Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors
Filtra por categorías
Actualidad
Adquisición
Aerolíneas
Alianzas
Alianzas
Alianzas
Alianzas
Arte
Audífonos con Tinta
Canales
Casos de éxito
Ciberseguridad
Cine
Cine y TV
Columna
Columna de opinión
Columna de opinión
Columna de opinión
Conectividad
Cultura
Danza
Economía
Economía
Económicas
Emprendimiento
Emprendimiento
Emprendimiento
Emprendimiento
Estilo de Vida
Estilo de Vida
Estilo de Vida
Estilo de Vida
Eventos
Eventos
Eventos
Eventos
Exhibición
Exposiciones
Festival
Festivales
Gamer
Gastronomía
Gastronomía
Gobierno
Gobierno
Gobierno
Gobierno
Hoteles
Infraestructura
Infraestructura
Innovación
Innovación
Innovación
Inversiones
Literatura
Lugares
lugares
Medio Ambiente
Movilidad
Música
Negocios
Planes
Planes
Planes
Productos
Pymes
Reconocimiento
Recursos Humanos
Recursos Humanos
Reseña
RR.HH.
RSE
RSE
RSE
Seguridad
Seguridad
Servicio
Servicios
Servicios
Sociales
Sociales
Sociales
Sociales
Software
Sostenibilidad
Sostenibilidad
Sostenibilidad
Sostenibilidad
Sostenibilidad
Teatro
Tecnología
Telecomunicaciones
Televisión
Tendencias
Tendencias
Tendencias
Turismo
Uncategorized

Machine learning en la logística

Síguenos en Google News

Conviértenos en tu fuente de información en Google News.

La Inteligencia Artificial (IA) y el machine learning y se han convertido en tecnologías aliadas de las compañías logísticas para ofrecer mejores servicios a los clientes, en cuanto a rapidez, practicidad, seguridad y respuestas ágiles.

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 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.

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 de los datos recibidos, para conocer los comportamientos de consumo, ayudando a las empresas a detectar clientes potenciales.

Otros beneficios:

● Equilibrio entre la oferta y la demanda.

● Optimización en el proceso de entrega.

● Optimización de inventarios, evitando sobre y falta de existencias.

● 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 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.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Más tinta y tecnología