En la gestión de la distribución urbana de mercancías, que conlleva procesos altamente digitalizados, la inteligencia artificial resulta clave para una gestión óptima de escenarios.
La distribución urbana de mercancías engloba todo el flujo que se produce en el interior de la ciudad. Más concretamente, incluye la última parte de la cadena de suministro, así como las operaciones asociadas a la entrega, recolección, transferencia, carga y descarga, colocación en puntos de venta y retorno de logística inversa.
Se trata de un eje clave indispensable para la ciudad, ya que distribuye los servicios básicos para la población urbana, a la vez que apoya el desarrollo de la economía local, abarcando la actividad mercantil y productiva. Sin embargo, genera importantes externalidades. La contaminación ambiental o acústica, la ocupación del espacio público o la siniestralidad son ejemplos de los principales impactos que puede producir en la ciudad.
La irrupción del comercio electrónico, junto con la aparición de nuevos modelos de negocio, no sólo está suponiendo un incremento de las operaciones de distribución de mercancías, sino que está transformando la industria logística, cada vez más compleja y global, poniendo el sector y el territorio donde se desarrolla bajo grandes presiones.
Por otro lado, es importante también considerar que los consumidores tienden a ser cada vez más exigentes con los tiempos de entrega, lo que ha conllevado una reducción de los tiempos de proceso necesarios a lo largo de toda la cadena de suministro. A su vez, esta aceleración se traduce a menudo en un incremento de la magnitud de los impactos generados, con una complejidad añadida para ser gestionados adecuadamente, dado que la transformación ha ido mucho más rápida que la legislación y la regulación necesarias para su ordenación.
Actualmente, la gestión de la distribución urbana de mercancías representa un reto para cualquier municipio que, sin afectar al bienestar ni reducir los servicios, quiera mejorar en términos de sostenibilidad, eficiencia y seguridad. La presión en este sentido es evidente, especialmente considerando que en 2018 en Barcelona se produjeron 23 millones de compras online, con un 86% de las entregas realizadas a domicilio u oficinas. En todo Catalunya, en el período de 2018 a 2020, se produce un incremento del comercio de empresas a consumidores (B2C) del 44,6% y un incremento del 15% de las entregas a domicilio.
La gestión de la distribución urbana de mercancías o de la logística en general se lleva a cabo mediante procesos altamente digitalizados. Gracias a la consecuente proliferación de datos de calidad que se producen y a la potencialidad de un uso conjunto de los mismos, donde administraciones, empresas, y sociedad pueden intercambiar información en casi tiempo real, se genera el escenario ideal para la aplicación de tecnologías basadas en datos como la inteligencia artificial. En este sentido, la inteligencia artificial nos proporciona un conjunto de técnicas y metodologías destinadas a permitir que los sistemas informáticos simulen los procesos de inteligencia humana, como puede ser la recomendación y la toma de decisiones para una gestión óptima de escenarios.
Dentro de la inteligencia artificial, el campo del aprendizaje automático nos proporciona un conjunto de metodologías y estrategias para generar conocimiento a partir de experiencias anteriores. Por tanto, dado un escenario con alta disponibilidad de información histórica, que nos permite aprender de experiencias pasadas y correlacionar información de operativa logística con eventos o alarmas que se van sucediendo, es posible disponer de un conocimiento del estado global en tiempo real que nos habilita para el análisis causa raíz de los eventos y alarmas relacionados con la distribución. Por supuesto, se alimenta de los sistemas predictivos que nos ayudan a entender cuál será el escenario futuro más probable en diferentes escalas temporales, de modo que nos encontramos con un caldo de cultivo ideal donde una gestión dinámica prescriptiva es posible.
Ahora es necesario que esta tecnología esté al alcance de todos los actores de la cadena de valor, independiente de su dimensión o capacidad.
Aun así, la gestión prescriptiva requiere de iniciativas basadas en datos que aglutinen la información para facilitar la generación de conocimiento con técnicas como las de la inteligencia artificial. Es por eso por lo que soluciones tecnológicas como un “Observatorio de la Distribución Urbana de Mercancías”, con datos abiertos de diferentes fuentes públicas y privadas, que sirvan de base para generar los modelos de comportamiento de la logística urbana, enriqueciendo las fuentes con otros datos de interés como la información del tránsito, la meteorología o la normativa vigente, permite a los diferentes actores de la cadena de valor tomar decisiones entendiendo cuál es el impacto sobre las externalidades que puede producir cualquier desviación de las variables introducidas en el modelo. En este sentido, el rol de las administraciones públicas para proporcionar este tipo de información de forma anónima y agregada es clave.
Podemos imaginar diferentes ejemplos que explotan fuentes de información de tal valor, como por ejemplo soluciones destinadas a la mejora de la distribución del canal Horeca, a través de plataformas de mutualización de cargas, trazabilidad de mercancías u optimización de rutas, entre otros. Este tipo de soluciones, nos permitirían responder a preguntas como ¿cuál debería ser la dimensión de mi flota y equipo humano necesario para dar respuesta a la predicción de demanda?
O para dar otro ejemplo centrado en operativa a más corto plazo, imaginemos las entregas ya previstas para esta semana, ¿cómo distribuyo la carga entre diferentes vehículos y personas? Si se trata de mercancías perecederas, ¿llegarán con los parámetros de calidad adecuados? O, por otro lado, si surge un incidente o imprevisto, ¿cómo adapto la logística para responder a ello? ¿Y qué priorizo? ¿Coste? ¿Impacto ambiental? ¿Imagen? Son preguntas que las personas solucionan cada día, pero que sistemas como los que proponemos facilitan y simplifican de forma muy notable.
Hasta ahora hemos estado hablando de la gestión de la operativa, tanto en tiempo real, como en diferentes escalas temporales. Pero ¿cómo puedo evaluar escenarios que nunca han ocurrido? Existen tecnologías de la inteligencia artificial que, usadas juntamente con herramientas como pueda ser la simulación clásica, elevan las soluciones a otra dimensión. La evaluación de escenarios what-if, que podríamos traducir como “qué pasaría si hago esto, o si pasa lo otro”, nos permite incrementar nuestra eficiencia y resiliencia ante escenarios imprevistos. Básicamente nos permiten definir nuestros propios escenarios para permitir a los gestores tomar decisiones basadas en la evaluación de impacto correspondiente. Por ejemplo, ¿qué pasa si la demanda se incrementa de forma considerable?; ¿cómo deberé adaptarme a ello?; o ¿qué infraestructura de carga eléctrica va a necesitar mi flota?; ¿cómo evolucionará la autonomía de los vehículos y la disponibilidad de los puntos de carga en los municipios y cómo afectará eso a mis rutas? Estas mismas preguntas se las pueden hacer las administraciones para entender dónde hace falta reforzar infraestructuras, modificar las Áreas de Distribución Urbana de Mercancías o proveer de legislación para facilitar una convivencia efectiva con la población.
En definitiva, las oportunidades que la inteligencia artificial nos ofrece para mejorar la gestión de la Distribución Urbana de Mercancías considerando las necesidades de todos los actores de la cadena es evidente. Durante los últimos años, los progresos han sido evidentes y sus resultados los avalan. Ahora es necesario que esta tecnología esté al alcance de todos los actores de la cadena de valor, independiente de su dimensión o capacidad. Sólo así conseguiremos ser más eficientes y resilientes en un entorno muy dinámico y cambiante como en el que estamos inmersos.