IA en la última milla

En la era del comercio electrónico, la optimización de la última milla se ha convertido en el desafío definitivo para las empresas logísticas, enfrentándose a los altos costos y complejidades de las entregas finales. Afortunadamente, la inteligencia artificial emerge como una solución clave, prometiendo revolucionar este proceso mediante buzones inteligentes y la mejora en la eficiencia de las rutas. Este avance no solo busca satisfacer la creciente demanda de inmediatez por parte de los consumidores, sino que también apunta hacia una logística más sostenible, reduciendo costos y el impacto ambiental de las entregas.

Vivimos en el mundo de la inmediatez, donde comprar online es lo normal, lo habitual, lo cotidiano, donde yo como usuario, quiero que la entrega de mi pedido sea puntual y precisa.
Desgraciadamente, esta fase final del proceso de entrega es también una de las más caras y difíciles para las empresas logísticas.

Por suerte, ha aparecido en escena un actor principal “la inteligencia artificial”, que aparte de ayudarnos a escribir post, nos puede ayudar en el proceso de gestión dentro de la cadena de suministro y por ende optimizar y reducir costes. 

¿Cuál sería su impacto de la IA en la última milla?

El objetivo que tendría la IA en la última milla, fundamentalmente, sería el de mejorar la eficiencia y la efectividad a lo largo de toda la cadena de suministro, sobre todo en la optimización de la ruta.

Un enfoque de optimización puede sestar basado en datos que combina el modelado de IA, con la optimización de la gestión de flotas a través de un modelo de programación predictivo, integrado a su vez, con un programador de entregas y un planificador de rutas.

El modelo ML predice la probabilidad de éxito de la entrega (intentando evitar las entregas fallidas) en función de datos como la hora, la región, la dirección, el día de la semana, el vehículo, el tiempo, el portero/recepcionista, el tipo de edificio, la dificultad de aparcamiento, los datos de tráfico en tiempo real, detalles de los pedidos, plazos de entrega, todo esto sumado a la experiencia, preferencias y satisfacción del cliente.

Dentro de esta optimización, estaría la programación de la entrega, donde necesitaríamos saber, por ejemplo, carga correcta en el vehículo (no existen paquetes defectuosos), cuántos conductores de reparto se necesitan, cuántos vehículos, asignación de pedidos de forma automática, seguimiento de los pedidos y resolución de problemas en tiempo real, horarios y plazos de entrega etc.

Con esta data el modelo utilizaría dicha información para generar sugerencias de optimización de las rutas.

Un ejemplo práctico

Un ejemplo práctico, sería las entregas en 1 hora.  Para ello tendríamos que predecir la demanda de un producto concreto y planificar las reservas en los almacenes locales. Este sistema de previsión debería tener en cuenta una serie de factores, como:

– Los datos de ventas anteriores
– Las valoraciones de los clientes
– Los niveles de inventario
– Predecir cuánto aumentará la demanda en periodos de gran afluencia, como Navidad, Black Friday, etc.

Como decía al principio del post, uno de los principales problemas son los costes operativos y el impacto medioambiental que se genera actualmente en las entregas.

Aquí entramos en lo que se denomina “logística sostenible”, unos de los principales objetivos es la reducción de emisiones de CO2. Vuelve a entrar en escena el modelo de optimización de rutas y la programación de las entregas.

Algoritmos y datos

Ya existen algoritmos que utilizan una serie de datos de entrada, como datos de demanda de los clientes, datos de entrega, datos de tráfico y datos meteorológicos, para lograr esta optimización.
Arrojando unos resultados realmente impresionantes, como la reducción de los costes de las entregas en un 20%, comparándolas con soluciones estándar de optimización de rutas, simplemente reduciendo los kilómetros recorridos y, por tanto, la huella de carbono.

Volvemos a las ventajas que tendría un modelo de IA en este proceso, mayor precisión, eficiencia, flexibilidad, escalabilidad y mayor ROI, ya que suelen ir dirigidos a procesos más críticos.

Para terminar, hablaré de la parte más importante en el proceso de entrega, el cliente, el usuario. Sin él, no hay ni paquete, ni entrega, ni última milla. Somos el actor más importante en esta película. 

Por ello, debemos preocuparnos de saber sus necesidades, si cambian, vigilar u mejorar su nivel de satisfacción, sus tendencias a la hora de realizar pedidos, registros de las transacciones … todo esto y muchas cosas más, son esenciales para identificar sus expectativas y posibles problemas.

Si utilizamos esta data de análisis basados en IA, combinada con lo que el cliente necesita, quiere, unido a su nivel de satisfacción, el proceso de entrega se convertiría en algo relativamente sencillo para todas las partes, generando una clara ventaja competitiva.

Si volvemos a la inmediatez, ya existen soluciones en el mercado que mejorarían enormemente todos esos procesos de eficiencia, eficacia y satisfacción…y son los buzones inteligentes.

Sobre Nosotros:

Normo es una StartUp fundada en San Sebastián (País Vasco) en 2021 y que ofrece la solución más completa, descomplicada, sostenible y definitiva del mercado para la última milla bajo un modelo de suscripción: te suscribes, te olvidas… y te descomplicas.

Fabricamos buzones inteligentes para comunidades de vecinos (fabricación propia y en España) y hemos desarrollado, in house, nuestra propia tecnología protocolo abierto que permite (entre otras muchas cosas), que cualquier compañía como Amazon , Seur, GLS, Celeritas, TNT, etc., pueda entregar SIEMPRE a la primera, para que TÚ puedas recibir tu paquetería online como NUNCA… mientras ahorramos al medioambiente, JUNTOS, más de 40 toneladas diarias de CO2.

Elegir normo, es elegir ser #RebeldementePráctico

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