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Aplicaciones del machine learning en la logística y el transporte

8 de junio, 2020

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La logística es uno de los sectores en el que las nuevas tecnologías de la información han supuesto un avance más disruptivo. La recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos que se generan de manera constante ha supuesto mejoras en numerosos procesos internos. El machine learning es la consecuencia lógica de esta evolución

 

Qué es el machine learning y cómo se aplica en la logística

La idea del machine learning o aprendizaje automático ancla sus orígenes en los años 60 del siglo XX, cuando los expertos en Inteligencia Artificial comenzaron a trabajar en la posibilidad de que los ordenadores aprendieran a desarrollar procesos por sí mismos, sin intervención humana. Esa intervención era, en concreto, la escritura de código de programación que servía como conjunto de instrucciones. La intención era que el peso de ese aprendizaje recayera en conjunto de algoritmos de los cuáles se debían extraer aprendizajes relevantes. 

Aunque era un concepto muy ligado a la Inteligencia Artificial, hoy se desarrolla de manera independiente a ésta y con el enfoque práctico de utilizarlo para la resolución de problemas o la optimización de procesos.  

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¿Cuáles son las principales aplicaciones del machine learning en el sector logístico?

Las aplicaciones del machine learning en el sector logístico son muy amplias. Una de las más importantes es la de realizar predicciones relativas a la demanda, uno de los puntos clave en el cadena de suministro. Esta tecnología permite recoger datos, almacenarlos e interpretarlos en tiempo real, así como detectar patrones para ‘entender’ los déficits o excesos de demanda y actuar en consecuencia. 

El machine learning puede pronosticar condiciones de circulación de las mercancías y los vehículos, así como de las condiciones climatológicas. En la cadena logística, en la que el buen funcionamiento de cada eslabón de la cadena es determinante para que toda ella opere como debe, el machine learning es muy apreciado para anticiparse a los posibles errores técnicos que puedan darse en dispositivos tecnológicos.

El aprendizaje automático es muy eficaz para la puesta en marcha de sistemas de optimización operacional rápidos y eficientes, ya que en pocos segundos puede establecer una evaluación de cuándo debe realizarse una tarea específica. 

En cuanto a la planificación de rutas, el machine learning comprueba por sí mismo cuál es la mejor ruta en cada momento para realizar el transporte de una mercancía gracias un sistema de aprendizaje basado en algoritmos que contribuye a evitar circulaciones lentas o restricciones de tráfico. Esto permite usar el recorrido más rentable en base a criterios de número de kilómetros o velocidad a la que puede circularse por una vía, lo que repercute en un menor consumo de combustible. También desempeña, por lo tanto, un papel básico en la optimización de procesos logísticos en la gestión de una flota vehicular.

En materia de seguridad, el machine learning se emplea para la protección de datos de posibles ciberataques, ya que puede predecirlos y prevenirlos, y para descubrir posibles intrusiones en la red de comunicación de datos. El reconocimiento mediante elementos biométricos, como la cara, las huellas dactilares o la voz, está cobrando fuerza, en especial en almacenes.

 

¿Hacia dónde va el machine learning en este momento?

En 2023, la inversión en el mundo en tecnología de machine learning previsiones alcanzará el máximo de los 97.900 millones de dólares, un aumento del 250% con respecto a 2019, de acuerdo con los datos de la International Data Corporation (IDC). El uso del machine learning se encuentra en pleno crecimiento como parte clave para el desarrollo de sistemas de trabajo en el sector logístico. 

Aunque la electrónica, la automoción y las telecomunicaciones han tomado la delantera en la aplicación de soluciones de machine learning, la logística está recibiendo con un creciente entusiasmo todo lo que implica. La rentabilidad y eficiencia que pueden proporcionar en aspectos como el ahorro de costes en mantenimientos y en combustible, así como en tiempo dedicado a tareas manuales, son las mejores cartas de presentación frente a los actores del sector que aún permanecen reacios a ella. 

Así como las funciones del mantenimiento preventivo desde la óptica del Internet de las Cosas proporcionan claras ventajas competitivas, el machine learning tiene un amplio campo de desarrollo por delante en los vehículos autónomos de transporte de mercancías. Mediante el machine learning es posible que un dispositivo ejecute una determinada serie de pautas de actuación ante distintos tipos de eventos e imprevistos, así como las consiguientes acciones. De esta forma las deducciones para la toma de decisiones se basan en experiencias del propio dispositivo.

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