¿Crees que es posible mantener o aumentar la tasa de entregas a tiempo incluso durante los picos de carga de trabajo? ¿Sabes cómo anticiparte al futuro para asegurar la eficiencia operacional? ¿Conoces la forma de reducir costes de transporte?

 

modelos predictivos

Créditos fotográficos: Violka08

Los modelos predictivos forman parte de la respuesta a todas estas cuestiones. La realidad demuestra que el análisis y modelado de datos de transporte se están transformando con la ayuda del big data y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático.

 

TEXT - TOFU -  Eficiencia Costes logísticos

 

Por una parte, se aprovecha el sistema de archivos distribuidos y la computación paralela para permitir el procesamiento rápido de información; mientras que, por otra, machine learning hace posible derivar patrones y modelos a partir de grandes volúmenes de datos. La aplicación de estas capacidades a la función de transporte consigue dar sentido a grandes flujos de datos de tráfico en tiempo real, a la vez que también apoya simulaciones de tráfico a gran escala.

¿Quieres conocer los usos que puedes dar a los modelos predictivos en el ámbito del transporte?

 

Modelos predictivos y transporte: de la eficiencia al ahorro mejorando el servicio

Son muchas las aplicaciones de los modelos predictivos al transporte, aunque cabe destacar tres:

  1. Mantenimiento: es una de las formas más efectivas de ahorrar costes con los modelos predictivos. Gracias al análisis de datos de transporte es posible impulsar la rentabilidad de las operaciones. Reparar los daños que se producen en la flota de vehículos, que a menudo alcanzan las decenas de miles de kilómetros de rodaje, es más costoso que reemplazar los componentes de forma temprana, como parte antes de que se produzcan las incidencias. Esta forma de optimización del mantenimiento preventivo puede llevarse a cabo cuando se avanza hacia un enfoque de mantenimiento predictivo, basado en los datos recogidos de vehículos que hacen posible determinar qué componentes son los que tienen más probabilidades de dejar de funcionar antes incluso de presentar síntomas de desgaste.
  2. Servicio: cuando la eficiencia operacional es uno de los objetivos, es preciso recurrir a los modelos predictivos que facilitan el vincular datos históricos de actividad con perfiles de consumidores, indicadores económicos y datos de mercado geolocalizados. De esta forma, los proveedores de logística y transporte pueden predecir la demanda con mayor precisión y anticipar los volúmenes diarios, optimizar las rutas de entrega y asignar los recursos en consecuencia para ofrecer el mejor servicio y garantizar la satisfacción del cliente.
  3. Soluciones: otra forma de ahorrar combustible, recursos y tiempo es emplear los modelos predictivos para hallar soluciones a los cuellos de botella, en particular los derivados de las ineficiencias y la falta de optimización; realizar una predicción temprana de las carreteras congestionadas cercanas a evitar, algo muy importante en la decisión de la ruta óptima para los conductores que les permitirá desviarse por otras áreas; o incluso desarrollar aplicaciones que clasifiquen las distintas direcciones de entrega en función de su facilidad, identificando las entregas de riesgo para cumplir con los plazos de entrega.

Hay una gran variedad de factores que pueden afectar al servicio y la rentabilidad. Todos ellos deben tenerse en cuenta para lograr una eficiencia optimizada, algo que es posible cuando se cuenta con la información, las herramientas y las capacidades necesarias para trabajar sobre los modelos predictivos y explotar al máximo su potencial, encontrando soluciones para cualquier desafío del mundo real.

 

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