3 Formas en que el Aprendizaje Automático está Transformando la Industria Logística

Las empresas de logística están utilizando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para asegurar los mejores resultados y mantener la productividad en su nivel más alto, tomar mejores decisiones comerciales, y mantenerse al día con la competencia. La importancia de la IA en esta industria es enorme. Se estima que en los próximos 20 años, las empresas obtendrán entre $1,3 billones y $2 billones al año en valor económico gracias a esta tecnología avanzada en la fabricación y las cadenas de suministro globales.

Si todavía te preguntas cómo la IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a tu negocio, echa un vistazo a algunos casos de uso emocionantes y decide si esta es la solución para ti.

1. Software de Planificación de Rutas Basado en IA

Elegir la ruta óptima, planificar descansos para los conductores y evitar los caminos más concurridos y peligrosos son solo algunos de los muchos desafíos que forman parte del trabajo diario en la industria logística.

Según Goldman Sachs (GS ), cuando hablamos de entregar solo 25 paquetes, las rutas posibles alcanzan alrededor de 15 billones de billones. Y es aquí donde el aprendizaje automático llega al rescate. El software de planificación de rutas basado en IA puede analizar todas las opciones para elegir la solución óptima en términos de costos, plazos aplicables y eventos de carretera inesperados que requieren decisiones inmediatas.

Basado en grandes conjuntos de datos proporcionados al sistema, como información sobre eficiencia de combustible, posibles accidentes de tráfico u obstáculos, tamaño del vehículo y horarios de trabajo de los conductores, algoritmos de optimización de rutas en tiempo real determinan la mejor ruta para los conductores. Están basados en la nube, por lo que toda la información se proporciona en tiempo real y puede ser accesada por despachadores, conductores, gerentes y otros empleados, como gerentes de cuentas, para mantener a los clientes informados sobre el tiempo de entrega esperado.

Basado en el aprendizaje automático, el software de optimización de rutas puede traer muchos beneficios a tu negocio, como:

• Experiencia del cliente mejorada: Con estimaciones de tiempo de entrega más precisas, los clientes estarán más satisfechos con tu servicio y más propensos a darte retroalimentación positiva. Además, puedes introducir notificaciones sobre una entrega upcoming a través de correo electrónico o SMS.
• Ahorro de costos: Uno de los beneficios clave del aprendizaje automático es generalmente el ahorro de tiempo y dinero. Esto es cierto aquí, ya que los sistemas de optimización de rutas monitorean el consumo de combustible y sugieren las rutas más rentables.
• Monitorear el rendimiento del conductor: Un sistema basado en la nube basado en aprendizaje automático te ayuda a supervisar el trabajo de tus empleados y asegurarte de que estén realizando sus tareas de manera confiable. También puedes asegurarte de que estén siguiendo las reglas de la carretera y su horario de trabajo. Además, ser consciente de que los gerentes tienen acceso a esta información puede aumentar la eficiencia y productividad de los empleados.
• Seguimiento de KPI: Con información clave como tiempo de viaje, costos de combustible y productividad de los empleados, puedes monitorear mejor el rendimiento de tu empresa y reaccionar más rápido si algún elemento necesita mejora.

Un ejemplo real de cómo la optimización de rutas algorítmica mejoró los ingresos en la industria logística es este estudio de caso de McKinsey. Su cliente era una empresa logística asiática que les pidió a la empresa de tecnología que resolviera su problema de coincidencia de flota y rutas con los requisitos de los clientes.

¿Cómo lo lograron?

Primero, el equipo de McKinsey recopiló todos los datos esenciales sobre sus procesos para encontrar cualquier problema que mejorar. Analizaron información vital como ubicaciones de clientes, ubicaciones de centros, y recursos de flota. Esta información les permitió construir un modelo de optimización de rutas que genera horarios personalizados para todos los vehículos. Con esta solución, pudieron mejorar la gestión en muchas áreas, teniendo en cuenta factores como:

• Tipo de vehículo
• Costo de utilización
• Carga máxima
• Tiempo de viaje

¿Qué estaba detrás de su éxito?

Fue tanto la experiencia como los algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia que utilizaron para construir esta solución. Por ejemplo, utilizaron el modelo de algoritmo de optimización de redes (NOAH) para construir guías visuales en mapas diarios de las rutas. Además, proporcionaron una aplicación móvil que muestra datos en tiempo real, lo que facilita el trabajo tanto para los despachadores como para los conductores.

Como resultado, su solución redujo los costos en un 3,6% y aumentó las eficiencias de la red de línea de entrega, lo que llevó a un aumento de beneficios del 16%.

2. Chatbots en Logística

¿Sabías que tanto como el 97% de las personas dicen que el mal servicio al cliente tiene un impacto en sus intenciones de compra? Sin embargo, otra fuente dice que el 36% de los clientes todavía se frustran por la falta de respuesta de las empresas a sus preguntas simples.

Estos datos muestran la importancia de tener un chatbot para responder a los clientes de inmediato para ahorrar tiempo y mejorar la experiencia del cliente. Los asistentes virtuales utilizan procesamiento de lenguaje natural para hablar con las personas en un chat, generalmente justo en la página de inicio de la empresa. Están construidos con algoritmos que pueden reconocer la pregunta hecha y luego coincidir con la respuesta. Supongamos que un usuario hace una pregunta incomprensible para la que no hay respuesta en la base de datos. En ese caso, el chatbot intenta coincidir con una de las respuestas de “fallback” o aprender nuevos patrones del cliente para utilizar esta información la próxima vez que se haga una pregunta similar.

Un chatbot tiene una cierta cantidad de conocimiento sobre una empresa y sus productos o servicios. Puede utilizar sus bases de datos o extraer información de fuentes externas. El asistente virtual responde preguntas y conduce la conversación en sí mismo, dirigiendo la conversación a temas relacionados con las actividades de la empresa o sugiriendo una visita a una página relacionada.

5 Beneficios Clave de los Chatbots

Todavía no estás seguro de que los chatbots sean una buena solución para tu negocio? Solo echa un vistazo a cinco beneficios clave de implementarlos en una empresa logística.

1. Respuestas Inmediatas 24/7/365

En las empresas logísticas, el contacto con el cliente es crucial. Por ejemplo, DHL ofrece tres formularios de contacto diferentes:

• Correo electrónico al servicio de atención al cliente
• Contacto telefónico
• Chatbot 24/7

El chatbot permite a los clientes obtener información instantánea sobre el estado de envío, precios, el tiempo de entrega esperado de un paquete y más.

¿Por qué es importante?

Hoy en día, el 77% de las personas esperan obtener respuestas inmediatas del chat en línea en cualquier momento del día o la noche. Los chatbots pueden trabajar todo el tiempo, incluso cuando tus empleados no están trabajando (además, nunca se cansarán).

Implementar un chatbot que siempre esté disponible mejora significativamente la experiencia del usuario. Por ejemplo, con el chatbot Helmi creado por GetJenny, The Foundation for Student Housing in the Helsinki Region notó un aumento en su puntuación general de satisfacción del servicio al cliente de 4,11 a 4,26.

2. Mejora de la Navegación del Sitio Web

¿Sabías que el 34% de los clientes se frustran por la difícil navegación del sitio?

Los chatbots pueden resolver este problema ayudando a los visitantes a navegar por el sitio y encontrar rápidamente la información que buscan. Ayudan a crear una imagen de marca positiva y una experiencia del cliente personalizada. Así que si te importa construir satisfacción y lealtad de marca entre tus clientes, un chatbot puede ser un excelente primer paso.

Un ejemplo interesante de un chatbot que te ayuda a encontrar toda la información sobre un producto es el chatbot Alex, disponible en el sitio web Intellexer Summarizer. Cuando le haces una pregunta, recibirás un mensaje con un enlace a una página donde puedes encontrar información de interés.

Fuente: https://summarizer.intellexer.com/

Para crear un bot como este, no necesitas proporcionar y extraer mucha información. Solo necesitas procesar el contenido del sitio web para proporcionarlo en una forma adecuada. Luego, separas la información sobre el contenido de la página y los datos para crear un flujo lógico de la conversación. Además, los chatbots están aprendiendo constantemente, así que cuanto más preguntas reciban, más precisas serán sus respuestas. A menudo, este tipo de chatbot es la primera solución de IA que las empresas eligen.

3. Asistencia de Entrega

Los asistentes virtuales pueden ser el primer contacto con los clientes y recibir solicitudes de entrega de ellos. Al igual que otras soluciones de IA, pueden aliviar a tus empleados de muchas tareas repetitivas, como recopilar información de pedidos. Además, pueden ejecutar de inmediato las solicitudes de los clientes relacionadas con la entrega, como enviar una factura por un pedido o informar sobre el estado de entrega.

4. Soporte Integral para Empleados

Los chatbots pueden ayudar a tus empleados de muchas maneras, desde la documentación hasta la colocación de pedidos y el procesamiento de pagos. Pueden recibir o completar documentos como facturas o solicitudes de pago, y muchos más. Y cuando las máquinas necesitan asistencia humana, envían un mensaje a los trabajadores humanos para que tomen el siguiente paso correcto.

Según Bas Vogels, supervisor y capacitador del equipo de servicio al cliente de DHL: “Los empleados tienen mucho más tiempo para resolver preguntas complejas de los clientes y prevenir escaladas. La tasa de satisfacción de los empleados también ha aumentado enormemente”.

5. Seguimiento de Envíos en Tiempo Real

En logística, el tiempo de entrega y la información en tiempo real sobre el estado de un pedido son cruciales. Los chatbots se asegurarán de que tus clientes no tengan que esperar a una respuesta. Un ejemplo real de esta solución es el caso de estudio de RoboRobo. Crearon un bot para RPL que informa a los clientes sobre el estado de su pedido. El chatbot permite a los clientes de RPL monitorear la ubicación de su paquete y saber cuándo se entregará.

Los chatbots se pueden utilizar en muchos lugares, no solo en un sitio web. Cada vez más empresas están optando por chatbots disponibles en Facebook, Skype, WhatsApp y otros canales.

3. Resolviendo Problemas de Ruta de Recolección y Loteo en Operaciones de Almacén

Otra tarea que la inteligencia artificial cumple en logística es desarrollar los métodos más eficientes para el flujo de bienes tanto en el almacén como en la fase de distribución.

Los sistemas de gestión de almacén basados en IA pueden registrar todas las actividades y procesos que ocurren en el almacén. El software analiza los datos históricos recopilados y los utiliza para planificar cómo el equipo utilizado (robots y sistemas automáticos y semiautomáticos) manejará las cargas. Especialmente útil aquí puede ser el aprendizaje profundo, análisis predictivo, visión por computadora y software de reconocimiento de productos que puede ayudar a reconocer objetos en el almacén y hacer predicciones extendidas sobre las acciones que se necesitarán.

Uno de los objetivos principales de los algoritmos de aprendizaje automático es ayudar a las personas con tareas monótonas pero difíciles. En la industria logística y manufactura, una de estas tareas es la ruta de recolección, que las máquinas también pueden apoyar.

Un ejemplo emocionante de esto es la solución creada por Nvidia (NVDA ) para Zalando, un gigante del comercio electrónico, que tiene miles de nuevos pedidos cada hora. Su solución basada en IA les permitió resolver dos problemas.

​​1. Reduciendo el Tiempo de Ruta de Recolección

Prepararon una solución que permite el control del almacén con un diseño de “escalera de cuerda” (lo que significa que todos los productos se almacenan en estantes colocados en varias filas con pasillos). Dado que un trabajador necesita recoger productos ubicados en diferentes partes del almacén, el sistema sugiere la ruta más corta posible a través del almacén que permite recoger todos los artículos necesarios.

Los desarrolladores de Nvidia crearon el algoritmo OCaPi (Optimal Cart Pick) que encuentra el recorrido de recolección óptimo para el trabajador e incluso para los movimientos del carrito del trabajador. Les permitió a los trabajadores de Zalando dejar de usar la heurística de ruta en forma de S y planificar una ruta más óptima.

2. Resolviendo el Problema de Loteo

En Zalando, todos los pedidos deben asignarse a una lista de recolección. Cuando la lista está completa, los productos se empaquetan para el cliente.

Los desarrolladores de Nvidia intentaron crear una solución que permita lograr la suma de los tiempos de viaje para todas las listas de recolección lo más pequeña posible, asumiendo que un trabajador solo puede llevar 10 artículos en el carrito. Analizaron los recorridos de recolección de OCaPi para diez pedidos de dos cosas para encontrar las divisiones más eficientes de los pedidos en listas de recolección.

¿Qué Tecnologías Pueden Reducir Estos Problemas?

Una tecnología clave utilizada en estos proyectos es el algoritmo OCaPi — una función altamente no lineal que les permitió a los desarrolladores calcular el tiempo de viaje, considerando diferentes posiciones de recolección. Esta solución les mostró que el viaje depende principalmente del tiempo que se pasa recogiendo un artículo del rincón trasero, ubicado lejos de todos los demás productos.

Para hacer que la estimación del tiempo de viaje de OCaPi sea aún más rápida, utilizaron el marco de red neuronal Caffe y la biblioteca de red neuronal convolucional cuDNN de NVIDIA. Les permitió entrenar cuatro modelos en paralelo para encontrar una arquitectura de red neuronal muy precisa. Como resultado, su sistema les permitió a la empresa disminuir el tiempo de viaje por artículo recogido en aproximadamente un 11%.

Estas soluciones basadas en aprendizaje automático permiten a las empresas:

• Aumentar la productividad
• Acelerar los tiempos de recolección de pedidos, lo que resulta en una mayor satisfacción del consumidor
• Aumentar la satisfacción de los empleados cuyo trabajo es apoyado por soluciones inteligentes
• Mejorar el flujo de trabajo diario de los empleados
• Eliminar el error humano, ya que el cálculo de la ruta es más rápido y preciso que si lo hiciera un humano.