Escenario futuro: la IA ayuda a planificar rutas en una red de paquetería dinámica

Cuando los camiones CEP recorren rutas medio vacíos, no es ni económico ni ecológico.

Los camiones medio vacíos recorren rutas por tres razones:

• La ruta es demasiado frecuente para la demanda limitada
• El camión está en el viaje de regreso de un «viaje de ida» (por ejemplo, del sur al norte de Escandinavia) para el cual el camión estaba lleno
• Se necesita el camión en el destino para completar otra ruta

Espacio para respirar para ralentizar las entregas y reducir la frecuencia de las rutas

El crecimiento del Q-Commerce, la creciente demanda de entregas rápidas, parecería sugerir que las rutas frecuentes siguen siendo esenciales.

Sin embargo, a la inversa quizás, la presión sobre las empresas CEP para que proporcionen entregas rápidas de paquetes nacionales se ha reducido en los últimos años.

Por ejemplo, menos transportistas nacionales tienen competencias nacionales para proporcionar la entrega al día siguiente, a menudo porque las competencias se eliminaron cuando se privatizaron; los consumidores finales están cada vez más abiertos a la idea de esperar unos días más para una entrega no esencial, como un libro.

Esto significa que estas empresas CEP tradicionales, y otras, pueden facilitar a sus clientes entregas más lentas y seleccionar el momento de sus rutas en función de la demanda. Mientras tanto, para un servicio rápido, los clientes tendrán que pagar una tarifa superior.

Pero esto todavía deja a las empresas CEP con un problema: ¿cómo pueden coordinar sus rutas de camiones para garantizar que una convergencia masiva no exceda la capacidad de sus centros de clasificación de paquetes?

Uso de datos para coordinar mejor las rutas propensas a funcionar por debajo de su capacidad

Un estudio, ‘Inteligencia artificial en la industria CEP por BPEX y Lufthansa’, llama la atención sobre cómo los operadores de CEP pueden aprovechar el software impulsado por IA para evaluar los datos para coordinar mejor las rutas propensas a funcionar por debajo de su capacidad, lo que permite la programación inteligente de la recogida de paquetes, junto con la optimización dinámica de rutas y franjas horarias inteligentes.

El estudio sugiere que la tecnología de IA, que continúa realizando avances significativos mes a mes, puede resolver el problema de las “capacidades no utilizadas y la sobrecarga en los puntos de transbordo” para mejorar las operaciones inteligentes de la red.

En la actualidad, la coordinación de rutas no tiene en cuenta adecuadamente los siguientes datos sobre el punto de transbordo:

• Volúmenes actuales
• Capacidad disponible
• Recursos disponibles, tanto humanos como físicos
• Capacidad de distribución

Además, muchos operadores de CEP no están utilizando completamente los datos relativos a los paquetes destinados al punto de transbordo.

Ajuste dinámico de las entregas mediante datos en tiempo real

Solo mediante el uso de todos los datos disponibles (ubicaciones de vehículos en tiempo real, destinos de paquetes, información actualizada de la fuerza laboral, etc.) los operadores de CEP pueden calcular cómo transportar los paquetes al punto de transbordo en el menor número posible de vehículos.

Los datos les ayudarán a responder en tiempo real a las circunstancias dinámicas: por ejemplo, a elegir los destinos de entrega óptimos donde los vehículos puedan fusionar sus paquetes.

Esto significará que el operador de CEP requerirá menos conductores en un momento en que hay escasez de mano de obra, mejorará su puntuación ESG (a diferencia de las furgonetas de reparto locales, la mayoría de los camiones se alimentan con gasolina o diésel) y garantizará que el punto de transbordo tenga menos vehículos para procesar.

Al ajustar dinámicamente las entregas a los puntos de transbordo de esta manera, los operadores de CEP pueden mantener un mejor control de la capacidad y ampliarla o reducirla cuando sea necesario.

Por qué limitar el transporte de aire es clave para hacer realidad las redes de paquetería dinámicas

Las herramientas de IA emergentes que analizan los datos para mejorar la eficiencia de las entregas desempeñarán un papel importante en la creación de redes de paquetería dinámicas, un escenario futuro previsto por la industria CEP en el que todos los procesos serán sin contacto.

Dada la creciente escasez de mano de obra que está afectando a la industria, especialmente a los conductores, la automatización no podría llegar en un mejor momento, ya que acortará radicalmente las horas de conducción.

Limitar el transporte de aire es un objetivo principal para los innovadores, ya que es la clave para reducir el número de vehículos y rutas en funcionamiento.

Una vez optimizadas, las redes de paquetería dinámicas cambiarán la industria para siempre, ofreciendo a los operadores de CEP una forma más viable y respetuosa con el medio ambiente de transportar paquetes, al tiempo que ofrecen a las empresas, y posiblemente también a los consumidores, modelos de precios basados en predicciones de las necesidades de los clientes.

CONCLUSIÓN

El aprovechamiento de los datos será una de las claves para optimizar las redes de paquetería dinámicas del futuro, y la IA desempeñará un papel importante para ayudar a los operadores de CEP a optimizar sus operaciones. Sin embargo, si bien se podría decir que la IA ha mostrado a los operadores una nueva forma de optimizar el transporte, de modo que estén llenos hasta su capacidad, y que los tiempos de llegada a los puntos de transbordo estén coordinados para evitar el exceso de capacidad, también ha abierto la puerta a innumerables posibilidades que implican el aprovechamiento de los datos. La paquetería dinámica

Las redes del futuro realmente tienen un potencial ilimitado.