Tendencias del Real Estate Industrial

Inteligencia Artificial, la clave de una logística sustentable

24/09/2019

“Es un hecho: la forma en que las empresas abordan hoy su estrategia logística no es sustentable”. Con este juicio demoledor inician los autores Robert Boute y Joren Gijsbrechts su discusión sobre la forma en que los avances tecnológicos de la era digital puede ayudar a las cadenas de suministro a corregir este problema. 

Siempre atentos a las últimas tendencias del desarrollo industrial, te compartimos los puntos más relevantes relacionados con este tema, con base en el artículo “How AI can make supply chains more sustainable”, publicado en el sitio web de la revista Supply Chain. 

Un nuevo enfoque en logística

El elemento más importante en el que estos expertos enfocan su análisis es la inteligencia artificial (IA), particularmente en cómo su implementación puede ayudar a las organizaciones a diseñar rutas más eficientes, baratas y con menor huella ecológica en el transporte de materiales y productos.

Para ello, los algoritmos de IA, las técnicas de automatización y el procesamiento de grandes bases de datos (big data) deberán girar alrededor de un modelo de consumo colaborativo. En otras palabras: que las empresas trabajen juntas.

Aunque pareciera un ideal inalcanzable, esta colaboración tiene que ver menos con unir recursos y más con la creación de una cadena logística eficiente e inteligente, basada en la aplicación de la IA en tres áreas específicas: embarques, modos de transporte y toma de decisiones.

Embarques compartidos 

Conocido también como embarque colaborativo, esta técnica se refiere al uso mutuo de métodos y modos de envío, basado en un sistema compartido de monitoreo, análisis y acceso en tiempo real a los datos de embarque utilizados por los integrantes de la cadena de suministro y las empresas de transporte.

Con base en los sistemas de posicionamiento global (GPS), el algoritmo de IA registra los puntos de recolección y entrega, datos que se incorporan a un ecosistema con la información actualizada sobre el estatus de envíos, inventarios, modos de transporte y costos.

Como ejemplo tenemos un camión contenedor que realiza una entrega en una ubicación específica, y el sistema automáticamente la registra. Si el camión regresa parcialmente vacío, el algoritmo sugiere a los miembros de la cadena logística que aprovechen este espacio para sus entregas en la misma ruta, lo que ayuda a reducir las emisiones totales del sistema.

Sincromodalidad

Esta área se refiere a la sincronía en los modos y los tiempos de transporte para, además de aumentar la precisión en las entregas, lograr una mayor eficiencia ecológica.

Aquí el factor principal es la flexibilidad, de manera que el algoritmo pueda seleccionar en cualquier momento el modo de transporte con mejor rendimiento y menor huella de carbono dentro de la cadena logística, tomando en cuenta los embarques compartidos junto con los diferentes plazos de entrega y sus probables cambios (de normal a urgente, por ejemplo).

Decisiones con “machine learning”

Como rama de la IA, el machine learning o aprendizaje automático implica que las empresas logren “entrenar” a su algoritmo para analizar las variables logísticas y de productividad, a fin de tomar decisiones que les permitan resurtir sus inventarios de manera eficiente y sustentable.

Para esto, se utiliza un proceso de ensayo y error para guiar al robot a elegir los escenarios más propicios con base en refuerzos positivos. Así, el algoritmo “aprende” a repetir las acciones que trajeron mayores beneficios a la organización. Aquí también entran en juego la sincromodalidad y los embarques compartidos de una cadena de suministro colaborativa.

Como vemos, no sólo se trata de aplicar la IA, el big data y el machine learning para aumentar el rendimiento de los integrantes de la cadena de suministro, sino también para reducir la huella de carbono y las emisiones de todo el sistema.

Este tipo de tecnologías se unen a otras iniciativas ya implementadas por el sector industrial para compensar y mitigar de los impactos de los procesos productivos al ambiente –como el alumbrado led de bajo consumo energético y las plantas de tratamiento de aguas residuales, instaladas en los mejores parques industriales de México y el mundo.

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