El transporte y la logística son hoy en día una ventaja competitiva, desde la previsión de las demandas hasta el ciclo completo de la cadena de suministro.No hay servicio satisfactorio sin que llegue la mercancía al cliente final en el momento adecuado. Los avances tecnológicos no son ajenos a ello, por tanto hoy en día el modelamiento machine learning resulta un gran aporte para resolver problemas asociados al pronóstico de la demanda, optimización de flota, gestión de rutas y mantenimiento predictivo; entre los más solicitados.
¿Cómo se aplica y cuáles son los principales beneficios?
- Pronóstico de la Demanda: se realizar un agrupamiento de productos según la dinámica de la demanda, se define modelos para cada grupo y se ajusta parámetros para cada caso en particular. A partir de ello podemos tener pronósticos con mejor exactitud, este proceso va aprendiendo y cada vez se va haciendo más preciso. Se suelen usar series de tiempo para el análisis de la demanda y para el comportamiento con respecto al precio ciertas regresiones para el análisis de sensibilidad.
- Optimización de Flota: el modelo analítico define la dotación “¿cuántos vehículos son necesarios?” y asignación “¿cómo lo distribuimos?”. Se ha logrado una disminución de 20% en costos de operación. Lo anterior, utilizando modelos de optimización de flota.
- Gestión de Rutas: se asigna cartera de clientes y rutas de visitas según distancia, valor del cliente & concentración de la venta. Se ha logrado un aumento de 14% en cobertura de clientes y aumento de un 3% en venta.
- Mantenimiento Predictivo: se evalúa patrones de falla, características de máquinas & operarios, costos de reparación & mantenimiento, entre otros. Se ha logrado una disminución de 8% en costos de mantenimiento & aumento de 6% en disponibilidad de equipos.
¿Y el canal online – E commerce? Uno de los temas que suenan hoy son el canal E – commerce el cual se relaciona con el diseño de la cadena logística, gestión de inventario, procesos de picking o armado de pedidos y ruteo, ya que juegan rol clave en la calidad del servicio para el despacho a domicilio. ¿Cuáles son las soluciones? Hoy en día podemos ver las integraciones tal como la hecho Wallmart con Cornershop o lo otro podría ser pensar en soluciones SaaS.
A partir de los datos, el Machine Learning permite adelantarse a las necesidades y predecir tendencias que logre optimizar los ciclos de producción y transporte a fin de ser más eficientes y lograr mejor calidad en los servicios.