{"id":63782,"date":"2024-01-11T19:50:19","date_gmt":"2024-01-11T18:50:19","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/01\/11\/ia-para-mejorar-la-transparencia-de-las-cadenas-de-suministro\/"},"modified":"2024-01-11T19:50:19","modified_gmt":"2024-01-11T18:50:19","slug":"ia-para-mejorar-la-transparencia-de-las-cadenas-de-suministro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loginfo24.com\/es\/2024\/01\/11\/ia-para-mejorar-la-transparencia-de-las-cadenas-de-suministro\/","title":{"rendered":"IA para mejorar la transparencia de las cadenas de suministro"},"content":{"rendered":"
El mundo empresarial moderno est\u00e1 en constante evoluci\u00f3n y presenta a las empresas nuevos desaf\u00edos de manera continua. En este contexto, las posibilidades del aprendizaje autom\u00e1tico (ML) y la inteligencia artificial (IA) para optimizar procesos y cadenas de suministro est\u00e1n cobrando cada vez m\u00e1s protagonismo. Diversos casos de uso ya demuestran c\u00f3mo esta tecnolog\u00eda innovadora puede provocar cambios transformadores.<\/strong><\/h5>\n

Por: Robert Zehentbauer<\/p>\n

(M\u00fanich) \u00bfHasta qu\u00e9 punto se pueden implementar en la realidad las prometedoras posibilidades del aprendizaje autom\u00e1tico (ML)? \u00bfY qu\u00e9 beneficios se derivan de ello para las cadenas de suministro?<\/p>\n

Seguimiento inteligente de ubicaciones<\/strong><\/h5>\n

Los geocercas funcionan como una barrera virtual que desencadena un ping inmediato tan pronto como una persona o un veh\u00edculo la cruza. Permiten una visibilidad en tiempo real y hitos m\u00e1s precisos para el transporte de mercanc\u00edas por camiones. Sin embargo, escalar a miles de ubicaciones resulta un desaf\u00edo, lo que puede llevar a l\u00edmites de geocerca imprecisos. Por ejemplo, un \u00e1rea circular alrededor de una direcci\u00f3n puede superponerse con instalaciones vecinas o calles de paso. Estas imprecisiones pueden dar lugar a resultados err\u00f3neos y consecuencias graves, como la finalizaci\u00f3n prematura del seguimiento, horarios de llegada incorrectos, citas perdidas y reprogramaciones necesarias.<\/p>\n

El uso del aprendizaje autom\u00e1tico representa un avance significativo en la mejora de las geocercas, generando informaci\u00f3n log\u00edstica m\u00e1s precisa y, por lo tanto, extremadamente valiosa. As\u00ed, se crean autom\u00e1ticamente geocercas m\u00e1s peque\u00f1as basadas en pings reales y teniendo en cuenta los movimientos caracter\u00edsticos de los veh\u00edculos a trav\u00e9s de datos hist\u00f3ricos. Este enfoque permite un ajuste fino efectivo de la geocerca y reduce las limitaciones anteriores.<\/p>\n

Planificaci\u00f3n log\u00edstica mediante pron\u00f3sticos precisos de ETA<\/strong><\/h5>\n

ETA (tiempo estimado de llegada) se refiere al tiempo de llegada planificado de un medio de transporte al destino bajo las condiciones dadas. Sin embargo, los tiempos de llegada pronosticados rara vez son precisos y, por lo tanto, se consideran poco fiables. La planificaci\u00f3n anticipada se vuelve dif\u00edcil, especialmente cuando el remitente no puede confiar en los tiempos de llegada indicados. Sin embargo, las indicaciones de tiempo precisas son necesarias en la industria log\u00edstica, aunque sean complejas.<\/p>\n

Los transportistas a menudo no ofrecen valores de ETA actualizados continuamente, lo que provoca que se pierdan ventanas de tiempo. El tiempo de viaje de un env\u00edo en s\u00ed es generalmente predecible, pero hay otros factores que a menudo causan retrasos y ETAs inexactos, como el tiempo de permanencia en el almac\u00e9n y el comportamiento de conducci\u00f3n impredecible. Sin embargo, mediante el uso del aprendizaje autom\u00e1tico, se puede lograr una predicci\u00f3n precisa del tiempo estimado de llegada de los camiones. A trav\u00e9s del entrenamiento de ML con miles de millones de puntos de datos de millones de entregas de camiones, es posible obtener ETAs m\u00e1s precisos y fiables.<\/p>\n

Para proporcionar a los remitentes informaci\u00f3n m\u00e1s completa, los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico integran diversas variables como el comportamiento del conductor, fluctuaciones estacionales y caracter\u00edsticas de los veh\u00edculos y las cargas. Durante el transporte, se realiza una actualizaci\u00f3n din\u00e1mica continua de los valores de ETA. En comparaci\u00f3n con ventanas de tiempo y horarios est\u00e1ticos, este modelo puede identificar retrasos con precisi\u00f3n y reducir la tasa de error en m\u00e1s del 60 por ciento. Y esto subraya la efectividad del enfoque de ML para una planificaci\u00f3n log\u00edstica m\u00e1s precisa y eficiente.<\/p>\n

Captura acelerada mediante hitos en tiempo real<\/strong><\/h5>\n

La detecci\u00f3n confiable de hitos en tiempo real representa un desaf\u00edo central, especialmente en el transporte mar\u00edtimo. Es crucial para la toma de decisiones estrat\u00e9gicas y el monitoreo del rendimiento. Al implementar el aprendizaje autom\u00e1tico en los procesos, se pueden identificar puntos de atraque precisos para puertos y terminales significativos en el transporte mar\u00edtimo. Una visi\u00f3n integral de los hitos se garantiza mediante la integraci\u00f3n de esta informaci\u00f3n con datos de seguimiento por sat\u00e9lite.<\/p>\n

La identificaci\u00f3n de estos hitos se realiza en tiempo real utilizando geocercas y datos de seguimiento GPS. Alternativamente, se puede identificar el hito de salida cuando el barco sale de la geocerca. Este enfoque innovador es, en promedio, aproximadamente cuatro veces m\u00e1s r\u00e1pido que esperar un evento reportado por el transportista. As\u00ed, se hace posible un monitoreo acelerado y m\u00e1s preciso en el transporte mar\u00edtimo.<\/p>\n

ETAs optimizados para una planificaci\u00f3n optimizada<\/strong><\/h5>\n

La fiabilidad de los tiempos de llegada planificados es de gran importancia en el transporte mar\u00edtimo. En los \u00faltimos tres a\u00f1os, el panorama del transporte de contenedores ha cambiado r\u00e1pidamente, acompa\u00f1ado de numerosas interrupciones y fallos. Estos desarrollos din\u00e1micos dificultan un ajuste continuo y representan un desaf\u00edo adicional para la entrega precisa de ETAs exactos. Incluso en situaciones de interrupciones menos graves, los ETAs reportados por los transportistas resultan poco fiables, especialmente en momentos cr\u00edticos como retrasos significativos en los env\u00edos.<\/p>\n

\"\"Abordar los desaf\u00edos en el transporte mar\u00edtimo requiere ETAs fiables y aplicables. Aqu\u00ed, el aprendizaje autom\u00e1tico revoluciona la precisi\u00f3n, integridad y viabilidad de los tiempos de llegada planificados en el transporte mar\u00edtimo. Por ejemplo, es posible identificar retrasos en promedio una semana antes de lo que normalmente reportan las navieras. Esto ayuda a los remitentes a tomar medidas adecuadas para optimizar su cadena de suministro de manera anticipada. Mientras que los transportistas generalmente solo indican el tiempo de llegada del barco, el ML tambi\u00e9n ofrece una perspectiva ampliada. El uso de esta tecnolog\u00eda no solo permite predecir con precisi\u00f3n el tiempo de llegada de un barco, sino que tambi\u00e9n proporciona informaci\u00f3n valiosa sobre la liberaci\u00f3n del contenedor del barco.<\/p>\n

ETAs fiables van m\u00e1s all\u00e1 de la simple indicaci\u00f3n del transportista. Tienen en cuenta diversos factores como horarios, transbordos de contenedores, tiempos de tr\u00e1nsito de las rutas, ocupaciones portuarias, as\u00ed como caracter\u00edsticas espec\u00edficas del barco y del contenedor. Para garantizar que siempre se disponga de los datos m\u00e1s actuales y relevantes, el algoritmo subyacente est\u00e1 sujeto a mejoras y ajustes continuos. Estos ajustes din\u00e1micos se realizan en funci\u00f3n de en qu\u00e9 punto del viaje se encuentra el contenedor, asegurando siempre una predicci\u00f3n \u00f3ptima y precisa.<\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico: transparencia y relevancia en el foco<\/strong><\/h5>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, la importancia de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico ha aumentado considerablemente. Y muchas promesas grandilocuentes sobre el potencial de estas tecnolog\u00edas han circulado en los medios. Sin embargo, los cuatro casos de uso mencionados anteriormente demuestran que el aprendizaje autom\u00e1tico no es solo una palabra de moda, sino que tiene efectos concretos y significativos. Las oportunidades que se presentan permiten tomar decisiones estrat\u00e9gicas y mejorar de manera sostenible toda la cadena de suministro.<\/p>\n

\"\"Robert Zehentbauer<\/strong> es Vicepresidente Regional de la regi\u00f3n DACH en project44. Posee un amplio conocimiento como experto en ventas y log\u00edstica y cuenta con m\u00e1s de tres d\u00e9cadas de experiencia en los campos de log\u00edstica, software y TI. Su carrera incluye posiciones significativas en K\u00fchne + Nagel, Siemens Information Systems, as\u00ed como en importantes empresas estadounidenses en el \u00e1mbito del software de log\u00edstica y cadena de suministro como JDA Technologies, Descartes e i2 Technologies.<\/p>\n

www.project44.de<\/a><\/p><\/blockquote>\n

Fotos: \u00a9 Loginfo24\/project44<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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