Configuración basada en IA: el futuro optimizado de la Entrega de Última Milla

Siempre ha habido tensiones en torno a las tecnologías de optimización utilizadas para planificar las rutas de last mile delivery. Las soluciones que resuelven los problemas más difíciles ofrecen resultados diferenciados, pero también son las más complejas y requieren una gran experiencia para su aplicación y mantenimiento.

Las empresas que invierten en competencias obtienen los mayores beneficios en términos de mejora del rendimiento empresarial, pero no todas las organizaciones tienen el valor o la estructura interna para explorar tecnologías de optimización más sofisticadas. E incluso cuando lo hacen, sigue existiendo el reto de mantener las configuraciones a medida que las empresas cambian sus estrategias, así como los empleados.

No a cualquier proveedor de optimización le gusta crear productos complejos. Las tecnologías de optimización de la planificación de rutas son cada vez más complejas, al tiempo que son utilizadas por más entidades y en más sectores, cada uno con sus propios requisitos de optimización. Los intentos de simplificación van en contra de la necesidad de una mayor flexibilidad para actuar con mayor precisión en el problema de la planificación de rutas y cumplir mejor los objetivos de rendimiento empresarial. Así, que quizás la mejor estrategia sea abrazar la complejidad y la flexibilidad. Y aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial (IA).

Last mile delivery: clases de IA

Hay muchas clases de IA, desde los sistemas expertos basados en reglas hasta el Machine Learning, que pueden aplicarse a la configuración de la optimización. Todas las tecnologías orientadas a este fin son representaciones matemáticas del mundo real y tienen comportamientos específicos en función de su configuración.

El secreto está en saber qué combinación de configuración produce los resultados deseados en los datos. La IA puede utilizarse para captar los conocimientos de configuración de los expertos en optimización y transformar el proceso de configuración de "qué configuraciones cumplen estos objetivos empresariales" a "aquí están los objetivos empresariales deseados y cómo configurar el sistema para alcanzarlos".

Al utilizar este enfoque y ejecutarlo en un conjunto de datos representativo, el sistema puede producir escenarios de optimización mucho más rápido que a través de la configuración humana.

Este enfoque es muy poderoso por varias razones. En primer lugar, para las grandes empresas que se encuentran en muchas ubicaciones que atienden a diferentes tipos de condiciones geográficas, donde la configuración basada en la IA se puede implementar en cada combinación para acelerar el proceso de ajuste y desarrollar la configuración óptima. A continuación, el sistema de IA puede funcionar continuamente y recomendar cambios en la configuración a medida que cambian los datos. Por último, se pueden evaluar los nuevos escenarios empresariales para determinar en qué medida los planes optimizados pueden reflejar los nuevos objetivos.

Optimización potente

El Machine Learning es también una poderosa herramienta para mejorar el rendimiento de la optimización. La capacidad de utilizar los parámetros de configuración más precisos ayuda a garantizar rutas más factibles, así como a aprovechar el rendimiento real del conductor. Sin embargo, muchos parámetros son, en el mejor de los casos, aproximaciones de lo que realmente ocurre en la carretera.

Los tiempos de parada y las velocidades pueden variar según el vehículo, la geografía y el conductor. El lugar de descarga real puede no ser la dirección de entrega o puede no existir todavía, en el caso de una construcción nueva. El Machine Learning puede tener en cuenta todo esto para determinar las mejores horas, velocidades y ubicaciones mediante el análisis de los resultados reales a lo largo del tiempo.

Además, puede ser altamente granular, determinando el impacto de un conductor individual en los tiempos de viaje y de parada. A medida que las condiciones del conductor y la productividad cambian con el tiempo, el Machine Learning puede ajustar continuamente los parámetros para ayudar a garantizar el rendimiento de planificación más relevante y óptimo para el momento.

El verdadero poder de la IA y el Machine Learning reside en su capacidad para encapsular los conocimientos de los “gurús de la optimización” y ajustar las configuraciones y los parámetros. Esto permite a más organizaciones logísticas aprovechar las tecnologías avanzadas de optimización de last mile delivery que pueden impulsar mayores niveles de productividad y diferenciación de los clientes. ¿Cómo utiliza su organización la IA y el Machine Learning como parte de su estrategia de optimización de rutas?

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