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domingo, febrero 20, 2022

Por qué el maching learning cambió la forma en que funciona la logística

Gracias a esta tecnología se han optimizado los tiempos de trabajo para los analistas de datos. Además, ha permitido perfeccionar las rutas y reducir los costos logísticos de las empresas. 

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El Machine Learning y la Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en uno de los principales aliados de las compañías logísticas. 

Desde dicho sector se han venido aprovechando los beneficios de esta rama de la ciencia de la informática para ofrecer mejores servicios a los clientes, facilitando el trabajo de las compañías logísticas que han tenido que adaptarse a las exigencias del consumidor actual que demanda rapidez, practicidad, seguridad y respuestas ágiles.   

¿Qué es el Machine Learning? 

El Machine Learning es una rama de la informática que le permite a las máquinas aprender sin necesidad de ser programadas. Esta tecnología hoy está presente en casi todos los aspectos de la cotidianidad y es aprovechada por diferentes sectores empresariales para optimizar sus servicios. 

Por ejemplo, las recomendaciones de películas de plataformas de video o música on demand, ofrecen sugerencias según el comportamiento de sus usuarios, lo que reconocen gracias a estas tecnologías.  

En el caso de la logística, el machine learning ha servido para analizar mejor los datos, tomar mejores decisiones en tiempo real y observar de manera más detallada el comportamiento de consumo, entre otros. 

De acuerdo con Juan Ángel, Country Manager de Drivin para Colombia, “gracias al Machine Learning, se puede prestar un mejor servicio logístico ayudando a las empresas a interpretar más fácilmente los datos masivos, direccionándolas hacia procesos más eficientes. Lo cual es fundamental para la cadena de trabajo ya que de nada servirá recopilar una gran cantidad de datos si estos no se saben interpretar”. 

Según un estudio elaborado por el portal especializado Statista, en 2021 los tipos de datos con los que más trabajaron los desarrolladores de aprendizaje automático (ML), inteligencia artificial (IA) y Ciencia de Datos (DA) fueron: texto no estructurado (68 %), datos tabulados (59 %), video (38 %) y audio (21 %).  

Impacto en la logística  

Juan Ángel explica que el Machine Learning es un gran apoyo para los analistas ya que les ayuda a optimizar sus tiempos teniendo la oportunidad de explorar los flujos de datos de la organización sin tantas vueltas.  

En el caso de la toma de decisiones, cuando una empresa esté buscando darle un impulso a un producto o servicio, esta tecnología le ayudará a encontrar la forma correcta para lograrlo, partiendo con los datos recibidos como punto de inicio, ya que esta tecnología también permite conocer los comportamientos de consumo, ayudando a las empresas a detectar clientes potenciales. 

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Otros beneficios del machine learning para la logística 
 

  • Equilibrio entre la oferta y la demanda. 
  • Optimización en el proceso de entrega.  
  • Optimización de inventarios, evitando sobre y falta de existencias.  
  • Con referencia al almacén se adelanta monitoreo del perímetro, automatización de la lectura de códigos de barras, seguimiento de empleados y prevención de robos.  
  • Optimización de rutas logísticas para reducir costos de envío y decidir mejores rutas.  
  • Predicciones para la interacción con proveedores potenciales y existentes. 
  • Optimización de pedidos y entregas más rápidas.  

Haciendo uso de todas estas opciones, Drivin ha venido trabajando precisamente en entregar una optimización inteligente de flota y visibilidad de todas las operaciones para que sus clientes puedan tomar las mejores decisiones, basadas en los datos captados gracias al machine learning aplicado en la plataforma. 

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