Los principales desafíos y beneficios de la Inteligencia Artificial en la última milla

No cabe duda de la importancia que se ha generado en la distribución de productos debido a la explosión de compras a través de canales digitales. Por lo mismo, el contar con plataformas que ayuden a optimizar procesos hoy en día es una necesidad que abarca desde los pequeños negocios hasta las grandes empresas.

El utilizar “Inteligencia” en la última milla permite hacer más eficientes los procesos de cada eslabón dentro de la cadena de suministro. De esta manera, permite que los negocios puedan ser más rentables y competentes ante la alta demanda y exigencia que hoy tienen los consumidores.

Principales desafíos

El aprendizaje requiere descubrir y anticipar qué necesitan los clientes (empresas), sin preguntarles directamente. En muchas ocasiones, ni ellos mismos saben explicar por qué perciben que una solución es mejor que otra. Sin embargo, estas preferencias van evolucionando con el tiempo y dependen en gran medida de las características de cada uno de ellos, sus recursos, qué tipo de productos despachan, entre otras cosas.

A nivel técnico, el manejo de grandes cantidades de datos en línea levanta desafíos en cuanto a cómo procesarlos de manera organizada y eficiente. En particular el procesamiento de GPS, que es vital para el seguimiento de los vehículos, es muy desafiante.

Beneficios de utilizar IA en la última milla

Para resolver el problema del enrutamiento de vehículos, además de heurísticas de optimización, se requiere un uso intensivo de enfoques de Aprendizaje Automático. Ello, tanto para entender las necesidades de nuestros clientes, estableciendo inputs y parámetros de optimización, como para extraer valor de los resultados y de la interacción con los clientes.

A partir de los datos que recolectamos es factible entregar valiosos insights respecto a cuán bien lo hacen al usar sus recursos. Cómo distribuyen su flota, in vivo o históricamente, cuán adecuadas son las elecciones de ventanas horarias o la asignación de conductores son todas preguntas que podemos responder. Más aún, podemos implementar modelos para recomendar mejores decisiones en todos esos ámbitos.

En particular, mediante análisis de GPS es factible descubrir en línea problemas en las rutas o desvíos de ellas, alertar a nuestros clientes y también sugerir formas de remediarlos.

La Inteligencia nos permite trabajar con rapidez en pro de la eficiencia y del aprendizaje. Con rapidez podemos responder preguntas complejas como el orden de visitas y vehículos que despacharán. Logramos eficiencia para aumentar la cantidad de visitas con menos vehículos, lo que se traduce en reducción de gastos.

Es así como mediante aprendizaje, a partir de datos históricos, vamos ajustando a la conveniencia de estas decisiones y de cómo satisfacer las necesidades de cada uno de nuestros clientes.

SimpliRoute versus la competencia

En SimpliRoute, la Inteligencia que hacemos está apoyada por un equipo muy capacitado y entusiasta de profesionales del Data Science, con sólido conocimiento computacional y fuerte base matemática y estadística. Logramos una buena amalgama entre experiencia, para saber dar pasos apoyados por evidencia en datos y, juventud, para atrevernos a innovar.

SimpliRoute procura estar a la vanguardia del desarrollo tecnológico en el área, manteniéndose al día de los avances y con ruta directa al mundo académico. Es por ello que, desde el equipo de Data Science, hemos impulsado una alianza con el Centro de Modelamiento Matemático, el cual considera practicantes, pasantes, tesistas e investigadores trabajando de manera conjunta.

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