PUCV investiga de lleno relación de big data y transporte regional

Escuela de Ingeniería de Transportes de la casa de estudios porteña trabaja el tema de la relación entre la enorme cantidad de datos que hoy se manejan y la logística.

 

La logística se transforma a diario a través del conocimiento generado a través del análisis de grandes volúmenes de datos. La digitalización que venimos viviendo en los últimos años permite capturar cantidades sin precedentes de datos desde varias fuentes a lo largo de la cadena de suministro. Capitalizar este fenómeno permitirá optimizar la utilización de la capacidad, mejorar el nivel de servicio y crear nuevos modelos de negocio. El Big Data ya está incursionando en las cadenas de suministro y en el quehacer del mundo logístico.

Este es uno de los temas centrales que investiga la Escuela de Ingeniería de Transporte de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, a través de su equipo docente. También esta es una temática del Magíster en la especialidad que dicta esa casa de estudios.

“Para aprovechar el potencial del Big Data en el mundo de la logística y el transporte, se requiere integrar el análisis de datos estructurados, provenientes de bases de datos usuales, y no estructurados, como las redes sociales, imágenes, vídeos, voz. El avance de las tecnologías de análisis e informática, es decir, la Inteligencia Artificial, permitirá explorar nuevos modelos de negocio en diferentes áreas del mundo logístico”, sostiene el profesor Dr. Armando Guarnaschelli, de la Escuela de Ingeniería de Transporte de la PUCV, quien habla sobre las tres áreas de aplicación para el Big Data en logística:

  1. Optimización de rutas en tiempo real,a través de la correlación de flujos contínuos de transporte de datos que caracterizan, estado de despachos, clima, tráfico, etc. Esto permitirá una programación eficiente de los despachos y una estimación al minuto del tiempo esperado de entrega.
  2. Pronósticos sofisticadosde demanda y capacidad. La analítica de Big Data permite realizarlos, mejorando así todas las tareas de planificación tanto a corto, mediano y largo plazo.
  3. La gestión de riesgosde la cadena de suministro se puede mejorar mediante la evaluación de las condiciones actuales en su entorno con el uso de diversas fuentes de datos, existentes y nuevas a través de mecanismos de captación.  El análisis de Big Data se puede usar para evaluar los riesgos mediante la detección, evaluación y alerta de todas las posibles interrupciones en las rutas de transporte claves. Estas interrupciones son causadas por eventos inesperados, como la creciente congestión de los puertos y carreteras o los probables estallidos sociales. Esto se puede mejorar aún más a través de la integración de datos con dispositivos de Internet de las Cosas.

“Una de las fortalezas de la Escuela de Ingeniería de Transporte de la PUCV es la de sus grupos activos de investigación y desarrollo, entre ellos el grupo de Gestión Avanzada de la cadena de suministro, que me toca liderar. De hecho estamos trabajando en el desarrollo de modelos de optimización con herramientas de Ciencia de Datos y Simulación computacional tanto en el ámbito académico como industrial”, indicó el profesor Armando Guarnaschelli.

 

Fuente: El Martutino