Es un hecho que las nuevas tecnologías han revolucionado todos los sectores. Y uno de los que más ha sabido nutrirse de esas ventajas es el sector de la logística y transportes. Uno de los mayores ejemplos es la aplicación del Machine Learning en logística y los enormes beneficios que trae. ¿Cómo se puede implantar? ¿Qué estrategias y directrices tomar a partir del uso del Machine Learning y el E-Learning?
¿Qué es Machine Learning?
Es un área de la inteligencia artificial que permite el aprendizaje automático de máquinas, sin que se requiera un proceso de programación específico. Son las propias máquinas las que logran identificar y aprender patrones de conducta para luego realizar predicciones en base a ello. De esta forma, es capaz de tomar decisiones por sí mismas a la hora de ofrecer respuestas y soluciones a los usuarios. Por ejemplo, es la que utiliza cualquier tienda online a la hora de ofrecer productos que puedan interesarte en función de actuaciones pasadas. Desde Amazon (Alexa utiliza el Machine Learning y en muchos de sus servicios como Amazon Prime Vídeo, Amazon Prime Music o la propia tienda online) hasta Netflix y otras muchas aplicaciones y tiendas online utilizan el Machine Learning.
Aplicar estrategias Machine Learning en logística
Y, por supuesto, el Machine Learning en logística ya lo utilizan muchas empresas, en mayor o menor medida. También el Deep Learning y E-Learning, otros procedimientos relacionados con la IA (Inteligencia Artificial). Adáptate a los nuevos tiempos o muere, dicen.
Control de stocks
A la hora de mejorar la gestión del inventario, pueden aplicarse técnicas de Machine Learning en logística. De esta manera, optimizamos el espacio disponible para las operaciones y, sobre todo, podemos realizarlas más rápido y de manera más organizada. Todo esto se traduce en un mejor servicio.
Analítica de información
No solamente podemos sacar información relevante de los procesos productivos sino de los propios usuarios o clientes. Tener datos específicos sobre su comportamiento nos ayudará a mejorar el servicio logístico a todos los niveles. Y es que, no nos olvidemos, que el foco de atención siempre lo debemos poner en nuestros clientes.
Previsión de demanda
Una de las grandes ventajas del Machine Learning (y del E-Learning y Deep Learning) es que nos permite disponer de información valiosa para conocer las necesidades futuras del mercado, por lo que podemos ser más exactos a la hora de planificar la cadena logística y el suministro de los productos.
Planificación de rutas
A la hora de encarar la gestión de las rutas de transporte, podemos beneficiarnos del Machine Learning, que normalmente se incluye en los softwares de optimización de rutas de transporte, a la hora de conocer los mejores horarios, diferentes alternativas de ruta en tiempo real y otros muchos factores.
Toma de decisiones
Al final, lo que nos permite el Machine Learning en logística y transportes es mejorar la toma de decisiones a nivel estratégico, teniendo más claro la línea que se debe seguir a corto y largo plazo.
Como puedes comprobar, son muchos los beneficios del Machine Learning en logística. Desde Aníbal Blanco, Transportes y Logística, aplicamos técnicas de Machine Learning en logística para mejorar procesos, tareas de trabajo, rutas de transporte de mercancías y la toma de decisiones a nivel empresarial.