El sector del transporte y la logística se vio muy afectado por la pandemia de COVID-19, y gran parte del mundo se encerró para ayudar a combatir el virus. Sin embargo, las tecnologías de IA y automatización han interrumpido el espacio del transporte y la logística en los últimos dos años, lo que ha permitido que el sector innove y ayude al proceso de recuperación. Después de la pandemia, parece que esta tendencia continuará impulsando las operaciones.
Philip Ashton , fundador y CEO de 7bridges , dijo: “Las soluciones de IA en transporte y logística (T&L) han sido parte de este crecimiento y serán esenciales para cumplir con las expectativas cada vez más altas de los consumidores.
“Ya sea que las empresas sean proveedores de T&L o empresas que dependen de cadenas de suministro eficientes para operar sin problemas, como los minoristas, adoptar la innovación de la IA es vital para ser competitivos”.
Según McKinsey , las empresas de logística podrían generar entre 1,3 y 2 billones de dólares al año durante los próximos 20 años si adoptan la IA. Este artículo profundizará en los muchos casos de uso que la IA y la automatización tienen dentro del sector del transporte y la logística en la actualidad y en el futuro.
Lectura de máquina cognitiva
Un tipo de implementación de IA que se ha aprovechado dentro del sector es una forma de leer de manera eficiente masas de varios tipos de datos, conocida como Lectura Cognitiva de Máquinas.
Asheesh Mehra , cofundador de Antworks , explicó: “La pandemia de COVID-19 dio lugar a un período de dificultad e incertidumbre dentro de la industria de la logística y el transporte. Las restricciones operativas y de viaje causaron que hasta el 75% de las empresas experimentaran interrupciones significativas en las operaciones de su cadena de suministro. Sin embargo, para aquellas empresas que han tomado medidas para digitalizarse, la automatización ha desempeñado un papel fundamental en el soporte y el mantenimiento de procesos como la planificación logística y la facturación al cliente.
“Las herramientas de automatización basadas en la lectura cognitiva de máquinas (CMR) están reduciendo las arduas y lentas tareas manuales tradicionalmente asociadas con la planificación logística. CMR hace esto mediante el análisis, la extracción y el procesamiento de formatos de datos estructurados y no estructurados, para generar rápidamente informes de alta precisión para las operaciones de previsión y seguimiento.
“CMR también está transformando la forma en que las empresas procesan sus mecanismos de facturación, otra actividad que suele ser intensiva manualmente. Un ejemplo es una empresa global de transporte y logística que logró aumentar la precisión de sus procedimientos de facturación hasta en un 80 % a través de la automatización de CMR y redujo los tiempos de procesamiento en un 63 %”.
AIoT
Un segundo tipo de tecnología que ha revolucionado el sector del transporte y la logística combina la IA con el Internet de las cosas (IoT).
“Los avances rápidos realizados por las tecnologías emergentes y nuevas han dejado a las empresas de transporte y logística con mucho trabajo por hacer”, dijo Anshuman Singh , socio gerente de Mindtree . “En 2019, vimos un aumento en la infusión de IoT en los escenarios existentes, y la mayoría de los desafíos relacionados con la adición de capacidades de IoT/sensor y la habilitación de inteligencia en el borde se resolvieron bajo AIoT.
“Si bien el propósito original detrás de habilitar estas capacidades puede haber tenido que ver con la predicción temprana de fallas o la optimización de los patrones de uso para la eficiencia, el gran volumen de datos ahora disponible de estos dispositivos/sensores ha abierto nuevas vías de exploración y optimización”.
Singh continuó explicando que la progresión ocurrió en las siguientes tres etapas:
- Habilitación de capacidades centrales en el borde: estas incluyeron el desarrollo básico de sensores, la integración con los dispositivos disponibles.
- Recopilar los datos generados por estos sensores y almacenarlos de forma estructurada en un almacén de datos central o un lago de datos, normalmente en la nube.
- Darse cuenta de la sinergia entre AI/ML e IoT y combinarlos en AIoT.
“El enfoque en esta área también ha ido evolucionando junto con la tecnología central en sí misma, cambiando hacia aplicaciones de AIoT, alejándose de las capacidades/integración iniciales del dispositivo”, agregó Singh.
“Si bien IoT brindó acceso a una gran base de información, AI ha permitido la creación de sistemas de carga inteligentes y energéticamente eficientes, lo que nos permite sobresalir en la sostenibilidad energética, mientras perseguimos nuestro objetivo de una mayor orquestación de la cadena de suministro”.
IA en aviación
Bhanu Choudhrie , fundador y director ejecutivo de C&C Alpha Group , explicó cómo la IA ha ayudado y puede seguir ayudando en las operaciones dentro de la aviación, una industria que se vio particularmente afectada por la pandemia debido a la caída de la demanda.
“Las tecnologías de IA ya se han adoptado ampliamente en la industria del transporte aéreo”, dijo Choudhrie. “Desde el reconocimiento facial en la seguridad de pasaportes del aeropuerto hasta el check-in de equipaje y el monitoreo remoto de aeronaves, durante años estas innovaciones han simplificado los procesos, tanto para los operadores como para los clientes. Sin embargo, la IA tiene un potencial mucho mayor más allá de estas aplicaciones actuales.
“La IA puede desempeñar un papel fundamental en la revolución de la industria de la aviación y Alpha Aviation Group ya está trabajando en estrecha colaboración con los reguladores y las aerolíneas para desarrollar su potencial para respaldar la eficiencia del transporte aéreo y los futuros grupos de pilotos.
“Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático se destacan en el reconocimiento de patrones y son extremadamente eficientes en la recopilación de datos del proceso de capacitación de cadetes. Dado que la mayoría de los simuladores de vuelo ya están equipados con sensores que generan cantidades considerables de datos, este recurso ahora se puede utilizar para evaluar la competencia del piloto desde el inicio del entrenamiento.
“Los potentes sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden analizar cientos de parámetros de vuelo y clasificar miles de horas de datos del simulador para producir hallazgos que un entrenador humano no habría podido determinar. Por ejemplo, los programas de IA pueden evaluar la capacidad de un piloto mientras ejecuta maniobras clave y crear una evaluación integral de las fortalezas y debilidades de un cadete con base en datos en tiempo real”.
El valor de la IA en la aviación también quedó demostrado con la aprobación por parte del gobierno del Reino Unido de un proyecto valorado en 3 millones de libras esterlinas, conocido como Proyecto Bluebird , para implementar pruebas en vivo del primer sistema de IA para el control del espacio aéreo. Habiendo despegado en agosto de 2021, esto se lleva a cabo en asociación con el Instituto Alan Turing y los Servicios Nacionales de Tráfico Aéreo ( NATS ).
Gestión de la cadena de suministro
Un aspecto importante de las operaciones de transporte y logística es la gestión de las cadenas de suministro, y John Malpass , exlíder de la práctica de consultoría minorista para EMEA en Teradata , proporcionó información sobre cómo esta área puede beneficiarse de la IA.
“IA presenta una de las oportunidades de avance tecnológico más grandes y prometedoras que enfrenta la industria de la logística y el transporte, no solo en términos de robótica para reemplazar las tareas manuales, sino en la forma en que pensamos y administramos toda la cadena de suministro”, dijo Malpass.
“Sin embargo, el uso de IA para simplemente mejorar los procesos existentes limitará el valor potencial que puede ofrecer. La tecnología realmente demuestra su valor cuando la usamos para transformar las formas de trabajar y los procesos comerciales.
“Operar en el epicentro de este cambio transformador con IA son los datos. La integración de datos dispares de un extremo a otro de la cadena de suministro y su orquestación a través de capacidades analíticas automatizadas permitirá nuevos enfoques basados en conocimientos para optimizar y operar la cadena de suministro. Enfoques que permitirán a los usuarios pensar de manera holística sobre cómo se gestiona la cadena de suministro de formas que nunca antes habían podido.
“Usando la combinación de datos integrados y automatización predictiva en tiempo real, los usuarios pueden renovar y repensar procesos comerciales obsoletos y manuales intensivos. Si se implementa correctamente, la inteligencia artificial introducirá nuevas capacidades innovadoras que impulsarán una forma completamente nueva de trabajar en los sectores de logística y transporte, generando un cambio transformador y duradero”.
Fuente:
Hurst, A. (2022m, marzo 2). Use cases for AI and automation in transport and logistics. Information Age. Recuperado 7 de marzo de 2022, de https://www.information-age.com/use-cases-ai-automation-transport-logistics-123491479/