Según la compañía especialista Wisetarck: Cuatro focos de información para sacar provecho a la Inteligencia Artificial en la gestión de flotas

La gran cantidad de datos generados durante las operaciones de transporte puede ayudar a optimizar la gestión logística, mejorar la experiencia del cliente final, disminuir los costos, evitar accidentes y robos, entre otras, herramientas de BI para una mejor toma de decisiones.

Octubre 2019.- ¿Cómo se comportó la flota el día de ayer? ¿Cuál es el nivel de riesgo de accidente o robo en cada operación? Estas son algunas de las preguntas cuyas respuestas son determinantes a la hora de diseñar y monitorear el proceso logístico de una empresa, transformando datos en: conocimiento, acción y predicción, es decir, explorar los datos a fondo, revelar conexiones al instante y ver oportunidades desde cualquier ángulo, determinando tendencias, diseñando nuevas estrategias y asegurando la toma de decisiones efectivas en un entorno constantemente cambiante.

Todos estos datos se consiguen a través de las herramientas que se han adaptado a las necesidades de las empresas, entre ellasestá la Inteligencia Artificial, tecnología que hasta el año 2018 no parecía ser una prioridad para empresarios del sector transporte y logística, dado que hasta esa fecha un 40% de los CEO´s de empresas del rubro no contaban con plataformas especializadas, que incluyeran esta tecnología.

Sin embargo, compañías del sector se han enfocado en hacer suyas las nuevas tecnologías para entregar un mejor servicio, tal como lo indica Rodrigo Serrano, gerente de Innovación de Wisetrack, “como empresa, estamos en constante actualización de acuerdo a las nuevas herramientas,analizamos la data y gestionamos la información por medio de KPIs, indicadores primordiales para lograr inteligencia de negocios y una mejor toma de decisiones” y agrega, “como es el caso del rol de la Inteligencia Artificial,optimizando el tiempo del proceso de transporte en un 20% haciendo eficaces las soluciones y adaptándose al tiempo del que se dispone, lo que es esencial en el sector de logística y  transporte constituyendo un papel primordial en la valoración del resultado final”.

En esa línea, existen cuatro fuentes de información que es clave recopilar y analizar para sacar provecho de todo lo que la inteligencia artificial pueda ofrecer:

  1. Datos tradicionales de operación: Hace referencia a aquellos datos que, tradicionalmente, se han venido recogiendo en las empresas y que son propios de su operación, basados en los GPS Tracker tradicionales: desplazamientos, velocidades, tiempos y distancias de recorrido, entregas, puntualidad, esperas, carga, zonas, etc.
  2. Datos de Telemetría: Información de dispositivos, periféricos y de los computadores de los vehículos, patrones de conducción, conducción imprudente, identificadores de conductor, monitores de somnolencia, usos de frenos, uso de combustible, pasadas por taller, mantenimiento, códigos de fallas, etc. se transforman en información relevante.
  3. Análisis y gestión del riesgo: La experiencia, los hábitos de conducción, las zonas, el momento del día, el tipo de vehículo, las horas de conducción, las condiciones y restricciones de la ruta afectan en nivel de riesgo de accidente y deben ser analizados.
  4. Ultima milla: Tener control y saber el estado de las entregas es fundamental a la hora de mantener y ganar la confianza de los clientes. El análisis y tracking de esta etapa del proceso logístico involucra información desde dispositivos móviles, formularios, feedback del cliente, nivel de OTIF y otros datos que complementan los KPIs a definir.

 

 

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