Ahorros en el Reparto de Última Milla mediante Inteligencia Artificial

El reparto de última milla es uno de los mayores desafíos en la cadena logística debido a su naturaleza impredecible, fragmentada y dependiente de factores externos como el tráfico o las restricciones locales. El uso de la inteligencia artificial (IA) en este segmento del proceso logístico no solo ofrece mejoras operativas, sino que también permite un análisis a gran escala de datos en tiempo real que ayuda a mitigar muchos de los problemas comunes.

A continuación, un análisis técnico de las principales áreas de impacto y los algoritmos utilizados en el reparto de última milla con ejemplos específicos de ahorros generados:

1. Optimización de Rutas Dinámicas

Algoritmos Utilizados:

• Optimización combinatoria: Se emplean técnicas como el Branch and Bound y Greedy algorithms para encontrar soluciones óptimas a problemas de planificación y enrutamiento.
• Algoritmos de búsqueda heurística: Algoritmos como Genetic algorithms, Simulated annealing, y Ant colony optimization son empleados para encontrar soluciones subóptimas rápidamente, que se aproximan a la solución óptima cuando la combinatoria es intractable.
• Deep Reinforcement Learning (DRL): Sistemas basados en aprendizaje profundo refuerzan la elección de rutas más eficientes a partir de la experiencia acumulada, ajustándose a condiciones dinámicas como tráfico en tiempo real o alteraciones en la demanda.

Ejemplo de Ahorro: Implementando optimización combinatoria y técnicas de deep reinforcement learning, una empresa de logística puede reducir un 20% el kilometraje promedio de sus vehículos. Para una flota de 50 vehículos que recorren 300 km al día, esto significa un ahorro de aproximadamente 60 km diarios por vehículo, lo que se traduce en una reducción significativa en el consumo de combustible y mantenimiento. Si consideramos un coste promedio de 0,12€/km, esto resulta en un ahorro diario de 360€ (50 vehículos x 60 km x 0,12€/km) y anual de 131.400€.

2. Asignación Inteligente de Vehículos y Recursos

Algoritmos Utilizados:

• Programación lineal mixta (Mixed-Integer Linear Programming – MILP): Permite optimizar la asignación de vehículos y personal, respetando restricciones como el tiempo de entrega y la capacidad de carga de los vehículos.
• Algoritmos de clustering: Algoritmos como k-means o DBSCAN se utilizan para agrupar puntos de entrega en zonas geográficas que maximicen la eficiencia de asignación.
• Algoritmos de predicción de demanda: Se emplean técnicas de regresión lineal y redes neuronales para predecir el volumen de entregas en áreas específicas y optimizar la asignación de recursos.

Ejemplo de Ahorro: Al usar algoritmos de asignación inteligente, una empresa puede optimizar el número de vehículos necesarios para un día de entregas. Si una flota optimizada reduce el uso de vehículos de 50 a 45 unidades en días de baja demanda, se ahorran los costes operativos de 5 vehículos por día. Esto incluye combustible, mantenimiento, y salarios de conductores, generando un ahorro anual de hasta 100.000€, suponiendo un coste operativo de 50€ por vehículo por día (5 vehículos x 50€ x 365 días).

3. Procesamiento Automático de Pedidos y Clasificación

Algoritmos Utilizados:

• Redes neuronales convolucionales (CNN): Utilizadas para el reconocimiento de texto y patrones en pedidos escaneados, automatizando la entrada de datos en los sistemas de gestión de inventario.
• Sistemas expertos: Implementación de lógica difusa y sistemas expertos para clasificar pedidos en función de su urgencia, tamaño o destino.
• Aprendizaje supervisado: Algoritmos de clasificación supervisada, como árboles de decisión o máquinas de soporte vectorial (SVM), que ayudan a priorizar automáticamente los pedidos más urgentes o sensibles.

Ejemplo de Ahorro: Una empresa que maneja 10.000 pedidos diarios puede automatizar el procesamiento del 80% de los pedidos con algoritmos de IA, reduciendo la intervención humana y el error en un 15%. Esto podría reducir la necesidad de personal dedicado exclusivamente al procesamiento de pedidos, ahorrando en costes laborales unos 75.000€ al año (asumiendo 3 empleados a tiempo completo con salarios anuales de 25.000€).

4. Seguimiento en Tiempo Real

Algoritmos Utilizados:

• Kalman filters y Particle filters: Utilizados para la estimación precisa de la ubicación de los vehículos en tiempo real, compensando errores en el sistema de GPS.
• IoT con machine learning: Algoritmos que integran múltiples fuentes de datos (GPS, sensores de tráfico, estimaciones meteorológicas) y optimizan la entrega en tiempo real, enviando alertas a los conductores para ajustes de ruta.

Ejemplo de Ahorro: Con un sistema de seguimiento en tiempo real, una empresa puede anticiparse a retrasos debido a problemas de tráfico o clima y ajustar las rutas en consecuencia. Una reducción de solo el 10% en los retrasos de entrega podría traducirse en una mejora significativa en la satisfacción del cliente y un ahorro estimado de 50.000€ en costes asociados a entregas tardías (reenvíos, compensaciones a clientes, etc.).

5. Drones y Vehículos Autónomos

Algoritmos Utilizados:

• Visión por computadora (Computer Vision): Algoritmos de redes neuronales convolucionales (CNN) y detección de objetos se utilizan para evitar obstáculos durante el vuelo o la conducción.
• Algoritmos de planificación de movimiento (Motion Planning): Métodos como Rapidly-exploring Random Trees (RRT) y Probabilistic Roadmaps (PRM) para la navegación autónoma de vehículos y drones en entornos dinámicos.

Ejemplo de Ahorro: Amazon ha experimentado con drones para entregas en áreas rurales o suburbanas, lo que permite ahorrar hasta un 40% en costes de entrega para zonas de difícil acceso. Si una empresa logra realizar el 10% de sus entregas mediante drones, puede reducir sus costes logísticos en aproximadamente 100.000€ anuales, considerando los altos costes de entrega en zonas rurales con vehículos convencionales.

6. Predicción de Fallos y Mantenimiento Preventivo

Algoritmos Utilizados:

• Redes neuronales recurrentes (RNN) y Long Short-Term Memory (LSTM): Modelos utilizados para predecir el desgaste de los vehículos y estimar cuándo será necesario un mantenimiento preventivo.
• Algoritmos de análisis predictivo: Analizan datos históricos y patrones de uso para anticipar fallos mecánicos antes de que ocurran.

Ejemplo de Ahorro: Implementar sistemas de mantenimiento predictivo basados en IA puede reducir el tiempo de inactividad de los vehículos en un 25%. Si la flota experimenta un tiempo de inactividad promedio del 10% anual, reducir este a un 7,5% podría generar un ahorro de hasta 50.000€, mejorando la disponibilidad de la flota y reduciendo el coste de reparaciones no planificadas.

Conclusión Técnica

La inteligencia artificial aplicada al reparto de última milla optimiza múltiples aspectos del proceso logístico, desde la planificación de rutas y la asignación de recursos hasta el procesamiento de pedidos y el mantenimiento predictivo. Utilizando técnicas avanzadas de optimización, aprendizaje profundo y análisis predictivo, se pueden obtener ahorros significativos en costes operativos, mejoras en la eficiencia de las entregas y una reducción en los tiempos de inactividad. Los ejemplos de ahorro demuestran que la inversión en IA tiene un alto retorno a través de la automatización y la toma de decisiones basada en datos.