Desarrollo de la plataforma logística de IA: reducción de emisiones de carbono 20%

Innowise construyó una plataforma de optimización logística con planificación de rutas impulsada por IA, análisis en tiempo real y seguimiento de la sostenibilidad para un importante proveedor de logística.

Cliente

Industria

Logística

Región

Cliente desde

2023

Nuestro cliente es una importante empresa de logística global que colabora con empresas minoristas, sanitarias y manufactureras. Con más de 25.000 empleados y una enorme flota, mueven millones de envíos al año. Conocidos por su afán por innovar y reducir el impacto medioambiental, siempre están buscando formas más inteligentes de aumentar la eficiencia y reducir su huella de carbono.

La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Superar las ineficiencias logísticas, reducir la huella de carbono y cumplir los plazos de entrega

El cliente se puso en contacto con nosotros con algunos problemas importantes que estaban frenando sus operaciones y esfuerzos ecológicos:

Planificación ineficaz de la ruta: Su logística era mayoritariamente manual y estática, lo que provocaba trayectos ineficaces, un mayor consumo de combustible y frecuentes retrasos en las entregas.
Altas emisiones de carbono: La gestión de una empresa tan grande tenía un gran impacto ambiental, lo que dificultaba el cumplimiento de sus objetivos de sostenibilidad, ya que las emisiones no dejaban de aumentar.
Coordinación fragmentada de la cadena de suministro: Los distintos centros regionales utilizaban flujos de datos separados, lo que provocaba retrasos en la gestión del inventario, el seguimiento en tiempo real y la coordinación de las entregas.
Plazos de entrega incumplidos: Los atascos y las condiciones meteorológicas impredecibles a menudo alteraban los calendarios, lo que provocaba retrasos en los envíos.

Como empresa con visión de futuro que pretende reducir su huella medioambiental, el cliente quería una solución escalable e impulsada por la tecnología para potenciar la logística y alcanzar objetivos de sostenibilidad alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU.

Solución

Plataforma basada en inteligencia artificial para una gestión más inteligente y fluida de los suministros

Para hacer frente a estos problemas, hemos creado una plataforma de optimización logística basada en el aprendizaje automático. La solución utiliza algoritmos de enrutamiento inteligentes, análisis de datos en tiempo real, e integraciones API sin fisuras para mejorar las rutas de reparto, reducir el consumo de combustible y aumentar la eficiencia general de la empresa.

Principales características de la plataforma

Nuestro equipo ha dotado a la plataforma de funciones esenciales para impulsar la tasa de prestación de servicios y aumentar la sostenibilidad. Estas funciones clave se combinan para facilitar la integración de datos, la información en tiempo real y el análisis predictivo en toda la cadena de suministro.

Optimización de rutas basada en IA: el sistema ajusta las rutas de reparto sobre la marcha, utilizando información en tiempo real como atascos, estado de las carreteras y actualizaciones meteorológicas. El sitio Modelo ML es cada vez más inteligente, lo que ayuda a reducir aún más los plazos de entrega y a ahorrar combustible.
Integración de datos geoespaciales: La cartografía GIS proporciona todos los detalles importantes, como las condiciones del tráfico y las características del terreno. A continuación, nuestros sistemas de inteligencia artificial utilizan esa información para encontrar las mejores rutas y las más respetuosas con el medio ambiente.
Análisis predictivo de retrasos: la plataforma predice posibles retrasos utilizando datos históricos y actuales y redirige automáticamente los vehículos para garantizar que las entregas lleguen a tiempo.
Sincronización automática de datos: Las API mantienen todos los datos de pedidos, inventarios y entregas actualizados en tiempo real en los sistemas ERP, WMS y TMS del cliente, lo que elimina la coordinación manual y reduce los retrasos.
Métricas de sostenibilidad: la solución realiza un seguimiento de las principales estadísticas medioambientales, como la huella de carbono por entrega, el uso total de combustible y el índice de reducción de emisiones. Esta información ayuda al cliente a alinearse con los objetivos de sostenibilidad y a mantener la transparencia ante las partes interesadas y los auditores. El sistema también genera informes que cumplen las normas GRI e ISO 14001.

Reducción de las emisiones de carbono

Hemos creado un algoritmo de enrutamiento inteligente que combina GIS y aprendizaje automático para optimizar las rutas de reparto. Tiene en cuenta factores como la congestión de las carreteras, la altitud, los patrones de tráfico y el tipo de vehículo para dar prioridad a las rutas que ahorran combustible y reducir las paradas innecesarias y el ralentí.

Integración de la cadena de suministro

Mediante API, vinculamos la plataforma a los sistemas ERP, WMS y TMS del cliente, para que los niveles de inventario, las actualizaciones de pedidos y los calendarios de entrega estén sincronizados en tiempo real. Las canalizaciones de datos gestionan cargas de datos de la cadena de suministro para que la gestión de almacenes, el control de inventarios y las entregas funcionen a la perfección.

Mejora de rutas en tiempo real

En Plataforma basada en IA realiza un seguimiento constante de datos históricos y en tiempo real, como el tráfico y el tiempo, y aprende de ellos para redirigir las entregas si se producen posibles retrasos. Hemos implementado análisis predictivos que no solo detectan posibles problemas, sino que también sugieren mejores rutas para cumplir plazos de entrega ajustados.

Gestión de existencias y rendimiento

Al conectar la plataforma al SGA del cliente, ayudamos a crear un flujo constante de mercancías. Las actualizaciones en tiempo real de las existencias, las entregas y las reposiciones agilizaron la rotación de inventarios y redujeron los cuellos de botella en los almacenes y los centros de transporte, lo que aumentó drásticamente el rendimiento.

Tecnologías

Cloud Infraestructura

AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)

Tratamiento de datos

Apache Kafka, Spark

Modelos de aprendizaje automático

TensorFlow, scikit-learn

Integración API

API RESTful, GraphQL

Cartografía y SIG

API de Google Maps, Mapbox

Análisis de datos e informes

Power BI, Tableau

Supervisión y alerta

Prometheus, Grafana

Proceso

El cliente optó por seguir el modelo de cascada, dividiendo el proyecto en pasos claros: recopilación de requisitos, diseño, desarrollo, pruebas e implantación. Nos reunimos con ellos después de cada fase para asegurarnos de que todos estábamos de acuerdo y de que todo iba según lo previsto.

Nuestro gestor de proyectos realizó comprobaciones periódicas para compartir los avances, recabar opiniones y obtener aprobaciones en los hitos clave. Siguiendo esta pauta, nos mantuvimos sincronizados, evitamos riesgos y entregamos exactamente lo que el cliente quería y en el plazo previsto.

Equipo

Jefe de proyecto

Analista de negocio

Científicos de datos

Consultor ESG

Ingenieros de software

Ingeniero DevOps

Especialista en SIG

Resultados

Reducción de las emisiones de carbono y aumento de la velocidad de entrega

Gracias a los ajustes de ruta en tiempo real, el cliente aceleró las entregas en 30%, de modo que los clientes siempre recibían sus pedidos a tiempo. También redujeron las emisiones de carbono en 20% simplemente optimizando las rutas y utilizando menos combustible. Estos cambios redujeron los costes de combustible en 15%, mientras que un flujo de inventario más fluido y una mejor programación disminuyeron los costes operativos en 10%. El flujo en tiempo real y la toma de decisiones más rápida aumentaron el rendimiento del inventario en 18%. Como resultado, la satisfacción del cliente se disparó, con un aumento de la confianza y la fidelidad de 25%.

Creada para crecer, esta solución sigue el ritmo de los esfuerzos de sostenibilidad del cliente. Las futuras actualizaciones añadirán parámetros como el desgaste de los vehículos y planes de electrificación de las rutas. Con las continuas mejoras de los modelos ML y la integración de datos, estamos preparando al cliente para reducir su huella de carbono en 50% en los próximos cinco años, en línea con los objetivos del Green Deal de la UE.

Duración del proyecto

Junio de 2023 - En curso

20%

reducción de las emisiones de carbono

10%

reducción de los costes operativos

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