Juan Porta
Los sistemas de gestión inteligente se están convirtiendo en una parte fundamental de la industria de la carga aérea en España. Estos sistemas utilizan algoritmos avanzados y análisis de datos en tiempo real para optimizar los procesos de carga, seguimiento y entrega de mercancías. Permiten a las compañías aéreas y a los operadores logísticos tener una visibilidad completa de la cadena de suministro, mejorar la eficiencia operativa y reducir los tiempos de respuesta. Además, facilitan el intercambio de información entre todos los actores involucrados, desde las aerolíneas hasta las aduanas y los agentes de carga.
AIS Group, especialista en inteligencia artificial y analytics, ha construido dos tipos de modelo de IA tomando como fuentes la información histórica de carga, así como indicadores macroeconómicos relacionados con la operativa de transporte de mercancías, como puede ser el Producto Interior Bruto (PIB) o la balanza comercial.
El primer conjunto de modelos permite predecir la carga aérea por aeropuerto y por tipo de vuelo (carga o pasajero). En esta primera fase, para construir los modelos, se han tomado los datos relativos a los aeropuertos de Madrid, Barcelona, Zaragoza y Vitoria-Gasteiz, por lo que estas terminales podrían integrar ya en su día a día la plataforma Muelle Digital, que incorpora estos modelos para predecir el comportamiento de la demanda de carga área mensual.
Una de las conclusiones principales de este primer tipo de modelos es que aquellos que incluyen la información macroeconómica ajustan mucho mejor las predicciones respecto al volumen de carga (toneladas).
El segundo conjunto de modelos se centra en predecir la distribución de la carga por tipo de producto y por origen-destino. En su desarrollo se han utilizado técnicas avanzadas de IA, como el machine learning, que aumentan considerablemente el grado de acierto en las predicciones, dejando un error medio de los modelos de entre 10-15%, lo que desde AIS consideran un porcentaje notoriamente bajo.
Para ser más eficiente y facilitar la labor de los profesionales involucrados en la gestión de la carga, se ha programado un proceso automático que busca dentro de las miles de combinaciones de modelos posibles aquella que arroja los resultados más adecuados para cada una de las combinaciones, es decir, aeropuerto, avión de carga o de pasajeros, dirección del transporte, entre otros.