Cómo gestiona la IA el diseño y la optimización de redes de transporte
El diseño de la red de transporte es una de esas decisiones estratégicas que tienen un impacto desproporcionado en los costes. La ubicación de sus centros de distribución, las rutas que los conectan con los clientes y los proveedores, los modos de transporte utilizados en cada ruta y las estrategias de consolidación de envíos interactúan para determinar su coste logístico total y su capacidad de servicio.
La mayoría de las empresas revisan el diseño de su red con poca frecuencia, si es que lo hacen. La red se configuró hace años basándose en condiciones que han cambiado desde entonces, y la inercia de las operaciones existentes la mantiene en su sitio. La optimización de redes con IA hace práctico evaluar y refinar el diseño de la red continuamente.
Modelado del coste total
El diseño de redes con IA comienza con un modelo de coste integral que incluye el transporte de entrada desde los proveedores hasta las instalaciones, el transporte de salida desde las instalaciones hasta los clientes, los costes operativos de las instalaciones (que varían según la ubicación), los costes de mantenimiento de inventario (que dependen de cuántas instalaciones opera y de cómo se distribuye el inventario) y las implicaciones de servicio de las distintas configuraciones (velocidad de entrega a las ubicaciones de los clientes).
El modelo captura los compromisos entre estos elementos de coste. Añadir un centro de distribución reduce la distancia del transporte de salida pero aumenta los costes de las instalaciones y potencialmente aumenta el inventario total. Consolidar en menos instalaciones reduce los costes de las instalaciones pero aumenta el transporte de salida. La IA evalúa estos compromisos en miles de configuraciones posibles para identificar el diseño que minimiza el coste total al nivel de servicio requerido.
Análisis de escenarios
Las herramientas de red con IA admiten una rápida evaluación de escenarios. ¿Y si añade un CD en el sureste? ¿Y si cierra el CD más pequeño y redistribuye su volumen? ¿Y si un cliente importante traslada su ubicación de recepción? ¿Y si los costes de combustible aumentan un 30 por ciento?
Cada escenario produce un análisis de costes completo mostrando el impacto en cada elemento de coste y el cambio resultante en las métricas de servicio al cliente. Esta capacidad rápida de escenarios permite a las empresas evaluar más opciones que los estudios de redes tradicionales, que suelen ser caros encargos de consultoría que evalúan un número limitado de escenarios predefinidos.
Análisis de patrones de demanda
El diseño de la red debe reflejar dónde está realmente la demanda, y los patrones de demanda cambian con el tiempo. La IA analiza los datos de pedidos de los clientes para identificar cómo se distribuye geográficamente la demanda, cómo ha cambiado a lo largo del tiempo y dónde se prevé que crezca. Una red diseñada en torno a los patrones de demanda de 2020 podría no ser óptima para la demanda de 2026 si se han producido cambios significativos.
Optimización del modo dentro de la red
Más allá de las ubicaciones de las instalaciones, la IA optimiza los modos de transporte utilizados en cada ruta. Algunas rutas son candidatas para el ferrocarril intermodal. Algunas pueden beneficiarse de la consolidación LTL. Algunas requieren servicio dedicado de carga completa. La mezcla óptima de modos depende del volumen, los requisitos de tiempo de tránsito, el coste y la fiabilidad para cada ruta específica.
La IA evalúa las opciones de modo para cada ruta de la red y recomienda la mezcla que minimiza el coste de transporte cumpliendo con los requisitos de servicio. Esta optimización del modo puede reducir el gasto en transporte entre un 5 y un 15 por ciento incluso sin cambiar las ubicaciones de las instalaciones.
Para más información sobre cómo la IA da forma a la estrategia logística, consulte el análisis de logística y transporte de FirmAdapt.