Inteligencia en el Consumo Masivo: ¿Una forma de descongestionar las calles?

La incorporación de herramientas de inteligencia artificial (IA) y machine learning en los modelos de gestión de plataformas logísticas pueden mejorar la precisión y los procesos de envío hasta en 90%.

En un país como Chile, donde la flota automotriz, según el INE, supera los 5 millones de vehículos, la movilidad trae consigo distintos desafíos, como la adopción de medios de transporte no contaminantes, la descongestión urbana y la adaptación de la industria a los nuevas formas de consumo.

Además, las tendencias de consumo en el mundo han cambiado y las ventas online son cada vez más una acción natural del consumidor. En Chile, según el gerente de estudios de la Cámara de Comercio de Santiago (CCS) y director del centro de Economía Digital de la CCS, George Lever, "se estima un crecimiento del 30% del e-commerce en 2018, que se debiera mantener este año". Esto representa cifras en torno a los US$ 5.200 millones en ventas para 2018 y sobre US$6.500 millones para 2019.

Encuesta GfK Adimark realizada en 2016, que indicó que un 44% de la población ya hacía pedidos a domicilio con frecuencia.

Con esta realidad, que va en aumento, se presenta un escenario complejo y con un gran reto: ¿cómo cubrir la demanda de logística que exige el mercado sin congestionar las ciudades? Además de cumplir con el propósito de bajar la contaminación, disminuyendo las emisiones de gases. Aunque parezca difícil, el sector logístico tiene mucho que aportar y poco a poco va sumando nuevas soluciones.

Matternet y Amazon apuestan por los drones.

En el año 2011, nace Matternet como una solución novedosa en la logística de transporte. La compañía desarrolla drones autónomos destinados al transporte de pequeñas mercancías en recorridos de hasta 20 o 30 kilómetros. La idea es poder cargar objetos de poco peso (como por ejemplo medicinas o documentos) en zonas de acceso limitado.

En Matternet encontraron que existía un problema grave de infraestructura en el mundo y comenzaron a repensar este tema. Como resultado, decidieron usar drones o vehículos aéreos autónomos que quitan carga de las calles y carreteras, que no son manejados por nadie y, que, al ser tan pequeños, pueden mover mucha carga de manera automática de un sitio a otro, argumenta Paola Santana, co-fundadadora de la empresa.

Los drones de Matternet se diseñan y fabrican en California, pero han volado en Suiza, Malawi, Haití, la República Dominicana, Bután y Papúa Nueva Guinea. En la actualidad, están operando de manera permanente en Suiza, donde alcanzaron acuerdos de colaboración con diversos correos del país helvético.

Por otro lado, el gigante Amazon ha seguido muy de cerca los desarrollos de Matternet y no abandona su sueño de repartir mercancía con drones, para lo cual ya presentó como serán los vehículos que se dedicarán a ello. El nuevo prototipo, ya operativo, es un vehículo híbrido entre un avión y un helicóptero. “El diseño permite que vuele distancias largas a un coste muy bajo, que descienda y vuelva ascender con gran seguridad y agilidad”, explica Kristen Kish, portavoz del proyecto Amazon Prime Air.

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El objetivo de la empresa de Jeff Bezos es que se puedan entregar paquetes de menos de tres kilos en media hora, usando estos aparatos que pesarán menos de 25 kilogramos y volarán por debajo de 400 pies (unos 120 metros).

El sistema de seguridad del dron contará con un conjunto de sensores al que definen como “percibe y evita”, para poder esquivar obstáculos y moverse a distancias a más de 10 millas (unos 16 kilómetros) de la base sin problemas. “La seguridad es nuestra prioridad”, subraya Kish. “Los drones no estarán en el mundo real hasta que podamos demostrar que son verdaderamente seguros”.

La IA y softwares de predicción y prevención de congestión urbana.

Para hacer frente a estos cambios que ha generado el crecimiento del e-commerce, el análisis ‘Excelencia operativa en las redes logísticas’, elaborado por Oliver Wyman, recomienda a las empresas de paquetería incorporar la inteligencia artificial en sus operaciones, lo cual les permitiría crear plataformas logísticas más dinámicas. También sugiere aproximar la proporción actual entre coste fijo y variable de un 70:30 a un 60:40.

El objetivo de incluir la inteligencia artificial es conseguir una planificación más ágil, que permita anticipar estos volúmenes para gestionar y planificar de forma eficiente las plataformas, rutas y el personal. Con ello, contribuiría a configurar la red de plataformas logísticas y hubs dependiendo de la demanda del día, así como a organizar a los trabajadores de forma más eficiente y productiva, y que no haya mano de obra infrautilizada.

“La fase desde que el repartidor sale de la plataforma hasta la recepción en mano por parte del usuario final, la denominada última milla, representa más del 50% de los costes de envío de un paquete” asegura Wyman.

Para mejorar este proceso, Oliver Wyman recomienda previsiones inteligentes, que puedan ayudar a reorganizar las rutas diarias para optimizar el uso de vehículos y repartidores disponibles. Las rutas, por ejemplo, pueden adaptarse a la fijación de precios de incentivo, incluyendo un cierto porcentaje de paradas de pedido bajo demanda, ideal para alimentos frescos y entregas en el mismo día.

Para mejorar progresivamente la planificación de estos recorridos, el machine learning o aprendizaje automático es la herramienta elegida. Se puede adquirir conocimiento de dónde están los mejores puntos de estacionamiento y cuánto tiempo es necesario por parada, al tiempo que estiman el impacto de la congestión del tráfico.

Un buen ejemplo de esto en Chile es Beetrack, que, con un sistema de optimización de ruta y trazabilidad ofrece una solución eficiente a los consumidores. Además, permite mejorar los resultados de un desarrollo sostenible, al tener un control sobre la localización y estado de los vehículos.

Tecnologías de reparto como solución para el consumidor.

En la actividad actual del comercio a nivel global, el fenómeno de la Gig Economy ha fomentado un creciente número de empresas de servicio que funcionan con empleos colaborativos. Esto es particularmente cierto para las compañías con tecnología de reparto, quienes han encontrado una gran oportunidad con el crecimiento del e-commerce y la necesidad de las grandes empresas de mejorar su logística de última milla.

Como consecuencia, en un entorno donde Uber Eats, Cornershop y Rappi, son servicios que se vuelven cada vez más cotidianos en la vida de los usuarios, los hábitos de consumo se han convertido en una aspiración muy común: recibir tus compras en la puerta de la casa. La logística de consumo masivo se enfrenta a un gran reto, satisfacer a consumidores con entregas rápidas o casi inmediatas en urbes congestionadas.

En las aplicaciones de delivery, la flota ronda entre los 18 mil usuarios, lo que ha masificado el uso de las bicicletas, los scooters eléctricos, los monopatines, entre otros. Este tipo de movilización ha comenzado a tener un importante protagonismo como medio de transporte, brindando un servicio que, como externalidad positiva, descongestiona la ciudad y ayuda al medioambiente.

¿Qué nos depara el futuro?

Hoy ya existen iniciativas como los softwares con IA y tecnologías de reparto que poco a poco han tomado protagonismo y están cada vez más presentes en los procesos de logística de consumo masivo y de última milla, ofreciendo mayor rapidez en la entrega. Estas opciones evitan seguir congestionando las urbes y se comportan de forma amigable con el medio ambiente.

Aún se requiere de mayores esfuerzos para alcanzar grandes resultados, pero quizás el mañana se encuentra de la mano de grandes empresas como Amazon e innovadoras iniciativas como Matternet, que con vehículos y drones autónomos dibujan un futuro muy cercano que generará una gran revolución en la logística mundial.