisión de +/- 5 centímetros.

Trailer de TuSimple circulando por una autovía
Foto: TuSimple

Predecir la demanda

En el sudeste asiático, la empresa de transporte compartido Grab buscaba mejorar sus algoritmos de conexión de oferta y demanda en tiempo real. Para ello, recurrió a herramientas de aprendizaje automático. Esas tecnologías son capaces de acceder a flujos de datos y capacidades informáticas en tiempo real, lo que ha permitido ofrecer 1,5 millones de reservas de traslados. Eso mejora en un 30% la forma de conectar la oferta y la demanda.

Detección de anomalías

Otro ejemplo del impacto positivo de la IA y el aprendizaje automático en el sector T&L es la utilización de un motor de IA para analizar series temporales aplicada por Lyft. Esta tecnología identifica automáticamente anomalías que indican problemas de negocio más graves y también detecta incidentes que requieran de una inspección. Lyft ha ahorrado considerablemente en gastos al no tener que invertir en capacidad de ciencia de datos interna o inspeccionar paneles de control de forma manual.

Mejora comprobada

Naturalmente, la precisión de las predicciones representa un factor clave para las empresas de T&L. Aramex, una empresa de Emiratos Árabes Unidos -EAU- que proporciona servicios de entrega urgente, expedición de mercancía y compra online, gestiona miles de peticiones de operaciones de tránsito cada minuto. Esta compañía desplegó un servicio plenamente gestionado y basado en la nube, lo que permite a sus desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar modelos de IA y aprendizaje automático. Desde entonces, Aramex registró una mejora del 74% en la precisión de los cálculos de sus desplazamiento. Además, redujo en un 40% las llamadas de servicios relacionadas con entregas.

Ser competitivo en el sector T&L nunca ha resultado tan complejo y la rentabilidad solamente es posible a base de eficiencia impulsada por tecnología.

Las herramientas de IA y de aprendizaje automático basadas en la nube también se encuentran en el corazón de Amazon. Facilitan el envío, de forma correcta y eficiente, de miles de millones de paquetes cada año, desde el momento de hacer un pedido pasando por su procesamiento y hasta su entrega. Además, empleamos algoritmos de predicción para anticipar los pedidos de los clientes y asegurarnos de contar con inventario suficiente en nuestros almacenes. Nuestros servicios de IA y aprendizaje automático de AWS también impulsan los robots de nuestros centros de logística, los métodos para trabajar con nuestros socios de entrega e incluso la optimización de nuestras rutas de envío.

Las lecciones aprendidas durante los últimos años son muy claras: ser competitivo en el sector T&L nunca ha resultado tan complejo y la rentabilidad solamente es posible a base de eficiencia impulsada por tecnología. Afortunadamente, las últimas innovaciones en IA y aprendizaje automático están concediendo a estos negocios una ventaja enorme al proporcionarles las herramientas avanzadas que requieren para resolver sus mayores problemas y prosperar.

*Artículo escrito por Swami Sivasubramanian, Vicepresidente de Amazon Machine Learning en Amazon Web Services.

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