6 formas de mejorar el rendimiento de su flota con el Machine Learning
El Machine Learning (ML) se ha convertido en un tema habitual entre los miembros de TI de la cadena de suministro, precisamente porque ayuda a los operadores de flotas a maximizar el rendimiento del trabajo al mejorar la precisión de los datos utilizados para planificar y ejecutar las entregas.
Los algoritmos de Machine Learning son modelos matemáticos que se basan en datos de muestra para hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello. La información generada por las flotas rastreadas por GPS es una excelente fuente de datos para que el aprendizaje automático mejore las rutinas de entrega. ¡Compruébelo!
1 - Lugar de entrega: un reto recurrente para las empresas que realizan entregas en las obras es determinar el lugar de descarga en las zonas de construcción. Esto se debe a que la dirección puede no tener la estructura necesaria para la descarga, y a que las empresas no siempre tienen los datos del mapa digital en sus bases de datos porque la ubicación es nueva y aún no dispone de información más sólida. En estos casos, el Machine Learning puede utilizar los datos reales del lugar de entrega para afinar la dirección o las geocoordenadas utilizadas por el sistema de planificación de rutas. El resultado son rutas más precisas y factibles, tiempos de entrega planificados más exactos y menos molestias para el conductor, ya que sabrá exactamente dónde hacer la entrega.
2 - Tiempos de servicio: los tiempos de servicio pueden variar en función de varios factores, como los recursos implicados, el tipo de vehículo, los productos entregados, el trabajo de preparación, etc. Muchos sistemas de planificación de rutas tienen la capacidad de modelar los tiempos de servicio basándose en los indicadores anteriores, utilizando conceptos como los "estándares de ingeniería". Sin embargo, aunque se trate de modelos muy desarrollados, no dejan de ser representaciones del mundo real y pueden no tener en cuenta todos los factores que determinan los tiempos de servicio. El Machine Learning toma los datos estratégicos del tiempo de servicio para determinar los más representativos. Esto mejora la fiabilidad de la entrega y potencialmente aprovecha la productividad de la entrega, ya que cualquier tiempo de contingencia que se haya incorporado originalmente a la parada puede reducirse, permitiendo más descansos en la ruta.
3 - Tiempos de parada: los tiempos de parada pueden variar en función de la ubicación del cliente, las limitaciones de aparcamiento y otras consideraciones físicas (incluyendo el tipo de vehículo y las habilidades del conductor). Como se ha mencionado anteriormente, muchos sistemas de planificación de rutas tienen la capacidad de modelar los tiempos de parada en detalle, pero todavía son representaciones o toda la información sobre una parada individual no está disponible para ser considerada en el cálculo. El Machine Learning puede utilizar los datos del tiempo de parada para determinar cuál es el tiempo más representativo, ayudando a la productividad de la descarga, ya que se puede reducir cualquier tiempo de contingencia originalmente incorporado en la parada, y de la misma manera que el punto anterior, permite un mayor número de descansos en la ruta.
4 - Tiempos de viaje: los tiempos de viaje pueden variar según el tipo de vehículo, la red, la hora del día, el clima y otros factores. La mayoría de ellos pueden ser modelados de forma muy detallada. Sin embargo, las condiciones locales hacen que la velocidad de las carreteras pueda variar mucho. El Machine Learning puede utilizar los datos de las entregas para determinar si las velocidades de las carreteras modeladas son más lentas o más rápidas de lo que realmente se experimenta. Esta información puede utilizarse en la planificación de rutas para crear rutas más precisas y fiables.
5 - Rendimiento individual del conductor: el rendimiento del conductor puede variar por múltiples razones, desde la experiencia hasta la velocidad de conducción y la conducta personal. Comprender el rendimiento de los conductores permite definir mejor lo que constituye un "buen" rendimiento, así como incorporarlo correctamente a los procesos de planificación y ejecución de rutas. El Machine Learning puede evaluar el rendimiento del conductor para determinar un factor de rendimiento para cada conductor, lo que ayuda a maximizar la productividad de las entregas y a reflejar correctamente la capacidad del conductor.
6 - Hora estimada de llegada (ETA): proporcionar una ETA precisa es una parte importante de la experiencia del cliente y ayuda a los contratistas a ser más productivos con sus equipos. El tiempo estimado de llegada puede calcularse dinámicamente utilizando varios factores, como la velocidad y las limitaciones de la red de carreteras, los tipos de vehículos, la velocidad predictiva de la carretera y los tiempos de parada, servicio y recorrido calculados tradicionalmente, así como el estado actual de la ruta. Teniendo en cuenta todas las formas en que el Machine Learning puede calcular mejor los tiempos y el rendimiento de los conductores mencionados anteriormente, el ETA puede ser mucho más preciso, dando a los clientes una mejor experiencia de entrega y permitiendo a los contratistas detectar problemas de entrega antes de que ocurran.
El Machine Learning puede ayudar a las empresas a mejorar las operaciones de la flota de algunas maneras muy tangibles: desde planes de entrega más precisos y tiempos de llegada a los clientes, hasta el aumento de la productividad. Probablemente, la mejor noticia para los operadores de flotas es que estas ventajas están a su alcance hoy en día, ya que el Machine Learning ya se está incorporando a los modernos sistemas de planificación y envío de rutas.
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