Vitaly Verbilovich: “El aprendizaje automático permite aumentar la transpariencia en las cadenas de suministro”
El grupo corporativo AsstrA-Associated Traffic AG utiliza algoritmos de aprendizaje automático para resolver tareas en varias categorías. Así lo explica el jefe del departamento de investigación y desarrollo de AsstrA, Vitaly Verbilovich.
- 24 enero 2020 01:00
- Última actualización
23 enero 2020 13:54
En primer lugar, “AsstrA aplica estos algoritmos en la digitalización de trámite de documentos a través de la elaboración de bases de datos relevantes con un continuo procesamiento de información”, detalla Verbilovich.
Además, el grupo aplica estos algoritmos “para pronosticar e informar sobre posibles causas de fuerza mayor en las rutas de transporte”, asegura Verbilovich. En este sentido, con el propósito de aumentar la transparencia de la cadena de suministro, AsstrA colabora con Shippeo, cuyos algoritmos “permiten aumentar la transparencia de las cadenas de suministro en tiempo real, así como para predecir posibles problemas en la ruta del transporte y señalizarlos”, asegura el jefe del departamento de investigación y desarrollo de AsstrA. Por otra parte, dichos algoritmos se aplican también en el análisis predictivo de patrones en indicadores obtenidos durante períodos anteriores y la evaluación de riesgos y oportunidades futuras.
Aprendizaje automático
Para llevar a cabo el análisis e interpretación de grandes cantidades de datos, se utilizan los algoritmos de aprendizaje automático, ML (Machine Learning, en sus siglas en inglés). ML realiza pronósticos basados en la información recibida y las tendencias identificadas y “se utiliza en todas las áreas de transporte y logística”, asegura Vitaly Verbilovich.
Por una parte, en la logística de almacén, “la visión por computadora monitorea el inventario de bienes en los almacenes, controla a los trabajadores y garantiza la seguridad en las instalaciones”, apunta Vitaly Verbilovich.
En los despachos, “con base en la información recopilada sobre el transporte, se planifican y construyen rutas, se pronostican olas de temporada”, explica el jefe del departamento de investigación y desarrollo de AsstrA.
Por lo que respecta a las ventas, “se elaboran pronósticos de los volúmenes de ventas, los cambios en la política de precios de la compañía de transporte y logística, inclusive tomando en cuenta los indicadores históricos de la venta de servicios”, afirma Verbilovich.
En cuanto a seguridad, “los modelos de puntuación de objetos, basados en métodos estadísticos numéricos, ayudan a identificar contratistas inescrupulosos o potencialmente problemáticos incluso antes del inicio de la cooperación, basados en la información sobre sus relaciones con los proveedores”, agrega Verbilovich.