Machine learning en las empresas de logística

Machine learning, también conocido en español como aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas, nace como una idea ambiciosa de la Inteligencia Artificial en la década de los 60. Exactamente es un campo de las ciencias de la informática que, de acuerdo con Arthur Samuel en 1959, les da a los ordenadores la habilidad de aprender sin ser explícitamente programados, es decir, es la idea de que existen algoritmos que pueden ofrecer conclusiones relevantes obtenidas de un conjunto de datos sin que una persona tenga que escribir instrucciones o códigos para ello.

En los años 90, machine learning se separa de la Inteligencia artificial para convertirse en una disciplina por sí sola. Actualmente el principal objetivo del machine learning es abordar y resolver problemas prácticos, que los ordenadores y las personas trabajen de la mano, ya que las primeras son capaces de aprender como lo harían las personas.

 

Machine learning logística

Machine learning 2

Las nuevas tecnologías han marcado un antes y un después en las empresas, aunque en algunos sectores más que en otros. La logística es uno de esos sectores en los que ha impactado con gran fuerza.

Actualmente, gracias a novedades como el machine learning, se brinda la oportunidad de poder analizar una cantidad infinita de datos generados de forma continua, lo que ha supuesto muchas mejoras. Pero, aun así, hay muchas empresas que la gran cantidad de datos que pueden llegar a recopilar les puede llevar a un conflicto por no saber qué hacer con toda esa información. Y es que los datos, por sí solos son inservibles, y si estamos hablando de cantidades muy grandes de datos, se hace necesario una gestión y un orden exhaustivo que ayude a la administración y al análisis para convertirlos en una herramienta útil.

 

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Las aplicaciones del machine learning dentro de la logística nos ayuda a obtener conclusiones, por lo que, por ejemplo, es perfecto para la previsión de las demandas, una de las tareas más complejas y delicadas dentro de la cadena de suministro. El machine learning es capaz de adaptarse continuamente sin intervención ajena. El aprendizaje automático aprende gradualmente qué variables son las que más afectan a nuestra demanda, adaptándose para futuros cálculos, sin necesidad de que una persona tenga que volver a analizar todo el proceso.

Además, el machine learning en logística también puede ayudar con datos como la gestión de rutas, la sugerencia de productos, las políticas de precios, la optimización de inventarios, la evaluación y elección de proveedores o las relaciones inesperadas. Esto último quiere decir, por ejemplo, Walmart descubrió que había una relación entre el clima que hacía un día y el tipo de carne que se vendía, en resumen, datos que pueden ayudar a aumentar ventas.

 

Machine learning vs Deep learning

Como hemos explicado a lo largo de todo el texto, el machine learning en su uso más básico es la práctica de usar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo. La máquina, pues, es entrenada con una gran cantidad de datos pudiéndose perfeccionar los algoritmos.

Por su lado, el Deep learning es un modelo dentro de Machine learning que se basa en el aprendizaje mediante ejemplos, es decir, en lugar de enseñarle a la máquina una lista enorme de reglas para solventar un problema, le damos un modelo desde el que pueda evaluar ejemplos y una pequeña colección de instrucciones para modificar el modelo cuando se produzcan errores.

Uno de los retos más importantes del machine learning es perfeccionar el uso de grandes volúmenes de datos para extraer patrones de ellos. Para ello, es necesario adecuar el almacenamiento de esos datos, indexarlos, y que el acceso sea lo suficientemente rápido para que pueda progeresar. El problema no es ofrecer una precisión del 90% ni tan siquiera del 99%, cuando hablamos de que las máquinas piensen por nosotros o, que, por ejemplo, conduzcan un vehículo de forma autónoma, es preciso disponer de un 99,999% de precisión.

 

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1 comentario

Abracadabravideoatlanta

23 abril, 2018 7:39 am

Buena sugerencia de poner en marcha el rescate de esos dos puertos, Manzanillo por ejemplo es un muelle dr calado natural muy profundo que puede acatar cruceros turístico, dando asi aque pueda darle un cambio a todas esa región y el cibao, pero solo veo promesa desde hace mucho tiempo de los diferentes gobiernos, esperamos que sean tomada la sugerencias del Presidente de desarrollo estrategico de Santiago Juan Carlos Ortiz y del comercio Marco Cabral.

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