Un viajante, un cartero chino e IA para optimizar las rutas de reparto

La optimización de rutas en logística ha sido históricamente un reto debido a la gran cantidad de variables que intervienen en el proceso. Factores como el tráfico, las restricciones horarias, las distancias entre puntos de entrega y las capacidades de los vehículos han complicado la búsqueda de soluciones eficientes.

Tradicionalmente estos problemas se abordaban con aproximaciones y métodos heurísticos, reglas de negocio establecidas a partir de la experiencia, primero, y con software especializado basado en algoritmos matemáticos de optimización, después.

Esa complejidad de la planificación de rutas se ha modelado matemáticamente a través de problemas clásicos como el Problema del Viajante y el Problema del Cartero Chino.

Modelos matemáticos aplicados a la logística

El Problema del Viajante y el Problema del Cartero Chino surgieron en el ámbito de la teoría de grafos y la optimización combinatoria a mediados del siglo pasado, y los dos han servido como base para el desarrollo de algoritmos avanzados aplicados a la logística y la distribución. Ambos modelos se refieren a situaciones comunes en el contexto del transporte, la movilidad y la distribución.

• El Problema del Viajante busca la ruta más eficiente para visitar un conjunto de puntos y regresar al inicio asegurando un trayecto óptimo en términos de tiempo y distancia y con el menor coste posible.
  
  —Aplica en la planificación y optimización de entregas en puntos dispersos como pueden ser servicios de reparto, rutas de transporte o en la industria manufacturera para la planificación de producción.
• El Problema del Cartero Chino se enfoca en recorrer de manera eficiente todas las calles o partes de una red minimizando la distancia total para ahorrar tiempo y costes.
  
  —Se aplica en sectores donde la cobertura uniforme es una prioridad, en actividades como la distribución postal, la recolección de residuos, el mantenimiento de infraestructuras, la gestión de flotas de limpieza urbana, la distribución de correo postal o la la vigilancia y patrullaje

Con el auge del comercio electrónico y la necesidad de sistemas logísticos más ágiles, eficientes y sostenibles, la IA es una herramienta clave para abordar ambos problemas matemáticos.

Soluciones de IA avanzada para optimizar la logística

Si bien los algoritmos tradicionales pueden encontrar soluciones válidas para ambos problemas, su aplicación a gran escala suele volverse ineficiente, ya que la dificultad de su resolución crece muy rápido y en muchos casos de forma exponencial.

Aquí es cuando la IA ofrece enfoques avanzados que permiten obtener soluciones mucho más aproximadas de manera más eficiente:

• Aprendizaje profundo: Utiliza redes neuronales que analizan grandes volúmenes de datos históricos para identificar patrones y mejorar la toma de decisiones, imitando y acumulando rápidamente la experiencia de repartidores experimentados.
• Aprendizaje por refuerzo: Permite que la IA explore múltiples combinaciones y optimice estrategias a través de prueba y error, mejorando las rutas con cada iteración.

Mediante el uso de estas técnicas avanzadas, la IA es capaz de identificar rutas óptimas con rapidez y flexibilidad adaptándose a factores cambiantes como el tráfico, las condiciones meteorológicas o la demanda variable, entre otras.

Integrar la IA en la logística optimiza la eficiencia operativa y redefine la planificación y ejecución de los procesos de distribución.

Impacto de la IA en logística más allá de las entregas

Más allá de la optimización de rutas y la mejora en la planificación de entregas, la IA está redefiniendo el sector logístico en múltiples niveles. Su impacto se extiende a la gestión eficiente de la demanda, el mantenimiento predictivo de infraestructuras y maquinaria y la automatización de procesos clave, lo que permite una logística más flexible, precisa y sostenible:

• Predicción de la demanda: Analiza datos de ventas, eventos, clima y patrones de movilidad para anticipar necesidades y ajustar recursos de almacenamiento y distribución. La IA permite integrar múltiples fuentes de datos, incluyendo movilidad real de la población, turismo y eventos, proporcionando una previsión más precisa y eficiente.
• Optimización de almacenes: Implementa algoritmos para organizar mejor la disposición de productos, reduciendo tiempos de procesamiento y mejorando la eficiencia operativa.
• Mantenimiento predictivo: Sensores IoT junto con IA detectan posibles fallos o necesidades de mantenimiento y reparación en vehículos y maquinaria, reduciendo los costes, las paradas no programadas y los tiempos de inactividad.
• Automatización y visión artificial: Tecnologías como gafas inteligentes y sistemas de cámaras agilizan la manipulación de mercancías y refuerzan la seguridad en almacenes.
• Sostenibilidad: La reducción de trayectos innecesarios y la optimización del consumo energético disminuyen el impacto ambiental del sector. Dado que el sector logístico representa el 30% del consumo total de energía final en la UE, la IA ayuda a minimizar desplazamientos y mejorar la eficiencia en el uso de recursos.

Caso de éxito: Smart Steps en Infra Brasil

En el ámbito de la logística, comprender la movilidad es fundamental para optimizar los procesos de distribución y mejorar la eficiencia operativa. La capacidad de analizar el movimiento de personas, vehículos y mercancías permite a las empresas adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes y anticipar las necesidades del mercado.

En Telefónica Tech trabajamos con la empresa de logística Infra SA, de Brasil, para optimizar su red de transporte mediante nuestra plataforma Smart Steps. A través del análisis de datos de movilidad, Infra SA logró reducir sus costes operativos y emisiones de CO₂, mejorando así la eficiencia y sostenibilidad de sus procesos logísticos.

Este caso es un ejemplo de cómo la integración de soluciones basadas en IA y Big Data puede transformar de manera significativa la gestión logística, proporcionando beneficios económicos, operativos y medioambientales. Más información →

Conclusión

La IA se ha convertido en una potente herramienta para abordar problemas logísticos complejos. Aunque no siempre encuentra soluciones matemáticamente perfectas para el Problema del Viajante o el Problema del Cartero Chino, proporciona rutas eficientes y adaptables. Y su impacto va más allá de la optimización de rutas, incluyendo predicción de la demanda, automatización de almacenes y la sostenibilidad del sector.

El futuro de la logística estará marcado por la evolución continua de la IA, con modelos más avanzados capaces de integrar más datos en tiempo real y optimizar redes de transporte cada vez más complejas.

En un mundo donde la productividad, la eficiencia y la sostenibilidad son prioridades, la IA ya está transformando la manera en que se mueve el comercio en cualquier punto de la cadena de reparto, desde la producción y la transición entre procesos de fabricación, hasta la entrega de última milla al consumidor final.