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Qué le aporta el machine learning en logística

En los últimos años, el mundo ha presenciado una incursión cada vez mayor del machine learning en logística. Esto se debe a varios factores, en su mayoría tecnológicos, que han convergido para ayudar a construir sistemas cada vez más eficientes de logística inteligente.

 

La inteligencia artificial en la logística

La complejidad de la logística reside en que abarca muchos aspectos, disciplinas y trabajos que interactúan entre ellos. Ello ha empujado al sector a desarrollar herramientas que faciliten y agilicen el trabajo prácticamente desde sus inicios.

 

machine learning en logística

 

Herramientas

Con el tiempo, el comercio aumentaba en volumen y alcance, por lo que empezaron a idearse sistemas que permitieran abordar ese crecimiento. Así, la estadística es una de sus principales herramientas para hacer previsiones de demanda, optimizar procesos de transporte, establecer calendarios, etcétera.


Posteriormente, aparecieron en escena las redes bayesianas, las cuales permitían manejar variables para adaptarlas al momento y optimizar los sistemas de producción, almacenaje y transporte. En la actualidad, la cantidad de información disponible se ha visto extraordinariamente incrementada gracias a las tecnologías de la información.

 

Big data y minería de datos

 

Este crecimiento exponencial de los apuntes disponibles proporciona gran cantidad de microdatos (el conocido big data) que, por su volumen, son de difícil procesamiento con los sistemas tradicionales. Aparece la minería de datos. Una parte muy importante de esta consiste en procesar millones de datos para combinarlos y darles un sentido. De este modo, es posible realizar predicciones y tomar decisiones reduciendo el margen de error.

 

Cabe destacar que la inteligencia artificial en logística se sirve, entre otras, de redes bayesianas y neuronales para no solamente alimentar algoritmos con esa información, sino para aprender de ellos y de los resultados obtenidos. En este sentido, la inteligencia artificial aporta soluciones a problemas reales y complejos gracias a su capacidad de aprendizaje.

 

Aplicaciones y ventajas de la logística inteligente

En los últimos años se ha observado una creciente implementación de las redes de aprendizaje automático.

 

En el ámbito de la logística, esto se ve reflejado en los sistemas de optimización de rutas que, gracias a la información obtenida en tiempo real de las fuentes de tráfico y la navegación por GPS, pueden cambiar sobre la marcha los itinerarios de los medios de transporte, lo que conlleva una importante reducción tanto en los costes de carburante como en el tiempo de entrega.

 

Además, estos sistemas pueden predecir el comportamiento de los consumidores y tomar decisiones acertadas en lo referente a los volúmenes de producción y a la optimización de espacios de almacenamiento de stocks.

 

Cada vez más, las plantas de producción cuentan con robots que no solo reproducen mecánicamente movimientos, sino que se adaptan al entorno (incluyendo a los operadores humanos) para ajustar sus movimientos y la presión que ejercen sobre las piezas.

 

En conclusión, esta tecnología presenta grandes ventajas, ya que es capaz de llevar a cabo multitud de tareas automáticas (por complejas que sean) y también de tomar decisiones. De esta forma, se reduce el riesgo de error humano y se permite a las

 


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