{"id":1660,"date":"2021-07-05T10:26:05","date_gmt":"2021-07-05T10:26:05","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2021\/07\/05\/inteligencia-artificial-para-optimizar-la-ultima-milla\/"},"modified":"2022-08-01T15:46:41","modified_gmt":"2022-08-01T15:46:41","slug":"inteligencia-artificial-para-optimizar-la-ultima-milla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/inteligencia-artificial-para-optimizar-la-ultima-milla\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial para optimizar la \u00faltima milla"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/space-4967335_1280-1-1024x576.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8414\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Una de las grandes transformaciones que nos ha tra\u00eddo la pandemia ha sido el cambio en los h\u00e1bitos de consumo. La manera de adquirir productos ha dado un vuelco radical reorient\u00e1ndose en altos porcentajes a las compras digitales, que han dejado de ser un complemento para conformar una verdadera alternativa a la compra en espacios f\u00edsicos.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta transformaci\u00f3n disruptiva ha generado un enorme reto log\u00edstico con fuerte impacto en la \u00faltima milla. <strong>Se estima que entre el 35% y el 40% del total de tr\u00e1fico que soportan las ciudades tiene relaci\u00f3n con la distribuci\u00f3n de env\u00edos<\/strong>, siendo el 80% de dichos repartos correspondientes a comercio electr\u00f3nico. Y estas cifras no van a hacer m\u00e1s que incrementarse en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. El impulso de la digitalizaci\u00f3n de la actividad comercial ha generado un nuevo marco venta-compra que ha llegado para quedarse.<\/p>\n\n\n\n<p>Tradicionalmente, el transporte, especialmente la \u00faltima milla, no ha tenido un especial protagonismo entre los eslabones de la cadena de suministro, si bien es vedad que la percepci\u00f3n de su importancia se ha incrementado en los \u00faltimos a\u00f1os. Los consumidores cada vez son m\u00e1s exigentes con la calidad de los productos adquiridos, con los plazos de entrega y con el nivel del servicio otorgado, a lo que hay que sumar que el volumen de repartos se ha multiplicado y que el tr\u00e1nsito por el centro de las ciudades es cada vez es m\u00e1s complejo, lo que pone a la log\u00edstica en un primer plano del que puede depender la fidelizaci\u00f3n o p\u00e9rdida de clientes.<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5b1af3367\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5b1af3367\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5b1af3367\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/inteligencia-artificial-para-optimizar-la-ultima-milla\/#Transformacion_digital_mayor_eficiencia_y_rentabilidad\" title=\"Transformaci\u00f3n digital: mayor eficiencia y rentabilidad\">Transformaci\u00f3n digital: mayor eficiencia y rentabilidad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/inteligencia-artificial-para-optimizar-la-ultima-milla\/#Conclusion\" title=\"Conclusi\u00f3n\">Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Transformacion_digital_mayor_eficiencia_y_rentabilidad\"><\/span><strong>Transformaci\u00f3n digital: mayor eficiencia y rentabilidad<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>En consecuencia, una de las grandes preocupaciones de las empresas es ahora conseguir distribuir sus productos en los menores plazos posibles, cuidando cada entrega como si fuera \u00fanica, y al menor coste, lo que implica verdaderos quebraderos de cabeza para los departamentos log\u00edsticos, fundamentalmente, en la \u00faltima milla. Como apuntamos, los elementos de esta ecuaci\u00f3n son dif\u00edciles de conjugar, si bien <strong>el desarrollo del Big Data, la Inteligencia Artificial y los sistemas de Internet de las Cosas (Internet of Thigs Iot), permiten hacer m\u00e1s eficientes todos los procesos de la cadena de suministro<\/strong>, y por supuesto avanzar hacia el Transporte 4.0 y la Log\u00edstica 4.0.<\/p>\n\n\n\n<p>En el nuevo contexto que vivimos <strong>es imprescindible iniciar procesos de transformaci\u00f3n digital si se quiere ser eficiente y rentable<\/strong>. La \u00faltima milla tiene una enorme dependencia de factores ex\u00f3genos que hace que los costes de servicio sean altamente variables, como la meteorolog\u00eda, el tr\u00e1fico, o el precio del combustible. Es por tanto, el proceso m\u00e1s dif\u00edcil de planificar y cuantificar de la cadena de suministro, con un alto grado de incertidumbre, que impide rendimientos \u00f3ptimos.<\/p>\n\n\n\n<p>Para atajar esta problem\u00e1tica, la aplicaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas y anal\u00edtica avanzada de datos permite desarrollar entornos que facilitan el trabajo sobre hechos objetivos, sobre certezas. El avance hacia la log\u00edstica 4.0 y el transporte 4.0 hace posible planificar las mejores rutas; aprovechar al m\u00e1ximo la capacidad de carga; controlar en tiempo real las operativas en marcha, y estimar la demanda de producto y, por tanto, de necesidades futuras de transporte. Veamos algunos ejemplos de su aplicaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Predicci\u00f3n de la demanda<\/strong>: basados en inteligencia artificial y anal\u00edtica avanzada, los sistemas de predicci\u00f3n de la demanda compilan y analizan los datos internos y externos de la empresa, gracia a algoritmos dise\u00f1ados espec\u00edficamente para estas tareas, en base a los que emiten predicciones de la demanda de producto.<\/p>\n\n\n\n<p>De este modo, conociendo la necesidad de salida de carga de los almacenes de manera anticipada, e incluso la zonificaci\u00f3n de esa demanda futura, se pueden optimizar las operativas de transporte. Si adem\u00e1s se conjuga la predicci\u00f3n de la demanda con el resto de herramientas que vamos a comentar, los ratios de eficiencia y rentabilidad del transporte se multiplican.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Gesti\u00f3n de carga<\/strong>: Los sistemas de gesti\u00f3n de carga analizan con inteligencia artificial los bultos que tienen que ser transportados y la capacidad de la flota para sacar el m\u00e1ximo rendimiento de cada cent\u00edmetro de los veh\u00edculos y cada gramo que puedan llegar a desplazar.<\/p>\n\n\n\n<p>Estas herramientas examinan la carga por tama\u00f1o, peso, contenido y destino, estructur\u00e1ndola de manera que se garantice la integridad de los env\u00edos, y el m\u00e1ximo aprovechamiento de la capacidad de carga de la flota.<\/p>\n\n\n\n<p>Hay, adem\u00e1s, nuevas formas de operar, como la utilizada por Amazon, basada en la preclasificaci\u00f3n de paqueter\u00eda, que clasifica los bultos en fases previas a la carga en transporte.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Planificadores de ruta<\/strong>: estos sistemas posibilitan, mediante al an\u00e1lisis de datos internos y externos de las flotas, y el uso de Inteligencia Artificial, optimizar los recorridos de reparto, muy costosos en la \u00faltima milla con m\u00faltiples puntos de descarga. Teniendo en cuenta variables como veh\u00edculos disponibles, horarios de entrega, tr\u00e1fico, normativas, meteorolog\u00eda\u2026 son capaces de dise\u00f1ar las rutas m\u00e1s eficientes para cada servicio.<\/p>\n\n\n\n<p>Con menos tiempo en ruta, menos kil\u00f3metros recorridos y un menor consumo de combustible, las entregas son m\u00e1s competitivas, econ\u00f3micas y sostenibles, puesto que reducen la emisi\u00f3n de CO2, dejando una menor huella ambiental.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Gestores de flota<\/strong>: los gestores de flota permiten hacer un seguimiento de los veh\u00edculos en tiempo real gracias a la sensorizaci\u00f3n de los mismos. Con dispositivos de Internet of Things o Internet de las Cosas (IoT \u2013 IIoT) es posible conocer en todo momento la geolocalizaci\u00f3n de las distintas unidades, la ruta realizada, la velocidad\u2026 lo que facilita la toma de decisiones en los procesos log\u00edsticos.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos sistemas pueden dar un paso m\u00e1s y valerse de t\u00e9cnicas de machine learning para aprender de cada acci\u00f3n realizada para, en base a algoritmos predefinidos, emitir avisos y sugerencias de actuaci\u00f3n a los equipos encargados de realizar la gesti\u00f3n de la flota.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Visibilidad 360\u00ba<\/strong>: La utilizaci\u00f3n en los \u00faltimos a\u00f1os de las nuevas tecnolog\u00edas disruptivas que estamos comentando en el sector del transporte, facilita tambi\u00e9n una visi\u00f3n 360 de las operativas. La visibilidad, en este caso de la \u00faltima milla, es total para la empresa en lo que a ubicaci\u00f3n de veh\u00edculo y gesti\u00f3n de entregas se refiere, una informaci\u00f3n que puede ser compartida con el destinatario, permitiendo acotar la franja de entrega de los env\u00edo, por ejemplo.<\/p>\n\n\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Como vemos, las operativas de transporte, especialmente las de \u00faltima milla, se han multiplicado en cantidad, exigencia y complejidad, lo que genera verdaderos quebraderos de cabeza a las empresas. Ante este nuevo y abrupto contexto, la transformaci\u00f3n digital abre las puertas a la consecuci\u00f3n de un transporte m\u00e1s eficiente, sostenible y rentable.<\/p>\n\n\n\n<p>La anal\u00edtica de datos hace posible la consecuci\u00f3n de informaci\u00f3n objetiva sobre la que tomar decisiones, establecer dise\u00f1os de rutas, aprovechar la totalidad del espacio disponible en los veh\u00edculos, optimizar las operativas&#8230; nuevas formas de gesti\u00f3n que, en definitiva, permite conseguir un transporte competitivo, con menos costes econ\u00f3micos y ambientales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una de las grandes transformaciones que nos ha tra\u00eddo la pandemia ha sido el cambio en los h\u00e1bitos de consumo. 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