Optimización de rutas de transporte: cómo optimizar las rutas de arrastre con IA

La optimización de rutas de transporte, y en especial las rutas de arrastre, se está convirtiendo en una prioridad para muchas empresas logísticas. Y es que, según datos de la comisión europea, el 21,2 % de los camiones que circulan por las carreteras europeas lo hacen vacíos, lo que supone un importante desperdicio de recursos y un alto e innecesario impacto medioambiental.

Con el objetivo de hacer frente a este y otros retos logísticos, las empresas están recurriendo a soluciones basadas en inteligencia artificial. La implementación de esta tecnología revolucionaria, unida a las capacidades ya conocidas de los TMS, están ofreciendo nuevas vías para optimizar costes y sacar más partido a las rutas de arrastre.

¿Quieres saber cómo la IA está transformando la optimización de estas rutas? En este artículo te contamos qué novedades está aportando esta tecnología.

¿Qué son las rutas de arrastre y qué papel juegan en la cadena logística?

Las rutas de arrastre, es decir, aquellas rutas de corta o media distancia que conectan dos o más centros logísticos entre sí, tienen un papel protagonista dentro de la cadena logística actual. Su función: habilitar el cross-docking y la ágil transferencia de mercancías entre almacenes, centros de distribución y hubs logísticos.

‍

Sin embargo, y a pesar de las grandes ventajas que ofrece esta estrategia logística, su planificación es compleja. La baja capacidad de los almacenes, cortas ventanas de tiempo, asignación de muelles, velocidad carga/descarga, programación… Cualquier error o contratiempo puede generar retrasos en cascada y afectar seriamente a toda la operativa. 

‍

Disponer de un sistema sólido de optimización de rutas de transporte, que pueda manejar fácilmente todas las variables en tiempo real, es clave. Y a pesar de que TMS ofrece todo lo necesario, la integración de funciones IA ha conseguido dar un paso adelante en la planificación y gestión de las rutas de arrastre.

¿Qué retos existen en la gestión de rutas de arrastre?

Según el informe Cross-docking with vehicle routing problem. A state of art review, el flujo de la mercancía, los costes, los problemas de interrupción de la cadena de suministro, los modelos de localización, la consolidación y los problemas ambientales son los principales retos a los que se enfrentan las empresas en la gestión de rutas de arrastre.

• Coordinación y sincronización de operaciones: el margen de maniobra es muy limitado y requiere una planificación precisa para evitar cuellos de botella. La coordinación debe ser perfecta.
• Aumento de los costes: aunque este sistema es una alternativa para reducir el coste logístico y el tiempo de respuesta al cliente, una mala gestión puede reducir la rentabilidad.
• Fluctuación de la demanda: el volumen de mercancías variable aumenta la dificultad a la hora de mantener una planificación eficiente de las rutas y una utilización óptima de los recursos disponibles.
• Interrupciones en el transporte: ante cualquier evento inesperado, desde obras en carretera o accidentes hasta condiciones meteorológicas adversas, es necesario poder replantear las rutas en tiempo real para minimizar el impacto.
• Escasez de conductores: el déficit de personal cualificado dificulta la planificación de las rutas y puede provocar retrasos o cancelaciones en los servicios. Esta situación requiere soluciones innovadoras.
• Riesgo de daños en la mercancía: el cross-docking conlleva un riesgo inherente de daños a la mercancía. La manipulación de los productos en los diferentes puntos de la cadena logística aumenta la probabilidad de deterioro, sobre todo cuando los tiempos de operación son ajustados y la presión por mantener los plazos es alta.
• Sostenibilidad: la presión por cumplir con regulaciones medioambientales cada vez más estrictas obliga a las empresas a buscar formas de optimizar sus rutas para minimizar emisiones. Reducir los vehículos vacíos o parcialmente cargados es el principal reto. 

IA para optimización de rutas de transporte: ¿Cómo funciona?

Para dar solución a estos y otros problemas existentes en las rutas de arrastre, las empresas han acudido a la tecnología. En los últimos años, la inteligencia artificial se ha posicionado como una de las soluciones más efectivas.

Los algoritmos de IA son capaces de procesar enormes cantidades de datos en tiempo real y tomar decisiones complejas u ofrecer sugerencias de optimización que serían imposibles para un ser humano. Combinada con sistemas TMS, la IA está revolucionando la forma en que se planifican y gestionan las rutas de arrastre.

A los ya tradicionales algoritmos metaheurísticos, los cuales resuelven de manera efectiva los VRPCD (Vehicle Routing Problem with Cross-Docking), se han sumado nuevas técnicas de machine learning y deep learning. Estos modelos de IA permiten incorporar variables dinámicas y patrones históricos para generar predicciones y simulaciones más precisas y adaptativas.

Cómo la IA está resolviendo los retos de las rutas de arrastre

• Rutas más eficientes: los algoritmos de IA tienen en cuenta todas las variables en tiempo real, como el tráfico, las condiciones climáticas, el estado de los vehículos o las ventanas horarias de los centros logísticos, para calcular las rutas óptimas.
• Predicción de la demanda: mediante el análisis de datos históricos y patrones de mercado, los sistemas de IA pueden predecir de forma precisa la demanda y optimizar la planificación de recursos.
• Optimización de la carga: capacidad para calcular la distribución óptima de la mercancía en los vehículos, maximizando el espacio disponible y reduciendo los viajes en vacío.
• Reducción de los costes: los sistemas de IA pueden identificar oportunidades de consolidación de cargas, calcular precios más competitivos y sugerir ajustes en tiempo real para maximizar la rentabilidad.
• Gestión proactiva: mediante el análisis de patrones históricos y datos en tiempo real, es posible anticipar problemas o interrupciones en la cadena logística antes de que ocurran, permitiendo tomar medidas preventivas. 
• Simulación: la IA permite crear modelos virtuales de las operaciones de cross-docking y rutas de arrastre, facilitando la evaluación de diferentes escenarios y estrategias antes de implementarlos en el mundo real.
• Flotas más sostenibles: los algoritmos pueden recomendar rutas más eficientes desde el punto de vista medioambiental y ayudar en la transición hacia vehículos eléctricos o de bajas emisiones.

Caso de éxito: Ontruck AI Tech  para resolver los problemas de rutas de arrastre de un gran operador logístico nacional

Este caso de éxito es un buen ejemplo del poder de la IA en la optimización de rutas de transporte. Un gran operador logístico nacional, con problemas a la hora de optimizar sus rutas de arrastre, implementó un gemelo digital, impulsado por el software de Ontruck AI Tech.

Mediante el uso de esta tecnología, la empresa pudo ganar claridad en una compleja red logística, optimizar sus rutas gracias a la simulación de escenario o tener una mayor visibilidad y control gracias a la información y alertas en tiempo real. Gracias a ello consiguió resolver varios problemas:

• Gestionar eficientemente una red de distribución con más de 50 delegaciones en España y Portugal, con más de 600 vehículos operan diariamente. El gemelo digital modela el flujo de envíos entre delegaciones y a través de las rutas, proporcionando una visualización clara de las operaciones.
• Ahora puede simular cambios en las operaciones de las delegaciones y en los flujos de las rutas, así como identificar rutas nuevas y más eficientes para mejorar el rendimiento de toda la red logística. Las simulaciones proporcionan proyecciones claras de cómo afectarán los cambios al flujo, los plazos de entrega y la utilización de los recursos.
• Monitorizar en directo vehículos y envíos, ofreciendo una visión actualizada de las operaciones. Las alertas inmediatas informan a los gestores de incidencias, como retrasos o averías en los equipos. Las acciones alternativas sugeridas, como el cambio de ruta o la reasignación de recursos, ayudan a resolver los problemas de forma proactiva.

IA como aliado en la optimización de rutas de arrastre

En un mercado tan competido, exigente y regulado, donde los márgenes son cada vez más ajustados, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta muy poderosa a la hora de optimizar las rutas de transporte.

Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y tomar decisiones complejas está permitiendo a las empresas logísticas alcanzar nuevos niveles de eficiencia operativa, reducir costes y minimizar su impacto ambiental. 

Software como el de Ontruck AI Tech está democratizando su implementación, gracias a su compatibilidad con todo tipo de TMS. La transformación digital en la logística, impulsada por la IA, está marcando el camino hacia una nueva era en la optimización de rutas de transporte.

‍

Bibliografía:

• Handley, L. (2022, 12 septiembre). Delivery trucks have a dirty secret. And there’s no easy fix in sight. CNBC. https://www.cnbc.com/2022/09/12/delivery-trucks-are-driving-billions-of-miles-completely-empty.html 
• Rotta, E. C. G., & Becerra-Fernández, M. (2017). Cross-docking with vehicle routing problem. A state of art review. Scielo.org. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0012-73532017000100271