14 octubre, 2020
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Los software de gestión de flotas más avanzados incorporan Inteligencia Artificial para establecer modelos de predicción que permiten proyectar diferentes escenarios en función de las distintas decisiones posibles de gestión. Esto se ha convertido en una ventaja competitiva de enorme relevancia porque permite obtener beneficios ni siquiera sospechados hasta hace poco tiempo, vinculados a la eficiencia, el ahorro y hasta la sostenibilidad de la actividad de transporte.
Inteligencia Artificial y mantenimiento de vehículos
Las tecnologías de Inteligencia Artificial e Internet de las cosas (IoT) permiten a las empresas ahorrar grandes cantidades de dinero en reparaciones de vehículos. No solo se trata de que un software basado en modelos de predicción de datos pueda avisar al administrador de la flota sobre las consecuencias que puede tener el incumplimiento de un mantenimiento programado.
Hoy ya es posible ‘alimentar’ y entrenar a modelos de IA para que recomienden cuándo es el mejor momento para que una serie de vehículos pasen por un mantenimiento en el taller, con independencia de las indicaciones generales de los fabricantes.
Gracias a la recopilación telemática de información, la tecnología que se encuentra tras el software de mantenimiento de gestión de flotas marca la diferencia. Supone pasar de aplicar mantenimientos preventivos a beneficiarse de realizar mantenimientos predictivos.
Utilizar la telemetría facilita el cambio de una toma de decisiones reactiva a una toma de decisiones preventiva. Por otro lado, un software de gestión de flotas con Inteligencia Artificial permite disponer de alertas sobre posibles incidencias con días de antelación y proyectar modelos de actuación que permitan escoger las mejores acciones.
Optimización de rutas e IA
La IA de los software de gestión de flotas es la herramienta más sofisticada para estimar en tiempo real y de manera automática cuál es la mejor ruta en cada momento para realizar el transporte de una mercancía. Los algoritmos contribuyen de manera decisiva a que los vehículos puedan esquivar los recorridos con tráfico lento con restricciones de tráfico, proponiendo rutas alternativas.
De esta manera, la flota cubre los recorridos de menor número de kilómetros, o los más rápidos, o los que conlleven un menor consumo de combustible, en función de cuál sea el objetivo que se persiga. Todo ello tiene una repercusión directa en la optimización de la operativa y en la rentabilidad que ofrecen las empresas que cuentan con flotas de servicio o transporte.
La IA puede plantear distintos escenarios en los que se reduzcan al máximo las posibilidades de que, por ejemplo, se rompa la cadena de frío que tan importante es en el caso de medicamentos termolábiles y vacunas. También, minimizar las probabilidades de que ocurran imprevistos que puedan obligar a detener demasiado tiempo una mercancía sensible.
La optimización de rutas está estrechamente ligada con el concepto de trazabilidad en el transporte. Conocer al detalle el viaje que realiza cada producto o cada vehículo, en el caso de flotas de servicios, es cada día más importante, porque está en juego que todos los eslabones de la cadena funcionen. También, en especial en la última milla, que tanto operador como cliente sepan dónde se encuentra el producto y por qué diferentes fases ha pasado. En el caso de un sistema de gestión de flotas para la logística sanitaria y farmacéutica, esta trazabilidad es clave.
Otras aplicaciones aplicadas al transporte y la logística.
La Inteligencia Artificial es muy eficaz para la puesta en marcha de sistemas de optimización de procesos logísticos en la gestión de una flota vehicular. Aporta rapidez y eficiencia. Y permite ahorrar, tanto en costos como en tiempo de gestión; ahora, en pocos segundos, es posible establecer una evaluación de cuándo debe realizarse una tarea específica. ¿Existen otras aplicaciones adicionales de la IA y el ML en el transporte y la logística? La respuesta es que sí, como las predicciones relativas a la demanda, las condiciones de circulación o la seguridad de los datos en las organizaciones.
Reticencia al cambio
Al igual que ocurre con las TIC en la gestión de flotas de vehículos, las dificultades para la implantación de un software de gestión de flotas con Inteligencia Artificial en la administración de compañías que utilizan vehículos pueden ser más elevadas de lo que indican los buenos pronósticos sobre su difusión.
Una de las principales dificultades para implantar modelos de Inteligencia Artificial en la administración de flotas es la reticencia al cambio en el seno de las organizaciones. La formación en competencias digitales es, en ocasiones, insuficiente o percibida como insuficiente por los empleados, en especial en compañías con poca apuesta por la tecnología o escasa disposición al cambio.
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Una de las principales barreras es la percepción de que la implementación tiene unos costos elevados, a pesar de que es cada vez más económica, sencilla y de que, por otro lado, existen modelos de Inteligencia Artificial ya precargados, que solo requieren de la introducción de data y se entrenan de manera automática para comenzar a ofrecer resultados.
