Lucía Tajuelo, VP de Producto de Trucksters, fue la encargada de efectuar un recorrido alrededor del Sector, explicando cómo algunas empresas de transporte de mercancías han implementado la inteligencia artificial (IA) en sus procesos para mejorarlos.
Tajuelo apuntó que “el 95% de las mercancías en España se mueve en camión, concretamente a bordo de unos 560.000 vehículos pesados. Sin camiones, los centros de producción no se conectarían con los centros de consumo, lo que provocaría un desabastecimiento de la población. Esto se traduce, además, en que el Sector representa un 5% al PIB, genera más de medio millón de empleos directos, gestionando el 75% de las exportaciones españolas hacia la Unión Europea, sobre todo a destinos como Alemania, Francia, Benelux y Reino Unido”.
El transporte de mercancías por carretera es “un Sector flexible, eficiente y rápido. Su capilaridad, coste y adaptabilidad a las necesidades de producción y comercialización, lo convierten también en muy atractivo y competitivo. En la última década, este Sector ha evolucionado tecnológicamente más que en toda su historia, que se remonta a 1896, cuando el alemán Gottlieb Daimler puso en funcionamiento el primer camión del mundo”, recordaba la directiva de Trucksters.
El Sector se compone actualmente por más de 103.000 empresas con autorización de transporte de mercancías, de las que la mitad tiene un solo vehículo, y un 80% menos de cinco. Y eso indica que “cada vez se van generando más datos, que deben ser automatizados, para lo que muchas empresas optan por la inteligencia artificial (IA). Hablamos de una máquina capacitada para realizar algunas tareas de una persona humana, como la percepción visual, reconocimiento del habla y decisiones o traducción entre idiomas”.
Ventajas: aumenta la rentabilidad, mejora la eficiencia de recursos, reducción de emisiones de carbono, mejor servicio al cliente y valor añadido y, por ende, mayor adaptabilidad a los cambios, permitiendo conectar nuevas variables.
Durante el webinar, Tajuelo aportó algunos ejemplos de empresas han aplicado la inteligencia artificial:
- Food service Dinamarca: en sus almacenes no tenían un control sobre el mantenimiento de la temperatura. Uno de sus objetivos para su nuevo almacén era tener la temperatura controlada y, para ello, recurrieron a la inteligencia artificial. Gracias a esto, detectaron que para la temperatura controlada se mantenía mejor si permitían, cada 30 minutos, el paso de los trailers. La inteligencia artificial calculaba el tiempo de acceso. Por otro lado, otro de sus objetivos era la aplicación de la inteligencia artificial en el nuevo centro de control para la puntualidad de los camiones, ya que en los anteriores almacenes se limitaban a copiar la matrícula cuando accedían a la zona de carga y descarga. Desarrollaron un sistema a través de inteligencia artificial de lectura de la matrícula haciendo un check in y un check out.
- Azimut quiso mejorar la seguridad en los conductores, ya que pasan muchas horas al volante. A través de la inteligencia artificial, desarrollaron un modelo de detección facial, visión y control de la cara de los conductores y de la postura de la cabeza. El sistema puede emitir un pitido si detecta que el conductor se está durmiendo, por ejemplo, y en el caso de que el camión se acerque demasiado a otro vehículo, frena en seco.
- CargosNap tenía el problema de que cuando llegaba una carga, tenía que ver de qué se trataba y clasificarla en el almacén, por lo que quiso implementar un sistema de inteligencia artificial para reducir tiempos de clasificación.
- DHL prevé la demanda de sus clientes para planificar y organizar sus operaciones, dependiendo de los patrones de sus clientes.
El método de relevos
Una vez explicado todo esto, Tajuelo repasó la historia de Trucksters, una startup fundada en 2018 que persigue la mejora de las condiciones de los transportistas como su principal objetivo. Para ello crearon el sistema de relevos.
Con la aplicación de la inteligencia artificial, Trucksters declara haber “mejorado la calidad de vida de los conductores y un 50% los tiempos de tránsito”.
El modelo consiste en que el conductor, en vez de realizar un viaje de nueve horas y una parada de 11 horas, para después continuar el viaje, es relevado por otro conductor coincidiendo con su descanso de 45 minutos, haciendo posible que la carga continúe en tránsito hacia su destino y que el conductor regrese con otra carga que va hacia el destino desde el que partió.
El beneficio de esto es que, por un lado, el conductor regresa a su casa y por otro, la mercancía está vigilada en todo momento. El modelo de inteligencia artificial se vuelve más complejo cuando son rutas fuera de España, por lo que ayuda a tomar decisiones para que el conductor pase el menor tiempo posible fuera de su casa, concluyó Tajuelo.
