Uno de los procesos que más presión recibe en la cadena de suministros global es la última milla, ya que la masificación del eCommerce y el cambio en los patrones de consumo provocaron una explosión en la demanda de clientes. Por eso, las compañías y emprendimientos requieren de eficiencia y optimización, cualidades que han vuelto fundamental la integración de tecnología.
Pero, ¿por qué un negocio debería controlar su última milla mediante software, y no a mano o mediante una planilla de Excel? La respuesta está en la serie de funcionalidades y parámetros que el machine learning puede monitorear a partir de datos.
Álvaro Echeverría, cofundador y CEO de la startup de logística inteligente SimpliRoute, señala que “el uso de algoritmos e inteligencia artificial en la última milla han permitido a las empresas ahorrar costos y mejorar la experiencia del cliente". Todo esto gracias a la optimización de rutas, que permite reducir hasta un 34% de los kilómetros recorridos. Sin embargo, el ruteo es el beneficio más visible. Son muchas otras las variables que la tecnología puede monitorear mediante datos.
A continuación, ejemplos de lo que el software puede realizar:
- Elegir vehículos según su “habilidad”: Al momento de crear una ruta, se puede especificar la habilidad que requieren específicamente esas visitas. para que el software haga match entre los productos y el vehículo.
- Monitorear la cadena de frío: A través de una instalación integrada con GPS, se puede monitorear en tiempo real la temperatura de cada vehículo. Esta funcionalidad es muy útil para los vehículos que realizan entregas de productos que requieren una estricta cadena de frío, como congelados, carnes, chocolates, y artículos sanitarios.
- Diferenciación de flotas de vehículos: Un mismo negocio puede tener distintas flotas vehiculares. El ejemplo más gráfico se da con aquellos negocios que cuentan con una flota propia, y otra tercerizada. También las flotas de vehículos se pueden diferenciar por tamaños o tipos de vehículos; o por turnos.
- La dimensión de la carga: Al momento de asignar una ruta y carga a cierto vehículo, la tecnología permite ingresar variables relacionadas al volumen de los productos para mejorar la eficiencia. Por ejemplo, se puede ingresar el peso que resiste cada vehículo y el peso volumétrico de los paquetes con los que se cargará.
