El machine learning, o aprendizaje automático, ha emergido en los últimos años como una herramienta revolucionaria en diversos campos. La industria naviera y portuaria se ha visto particularmente beneficiada en medio de esta revolución tecnológica propulsada por la inteligencia artificial (IA), de la que el machine learning forma parte. 

A través de algoritmos logísticos el machine learning permite a las compañías navieras el procesamiento y análisis de una inmensa cantidad de datos en tiempo real, lo que es tremendamente útil en términos de seguridad, rentabilidad y eficiencia. 

Estos beneficios se expresan en optimización de rutas marítimas, reducción de tiempos de entrega, costos de transporte, identificación de potenciales peligros y respuestas expeditas ante cualquier situación de riesgo. 

El machine learning está transformando el panorama de la logística portuaria y posee un enorme potencial, pero no está exento de desafíos que deben abordarse para garantizar que estas soluciones tengan una aplicación logística que redunde en eficiencia, costes y satisfacción del cliente. 

Beneficios de la aplicación de Machine Learning en logística portuaria

La irrupción del machine learning se produjo hace casi una década, pero el desarrollo del Internet de la Cosas (IoT), edge computing y el 5G han significado una mejora sustancial en los últimos cuatro años en este proceso de enseñar que las máquinas aprendan por sí mismas para seleccionar rigurosamente datos y optimizar tareas.  

El hecho de poder procesar de mejor forma los datos recogidos por dispositivos que captan información, como sensores y cámaras, favorece la optimización de procesos operativos en puertos, tales como el movimiento de contenedores y pronóstico de tráfico, entre otros. 

Un informe del Centro Fraunhofer de Logística y Servicios Marítimos de Alemania indica que explorar el valor de los datos y algoritmos logísticos con el machine learning será cada vez más relevante, si lo que se busca es tener ventajas competitivas en cualquier segmento de la industria marítima. 

A continuación, se resumen algunos beneficios del aprendizaje automático y su aplicación en logística portuaria

Eficiencia Operativa

Reducir tiempos de tránsito y costos asociados es una de las grandes ventajas al usar algoritmos logísticos  para la optimización de rutas de entrega.

Predecir demandas

Es posible analizar grandes conjuntos de datos a partir de la aplicación logística del machine learning, lo que permite a las compañías anticiparse a las necesidades y demandas del mercado y optimizar sus inventarios. El resultado será evitar la escasez o un exceso de productos. 

Decisiones más acertadas

 La logística de la operatividad portuaria es muy complicada y la toma de decisiones implica el análisis de muchos factores que influyen. Los algoritmos logísticos del machine learning simplifican este proceso al suministrar análisis predictivos en tiempo real, lo cual es crucial en situaciones marcadas por una dinámica cambiante, en donde las condiciones pueden variar rápidamente. 

Menos errores humanos

 La automatización que se deriva del machine learning reduce el margen de errores respecto a si estas actividades fuesen cumplidas por humanos. Gestionar inventarios, planificar rutas y entregas son procesos delicados que el aprendizaje automático puede ayudar a hacer más óptimos y efectivos al reducir los errores de las intervenciones humanas, lo que a su vez contribuye con cadena de suministro más confiable. 

Adaptabilidad

En un mundo donde la logística debe enfrentarse a desafíos imprevistos, es indispensable poder ajustarse a cambios en el entorno operativo. Y justamente una de las ventajas de los algoritmos logísticos basados en machine learning es esa adaptabilidad.

Identificación automática

 El machine learning también se ha introducido a los buques con la equipación de sistemas de identificación automática que permiten detectar variables como su posición, rumbo y  velocidad, así como anticipar posibles escenarios de riesgo para evitar ingreso en aguas restringidas o colisiones. 

Implementación de Machine Learning en logística portuaria: desafíos

Servicios de logistica en panama

 

Es indudable el potencial que tiene el machine learning para mejorar la logística portuaria, pero en un mar de oportunidades, también surgen desafíos que deben ser superados para que su implementación sea exitosa. 

La colaboración entre expertos en logística y tecnología es clave para el éxito, y se deben atender muchos detalles para obtener sus mayores beneficios. Algunos desafíos a tomar en consideración son:

Calidad, complejidad y disponibilidad de datos

El manejo de un gran y heterogéneo volumen de datos presenta retos en términos de limpieza, integración y procesamiento. Para que el machine learning funcione adecuadamente, estos datos deben ser precisos, completos y relevantes. 

Seguridad e integración con sistemas existentes

La seguridad de los datos siempre será un tema sensible, mucho más aún al tratarse de información sobre cadenas de suministro. Garantizar la protección de los datos es vital  para que estas soluciones sean confiables y efectivas, como también lo es integrarlas con sistemas logísticos existentes para lograr una transición eficiente. 

Infraestructura y accesibilidad

Para explotar al máximo las capacidades del machine learning se necesita una buena red 5G, así como que se desplieguen las infraestructuras necesarias para implementar esta tecnología

 

Inversión y falta de conocimiento especializado                                                                               

La inversión en machine learning suele ser considerable, por lo que muchas compañías deben evaluar cuidadosamente los costos y beneficios a largo plazo. Aunado a ello, no son muchos los profesionales especializados en logística-tecnología, lo que en algunos sitios puede demorar la adopción del aprendizaje automático en este sector.

 

Soluciones para enfrentar retos en machine learning

La adopción exitosa de la tecnología de machine learning puede mejorar la eficiencia, la productividad y la competitividad del sector portuario, para lo cual es fundamental abordar elementos cruciales como:

 

Capacitación

Implica la capacitación combinada en áreas logísticas y de machine learning para crear talento especializado

 

Implementación gradual

Expertos recomiendan comenzar con proyectos pilotos para evaluar qué tan viable es la tecnología hasta lograr una integración gradual del machine learning.

 

Inversión, investigación y colaboración con expertos

Al adoptar el machine learning, hay que estar al día con las últimas tendencias  e innovar para que las soluciones logísticas sean eficientes y se adapten a cada dinámica. Además, se debe procurar alianzas con empresas tecnológicas y aquellas que permitan acceder a  conocimiento especializado para acelerar la implementación.

Seguridad

La adopción de medidas de seguridad robustas es fundamental para proteger la información logística y asegurar la integridad de las operaciones

 

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