Planificación de rutas con IA.
TRANSFORMAR LA LOGÍSTICA
CON SOLUCIONES INTELIGENTES
No cabe duda que la inteligencia artificial está cambiando la forma en
que operan las empresas en todo el mundo, y el sector logístico no es
la excepción. Sin embargo, mientras algunos operadores aún se
muestran reacios a integrarla en sus flujos de trabajo diarios, en el
ámbito de la planificación de rutas de entrega ya se está consolidando
como un verdadero punto de inflexión.
Por Gary Rosier-Taylor, VP de Ventas en Descartes.
Mediante el uso de algoritmos
predictivos, las compañías logísticas
tienen hoy el potencial de optimizar
el transporte y los procesos de entrega
de última milla, mejorar la experiencia del cliente y
agilizar las operaciones de la cadena de suministro.
Aquellos que se nieguen a evolucionar y a adoptar
plenamente esta tecnología corren el riesgo de
quedar rezagados.
Planificación de rutas de entrega
A diferencia de los métodos tradicionales de
enrutamiento y programación por lotes, que
pueden saturarse rápidamente en operaciones
logísticas dinámicas, el uso de nuevas tecnologías
ya permite a las empresas perfeccionar sus
procesos de entrega y responder a las exigencias de
sus públicos objetivo. La misma emplea algoritmos
sofisticados para analizar múltiples variables
-patrones de tráfico, ventanas de entrega,
capacidades de los vehículos- y determinar las
rutas óptimas.
El resultado es la: reducción significativa de
tiempos de espera y de viaje, así como consumo de
combustible, con una mejora general de los niveles
de servicio. Dentro del mismo ecosistema, el
machine learning, juega un papel crucial. Al
aprender de los datos históricos, los algoritmos
ajustan y perfeccionan las entregas futuras. Por
ejemplo, si un camión suele experimentar retrasos
imprevistos en el punto de entrega o retiro, el
sistema puede anticipar una demora similar en la
próxima visita y recalibrar la ruta para asegurar
entregas puntuales en las demás paradas.
Esta capacidad de ajuste dinámico incrementa la
fidelidad, y reduce los costos operativos,
consolidando a la IA como una herramienta clave
para los proveedores logísticos.
Cómo funciona en la planificación
La tecnología también contribuye a minimizar
distancias recorridas, consumo de combustible y
desgaste de los vehículos, con un impacto directo
en los costos. A su vez, facilita una mejor gestión
más eficiente de las flotas y una programación más
equitativa de los recursos: menos vehículos en la
calle, menos horas extra para los conductores y
operaciones más ágiles.
Otro beneficio clave es la puntualidad en las
entregas, lo que fortalece la relación con los clientes
y promueve la lealtad y favorece la recompra.
El proceso comienza con la recopilación y el
análisis de datos: patrones de tráfico, condiciones
climáticas, capacidad de los vehículos y ventanas
horarias de entrega. El ML procesa tanto
información histórica de la empresa como datos en
tiempo real, generando rutas óptimas ajustadas a
las necesidades específicas. Así se reducen tiempos
de viaje y costos operativos, al mismo tiempo que
se garantizan plazos de entrega precisos.
Al momento de elegir herramientas, se recomienda
optar por soluciones que se integren fácilmente con
sistemas ERP existentes. Esa compatibilidad
permite potenciar las capacidades operativas sin
reemplazar la infraestructura actual. Conectadas a
ERP, WMS y TMS, estas soluciones ofrecen una
visión integral de las operaciones logísticas, lo que
habilita mejores decisiones y un desempeño
superior.
“
“AL APRENDER DE LOS DATOS
HISTÓRICOS, LOS ALGORITMOS
AJUSTAN Y PERFECCIONAN LAS
ENTREGAS FUTURAS. POR
EJEMPLO, SI UN CAMIÓN SUELE
EXPERIMENTAR RETRASOS
IMPREVISTOS EN EL PUNTO DE
ENTREGA O RETIRO, EL
SISTEMA PUEDE ANTICIPAR UNA
DEMORA SIMILAR EN LA
PRÓXIMA VISITA Y RECALIBRAR
LA RUTA PARA ASEGURAR
ENTREGAS PUNTUALES EN LAS
DEMÁS PARADAS”
Implementación en la empresa
Migrar de métodos tradicionales a un sistema
impulsado por IA puede parecer desafiante, pero
con una planificación cuidadosa el proceso resulta
fluido. El primer paso es evaluar las necesidades
logísticas actuales y definir objetivos concretos.
Luego, seleccionar un software que contemple
análisis de tráfico histórico, maximice la eficiencia,
ofrezca un enrutamiento dinámico, analítica
predictiva y machine learning. Posteriormente,
coordinar con el área de IT para asegurar la
compatibilidad con los sistemas vigentes (ERP,
WMS, TMS).
La capacitación y el soporte son esenciales para
capturar el valor de la tecnología. Asociarse con un
proveedor que ofrezca programas de formación
adaptados a la organización garantiza que los
equipos comprendan el alcance de la solución y
aprovechen todas sus funcionalidades.