La logística y el transporte están experimentando un cambio profundo. El 65% de los directivos del sector (según Forbes Insights) cree que se puede hablar casi de renacimiento de la industria. ¿Los culpables? La inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Los avances en conectividad y sensórica permiten que los datos fluyan desde cualquier objeto y en cualquier dirección. Datos de los que bebe directamente la inteligencia artificial y que son utilizados para alcanzar nuevos niveles de eficiencia y productividad. El transporte y la logística, un sector en claro crecimiento (Frost & Sullivan) no son ajenos a esta revolución. De hecho, la inversión en internet de las cosas, analítica avanzada e IA dentro de esta industria no dejará de aumentar en los próximos años.
La inteligencia artificial en la logística
“En el sector logístico, la IA puede contribuir a optimizar las rutas de reparto, mejorar la eficiencia en el consumo de combustible y reducir los tiempos de entrega”, señala el informe de McKinsey ‘The promise and challenge of the age of artificial intelligence’. Según la compañía de análisis, el sector será el segundo que más beneficio obtenga de la revolución de la IA en el corto plazo. Estiman que el potencial de mejora de la eficiencia del negocio gracias a la inteligencia artificial es del 89%.
Entre los desafíos que enfrentan las compañías de logística para implementar la IA destacan la falta de una estrategia clara, las dificultades para encontrar el talento experto necesario y la propia estructura organizativa de la empresa, habitualmente organizada en silos aislados entre sí. Pero vamos con los beneficios. Esto es todo lo que puede lograr la inteligencia artificial a los mandos de un camión de reparto.
Un almacén eficiente
En logística, las simulaciones juegan un papel esencial. A grandes rasgos, se trata de la aplicación de modelos para prever resultados probables en un determinado sistema y corregir las ineficiencias. La inteligencia artificial está dando un nuevo impulso a esta forma de anticiparse a los problemas. Empecemos por el almacén.
La tecnología H, una IA que Hitachi lleva desarrollando internamente desde 2015, ayuda a los empleados de la compañía japonesa a trabajar de forma más eficiente en sus almacenes. Analiza sus decisiones, los resultados probables de cada una de ellas en función de múltiples variable y presenta sus conclusiones. La compañía asegura que su eficiencia ha aumentado un 8% en los almacenes con IA.
A la hora de colocar, recoger y mover mercancías en un almacén, la IA también tiene mucho que decir. En algunos casos, a través de robots, como veremos más adelante. Pero en otros en colaboración con los trabajadores humanos. Es el caso de la alemana Zalando. En sus almacenes, una IA está encargada de optimizar las rutas para que los empleados realicen el menor número de movimientos en el menor tiempo posible.
Los robots que reparten paquetes
Más que los humanoides metálicos que imaginamos hace años, los robots están resultando ser casi cualquier tipo de máquina. Eso sí, cada vez más inteligente. En logística, los robots han empezado conquistando los almacenes. Los casos de Amazon o Cainiao, la filial logística de Alibaba, son conocidos. Pero hay muchos otros. La startup neerlandesa Fizyr, por ejemplo, ha desarrollado robots equipados con un algoritmo de deep learning capaces de identificar, analizar, contar, recoger y manipular todo tipo de mercancías.
Además, en el futuro, la robótica tendrá mucho que decir fuera del almacén. Desde el transporte de mercancías gracias a los vehículos autónomos (como los que ya está probando UPS gracias a la startup TuSimple) hasta la llamada logística de la última milla (como los robots de reparto Scout de Amazon).
Predicción de demanda y optimización de rutas
Hoy por hoy, la gran capacidad de la IA, la que está más desarrollada, es la de analizar conjuntos de datos inmensos y utilizar la información para predecir el futuro. O al menos acercarse bastante. La inteligencia artificial es cada vez mejor anticipándose a eventos imprevistos y analizando los riesgos probables. Algo que, en logística, puede aplicarse tanto a la optimización de las rutas como a la predicción de la demanda.
La alemana DHL, en colaboración con IBM, es una de las pioneras en ambos aspectos. Desde los primeros años 2000 trabaja en software de optimización de rutas. Hoy, sus algoritmos de IA analizan infinidad de variables, desde el estado del tráfico hasta el viento, para planificar las rutas de reparto más rápidas y con menor consumo. Otra de sus herramientas con inteligencia artificial, el Global Trade Barometer, permite a la empresa tener una predicción ajustada de la demanda global de transporte de mercancías para los dos meses siguientes.
Además, como en muchas otras industrias, la IA se puede utilizar para analizar y optimizar los procesos internos, contribuir a la toma de decisiones estratégicas, predecir y minimizar riesgos o reforzar la ciberseguridad. La revolución de la logística inteligente no ha hecho más que comenzar. A medida que más cosas se conecten a internet, aumenten los datos disponibles y mejore el entrenamiento de la IA, el número de aplicaciones se disparará.
Por Juan F. Samaniego
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