La optimización de rutas basada en la IA puede limitar significativamente la cantidad de capacidad no utilizada de los camiones, al tiempo que impulsa los esfuerzos ESG de los operadores de CEP. En general, la tecnología ofrece la oportunidad de reducir los gastos y el impacto ambiental por paquete entregado.
Descargo de responsabilidad: este texto se escribió originalmente en inglés y se tradujo mediante inteligencia artificial.
Entregar paquetes lo más rápido posible es el objetivo principal en el sector de los servicios de mensajería urgente. Ninguna novedad.
Pero la búsqueda constante de entregas rápidas tiene una desventaja. Las exigentes expectativas de los clientes y las ineficiencias en las rutas de viaje dan como resultado una logística de última milla ambiental y financieramente insostenible.
La priorización inteligente de las cantidades de paquetes implicaría retener los envíos, pero la opción de agruparlos con los destinatarios de los paquetes de los días siguientes a menudo se ignora.
La consecuencia es el transporte de aire.
El «transporte de aire» es uno de los desafortunados subproductos de un sector en el que la velocidad a menudo tiene prioridad sobre la mayoría de las demás prioridades.
La infrautilización de la capacidad de los camiones es quizás aún más problemática, ya que los políticos y los ciudadanos de algunas de las ciudades más grandes de Europa están tratando de limitar el número de camiones que circulan por las calles.
La UE también ha expresado su apoyo a proyectos que tienen como objetivo hacer que el sector de la logística sea sostenible y eficiente en su uso de los recursos.
El transporte de aire no solo es perjudicial para el medio ambiente. Perjudica la sostenibilidad financiera de las empresas de CEP, ya que aumenta el coste de cada artículo entregado.
Las empresas de CEP son plenamente conscientes del problema, pero resolverlo ha sido complicado. Por ejemplo, las cargas sueltas, que teóricamente podrían limitar el transporte de aire, llevan mucho más tiempo de cargar y descargar que las cargas en jaulas, lo que la convierte en una solución imposible en el sector hipercompetitivo.
Pero ahora hay una nueva solución en el horizonte: la tecnología de optimización de rutas impulsada por IA que puede detectar y asesorar sobre la planificación de rutas más eficiente.
Los sistemas impulsados por IA pueden analizar una cantidad increíble de puntos de datos y proporcionar a los planificadores de rutas información en tiempo real sobre cómo entregar los paquetes más rápido y con menos «transporte de aire». Un algoritmo de IA inteligente puede aprender basándose en actividades pasadas y ponerse a disposición del operador para apoyar la programación, como se señala en un estudio sobre la inteligencia artificial en el sector de los paquetes realizado por Lufthansa.
De hecho, al aprovechar el aprendizaje automático basado en la IA con datos, algunos operadores en el sector de CEP actual ya están en condiciones de identificar situaciones en las que es ventajoso retrasar ciertas entregas de paquetes hasta que haya capacidad adecuada en un camión.
Las herramientas de optimización de rutas impulsadas por IA pueden priorizar de manera muy eficaz qué artículos deben salir para una entrega rápida y cuáles deben esperar.
Como resultado, las empresas pueden sacar el máximo provecho de sus camiones y de los kilómetros en la carretera, manteniendo el coste por entrega de paquetes y el transporte aéreo en la medida mínima.
El proveedor nórdico de servicios postales y logísticos PostNord es una de las empresas de CEP que ha implementado un nuevo sistema de carga basado en la tecnología de IA.
Se espera que el sistema ayude a PostNord a reducir el número de kilómetros recorridos en un cinco por ciento. Se basa en las cámaras de seguridad existentes de la empresa y en un innovador algoritmo de IA basado en el «aprendizaje automático».
En la forma visual de un modelo 3D, las cámaras pueden mostrar en tiempo real cuánto se puede cargar cada camión y cómo se debe cargar para aprovechar al máximo la capacidad.
Anteriormente, la tasa de utilización de los camiones se establecía mediante la medición manual, pero el equipo responsable de la planificación de las rutas no estaba seguro de poder confiar en los datos. Así que se tomó la decisión de desarrollar una solución automatizada que pudiera proporcionar una estimación de capacidad más precisa.
Según PostNord, el objetivo principal del proyecto de IA es lograr mejoras significativas en la tasa de ocupación y ahorros derivados de la reducción de las distancias de conducción. El KPI para la tasa de ocupación se incorporará a la planificación, la implementación y el seguimiento.
La empresa tiene indicios de que el número de kilómetros recorridos podría reducirse en un 5-10 por ciento a medida que el sistema se desarrolle e implemente por completo. Pero, curiosamente, una reducción de kilómetros de tan solo un uno por ciento pagaría la introducción del sistema en tan solo tres meses.
Diariamente, Postnord carga más de 600 contenedores en 200 terminales. Sin embargo, las empresas de CEP de todos los tamaños pueden beneficiarse del uso de sistemas basados en IA para la planificación de rutas.
Una reducción de los kilómetros recorridos es buena para el medio ambiente, pero también para los resultados.
Los estudios han encontrado que los salarios de los conductores y los costes de combustible por sí solos representan el 59,8% del coste operativo total por milla. Esto significa que incluso las mejoras mínimas en la planificación general de la ruta pueden tener un impacto significativo.
En el futuro, no hay duda de que se implementará alguna forma de tecnología de IA para apoyar la planificación de rutas en todo el sector.
