{"id":26501,"date":"2022-03-07T10:17:14","date_gmt":"2022-03-07T16:17:14","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26501"},"modified":"2022-03-07T10:17:38","modified_gmt":"2022-03-07T16:17:38","slug":"casos-de-uso-de-ia-y-automatizacion-en-transporte-y-logistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/casos-de-uso-de-ia-y-automatizacion-en-transporte-y-logistica\/","title":{"rendered":"Casos de uso de IA y automatizaci\u00f3n en transporte y log\u00edstica"},"content":{"rendered":"

El sector del transporte y la log\u00edstica se vio muy afectado por la pandemia de COVID-19, y gran parte del mundo se encerr\u00f3 para ayudar a combatir el virus.\u00a0Sin embargo, las tecnolog\u00edas de IA y automatizaci\u00f3n han interrumpido el espacio del transporte y la log\u00edstica en los \u00faltimos dos a\u00f1os, lo que ha permitido que el sector innove y ayude al proceso de recuperaci\u00f3n.\u00a0Despu\u00e9s de la pandemia, parece que esta tendencia continuar\u00e1 impulsando las operaciones.<\/span><\/p>\n

Philip Ashton<\/a>\u00a0, fundador y CEO de\u00a07bridges<\/a>\u00a0, dijo: \u201cLas soluciones de IA en transporte y log\u00edstica (T&L) han sido parte de este crecimiento y ser\u00e1n esenciales para cumplir con las expectativas cada vez m\u00e1s altas de los consumidores.<\/span><\/p>\n

\u201cYa 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 innovaci\u00f3n de la IA es vital para ser competitivos\u201d.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan\u00a0McKinsey<\/a>\u00a0, las empresas de log\u00edstica podr\u00edan generar\u00a0entre 1,3 y 2 billones de d\u00f3lares al a\u00f1o<\/a>\u00a0durante los pr\u00f3ximos 20 a\u00f1os si adoptan la IA.\u00a0Este art\u00edculo profundizar\u00e1 en los muchos casos de uso que la IA y la automatizaci\u00f3n tienen dentro del sector del transporte y la log\u00edstica en la actualidad y en el futuro.<\/span><\/p>\n

Lectura de m\u00e1quina cognitiva<\/span><\/h3>\n

Un tipo de implementaci\u00f3n 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 M\u00e1quinas.<\/span><\/p>\n

Asheesh Mehra<\/a>\u00a0, cofundador de\u00a0Antworks<\/a>\u00a0, explic\u00f3: \u201cLa pandemia de COVID-19 dio lugar a un per\u00edodo de dificultad e incertidumbre dentro de la industria de la log\u00edstica y el transporte.\u00a0Las restricciones operativas y de viaje causaron que hasta el 75% de las empresas experimentaran interrupciones significativas en las operaciones de su cadena de suministro.\u00a0Sin embargo, para aquellas empresas que han tomado medidas para digitalizarse, la automatizaci\u00f3n ha desempe\u00f1ado un papel fundamental en el soporte y el mantenimiento de procesos como la planificaci\u00f3n log\u00edstica y la facturaci\u00f3n al cliente.<\/span><\/p>\n

\u201cLas herramientas de automatizaci\u00f3n basadas en la lectura cognitiva de m\u00e1quinas (CMR) est\u00e1n reduciendo las arduas y lentas tareas manuales tradicionalmente asociadas con la planificaci\u00f3n log\u00edstica.\u00a0CMR hace esto mediante el an\u00e1lisis, la extracci\u00f3n y el procesamiento de formatos de datos estructurados y no estructurados, para generar r\u00e1pidamente informes de alta precisi\u00f3n para las operaciones de previsi\u00f3n y seguimiento.<\/span><\/p>\n

\u201cCMR tambi\u00e9n est\u00e1 transformando la forma en que las empresas procesan sus mecanismos de facturaci\u00f3n, otra actividad que suele ser intensiva manualmente.\u00a0Un ejemplo es una empresa global de transporte y log\u00edstica que logr\u00f3 aumentar la precisi\u00f3n de sus procedimientos de facturaci\u00f3n hasta en un 80 % a trav\u00e9s de la automatizaci\u00f3n de CMR y redujo los tiempos de procesamiento en un 63 %\u201d.<\/span><\/p>\n

AIoT<\/span><\/h3>\n

Un segundo tipo de tecnolog\u00eda que ha revolucionado el sector del transporte y la log\u00edstica combina\u00a0la IA con el Internet de las cosas<\/a> (IoT).<\/span><\/p>\n

\u201cLos avances r\u00e1pidos realizados por las tecnolog\u00edas emergentes y nuevas han dejado a las empresas de transporte y log\u00edstica con mucho trabajo por hacer\u201d, dijo\u00a0Anshuman Singh<\/a>\u00a0, socio gerente de\u00a0Mindtree<\/a>\u00a0.\u00a0\u201cEn 2019, vimos un aumento en la infusi\u00f3n de IoT en los escenarios existentes, y la mayor\u00eda de los desaf\u00edos relacionados con la adici\u00f3n de capacidades de IoT\/sensor y la habilitaci\u00f3n de inteligencia en el borde se resolvieron bajo AIoT.<\/span><\/p>\n

\u201cSi bien el prop\u00f3sito original detr\u00e1s de habilitar estas capacidades puede haber tenido que ver con la predicci\u00f3n temprana de fallas o la optimizaci\u00f3n de los patrones de uso para la eficiencia, el gran volumen de datos ahora disponible de estos dispositivos\/sensores ha abierto nuevas v\u00edas de exploraci\u00f3n y optimizaci\u00f3n\u201d.<\/span><\/p>\n

Singh continu\u00f3 explicando que la progresi\u00f3n ocurri\u00f3 en las siguientes tres etapas:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Habilitaci\u00f3n de capacidades centrales en el borde: estas incluyeron el desarrollo b\u00e1sico de sensores, la integraci\u00f3n con los dispositivos disponibles.<\/span><\/li>\n
  2. Recopilar los datos generados por estos sensores y almacenarlos de forma estructurada en un almac\u00e9n de datos central o un lago de datos, normalmente en la nube.<\/span><\/li>\n
  3. Darse cuenta de la sinergia entre AI\/ML e IoT y combinarlos en AIoT.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    \u201cEl enfoque en esta \u00e1rea tambi\u00e9n ha ido evolucionando junto con la tecnolog\u00eda central en s\u00ed misma, cambiando hacia aplicaciones de AIoT, alej\u00e1ndose de las capacidades\/integraci\u00f3n iniciales del dispositivo\u201d, agreg\u00f3 Singh.<\/span><\/p>\n

    \u201cSi bien IoT brind\u00f3 acceso a una gran base de informaci\u00f3n, AI ha permitido la creaci\u00f3n de sistemas de carga inteligentes y energ\u00e9ticamente eficientes, lo que nos permite sobresalir en la sostenibilidad energ\u00e9tica, mientras perseguimos nuestro objetivo de una mayor orquestaci\u00f3n de la cadena de suministro\u201d.<\/span><\/p>\n

    IA en aviaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

    Bhanu Choudhrie<\/a>\u00a0, fundador y director ejecutivo de\u00a0C&C Alpha Group<\/a>\u00a0, explic\u00f3 c\u00f3mo la IA ha ayudado y puede seguir ayudando en las operaciones dentro de la aviaci\u00f3n, una industria que se vio particularmente afectada por la pandemia debido a la ca\u00edda de la demanda.<\/span><\/p>\n

    \u201cLas tecnolog\u00edas de IA ya se han adoptado ampliamente en la industria del transporte a\u00e9reo\u201d, dijo Choudhrie.\u00a0\u201cDesde el reconocimiento facial en la seguridad de pasaportes del aeropuerto hasta el check-in de equipaje y el monitoreo remoto de aeronaves, durante a\u00f1os estas innovaciones han simplificado los procesos, tanto para los operadores como para los clientes.\u00a0Sin embargo, la IA tiene un potencial mucho mayor m\u00e1s all\u00e1 de estas aplicaciones actuales.<\/span><\/p>\n

    \u201cLa IA puede desempe\u00f1ar un papel fundamental en la revoluci\u00f3n de la industria de la aviaci\u00f3n y Alpha Aviation Group ya est\u00e1 trabajando en estrecha colaboraci\u00f3n con los reguladores y las aerol\u00edneas para desarrollar su potencial para respaldar la eficiencia del transporte a\u00e9reo y los futuros grupos de pilotos.<\/span><\/p>\n

    \u201cLos algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico se destacan en el reconocimiento de patrones y son extremadamente eficientes en la recopilaci\u00f3n de datos del proceso de capacitaci\u00f3n de cadetes.\u00a0Dado que la mayor\u00eda de los simuladores de vuelo ya est\u00e1n 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.<\/span><\/p>\n

    \u201cLos potentes sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico pueden analizar cientos de par\u00e1metros de vuelo y clasificar miles de horas de datos del simulador para producir hallazgos que un entrenador humano no habr\u00eda podido determinar.\u00a0Por ejemplo, los programas de IA pueden evaluar la capacidad de un piloto mientras ejecuta maniobras clave y crear una evaluaci\u00f3n integral de las fortalezas y debilidades de un cadete con base en datos en tiempo real\u201d.<\/span><\/p>\n

    El valor de la IA en la aviaci\u00f3n tambi\u00e9n qued\u00f3 demostrado con la aprobaci\u00f3n por parte del gobierno del Reino Unido de un proyecto valorado en 3 millones de libras esterlinas, conocido como\u00a0Proyecto Bluebird<\/a>\u00a0, para implementar pruebas en vivo del primer sistema de IA para el control del espacio a\u00e9reo.\u00a0Habiendo despegado en agosto de 2021, esto se lleva a cabo en asociaci\u00f3n con\u00a0el Instituto Alan Turing<\/a>\u00a0y los Servicios Nacionales de Tr\u00e1fico A\u00e9reo (\u00a0NATS<\/a>\u00a0).<\/span><\/p>\n

    Gesti\u00f3n de la cadena de suministro<\/span><\/h3>\n

    Un aspecto importante de las operaciones de transporte y log\u00edstica es la gesti\u00f3n de las cadenas de suministro, y\u00a0John Malpass<\/a>\u00a0, exl\u00edder de la pr\u00e1ctica de consultor\u00eda minorista para EMEA en\u00a0Teradata<\/a>\u00a0, proporcion\u00f3 informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo esta \u00e1rea puede beneficiarse de la IA.<\/span><\/p>\n

    \u201cIA presenta una de las oportunidades de avance tecnol\u00f3gico m\u00e1s grandes y prometedoras que enfrenta la industria de la log\u00edstica y el transporte, no solo en t\u00e9rminos de rob\u00f3tica para reemplazar las tareas manuales, sino en la forma en que pensamos y administramos toda la cadena de suministro\u201d, dijo Malpass.<\/span><\/p>\n

    \u201cSin embargo, el uso de IA para simplemente mejorar los procesos existentes limitar\u00e1 el valor potencial que puede ofrecer.\u00a0La tecnolog\u00eda realmente demuestra su valor cuando la usamos para transformar las formas de trabajar y los procesos comerciales.<\/span><\/p>\n

    \u201cOperar en el epicentro de este cambio transformador con IA son los datos.\u00a0La integraci\u00f3n de datos dispares de un extremo a otro de la cadena de suministro y su orquestaci\u00f3n a trav\u00e9s de capacidades anal\u00edticas automatizadas permitir\u00e1 nuevos enfoques basados \u200b\u200ben conocimientos para optimizar y operar la cadena de suministro.\u00a0Enfoques que permitir\u00e1n a los usuarios pensar de manera hol\u00edstica sobre c\u00f3mo se gestiona la cadena de suministro de formas que nunca antes hab\u00edan podido.<\/span><\/p>\n

    \u201cUsando la combinaci\u00f3n de datos integrados y automatizaci\u00f3n predictiva en tiempo real, los usuarios pueden renovar y repensar procesos comerciales obsoletos y manuales intensivos.\u00a0Si se implementa correctamente, la inteligencia artificial introducir\u00e1 nuevas capacidades innovadoras que impulsar\u00e1n una forma completamente nueva de trabajar en los sectores de log\u00edstica y transporte, generando un cambio transformador y duradero\u201d.<\/span><\/p>\n

    Fuente:<\/p>\n

    Hurst, A. (2022m, marzo 2). Use cases for AI and automation in transport and logistics<\/i>. Information Age. Recuperado 7 de marzo de 2022, de https:\/\/www.information-age.com\/use-cases-ai-automation-transport-logistics-123491479\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    El sector del transporte y la log\u00edstica se vio muy afectado por la pandemia de COVID-19, y gran parte del mundo se encerr\u00f3 para ayudar a combatir el virus.\u00a0Sin embargo, las tecnolog\u00edas de IA y automatizaci\u00f3n han interrumpido el espacio del transporte y la log\u00edstica en los \u00faltimos dos a\u00f1os, lo que ha permitido que […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":26502,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-26501","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"\nCasos de uso de IA y automatizaci\u00f3n en transporte y log\u00edstica - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/casos-de-uso-de-ia-y-automatizacion-en-transporte-y-logistica\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Casos de uso de IA y automatizaci\u00f3n en transporte y log\u00edstica - 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