La Intel.ligència Artificial al sector logístic

Per què la IA és una solució especialment adequada per a la logística?

Diversos factors contribueixen a augmentar el grau de complexitat que està experimentat el sector logístic.

• "Un d'ells és el desig d'una individualització més gran entre els clients finals, que s'ha traduït en un augment significatiu del comerç electrònic i, en conseqüència, en una reducció del nombre d'enviaments de grans dimensions", apunta Murrenhoff.

L'autora cita també la necessitat de transformar la logística cap a uns sistemes més flexibles, més escalables i adaptables.

• "Això es pot observar en l'autonomització de la intralogística, que alhora requereix que les decisions es prenguin amb més rapidesa i freqüència, amb un nombre més gran d'unitats implicades (enviaments, agents, etc.). Aquí és on la IA pot ser d'ajuda”, enumera l'autora de l'informe sobre la IA al sector de la logística.

A més d'aquesta complexitat, Liesa esmenta la disponibilitat de dades mitjançant sensors IoT, dispositius, etc., i capacitats tecnològiques que es poden aprofitar millor, per exemple, la supercomputació i els espais de dades.

• "Tots aquests ingredients creen una gran oportunitat al camp de la logística per augmentar l'eficiència, donar suport a la presa de decisions i la creació de processos automatitzats", valora el secretari general d'ALICE.

Sobre la gestió d'aquestes dades, el secretari general d'ALICE aplaudeix la creació i la redacció de reglaments i normes internacionals que creïn igualtat de condicions i garanteixin l'existència d'un mercat regulat que permeti desenvolupar i adoptar solucions.

• “Una regulació dispersa crearia sitges normatives i després barreres per a l'adopció de solucions a regions amb normes i regulacions diferents. Dit això, hi ha mercats que protegeixen més les dades individuals i d'altres menys, cosa que crearà un debat i diferents postures”, opina Liesa.

Liesa creu que el lideratge en matèria de normalització ha de ser a càrrec de la indústria, en concret, de plataformes com l'Associació Internacional d'Espais de Dades.

• "Quant a la regulació, ia nivell europeu, hauria de ser competència de la Unió Europea i no de cada país, ja que la UE tindria un percentatge més alt d'èxit en els fòrums mundials relacionats amb la regulació de la IA", exposa.

Operatives concretes que la IA pot millorar

Entre els beneficis més visibles d'aplicar la IA a la logística es troben:

1. Previsió de la demanda: La IA pot analitzar grans quantitats de dades per predir la demanda amb més precisió, cosa que ajuda les empreses a gestionar els nivells d'inventari de manera més eficient.
2. Optimització de rutes: Els algorismes poden trobar les rutes més eficients per a vaixells, avions i camions, tenint en compte el trànsit, les congestions portuàries, les guerres, el temps i altres variables per reduir el consum de combustible i suggerir estratègies de mitigació.
3. La IA pot analitzar el comportament del client per oferir recomanacions de productes i opcions d'enviament personalitzades. Els bots d'atenció al client basats en IA poden gestionar consultes i oferir assistència a temps real, millorant l'experiència del client.
4. La IA pot proporcionar visibilitat en temps real de l'estat dels enviaments, agilitzar les operacions portuàries, predir les hores d'arribada dels vaixells per permetre un millor seguiment i coordinació a tota la cadena de subministrament. Això millora la fiabilitat i la satisfacció del client.
5. La IA optimitzarà les rutes i millorarà l'eficiència del combustible i reduirà la petjada de carboni de les operacions logístiques. A més, una gestió millor de l'inventari minimitzarà els residus.

Els experts d'ALICE expliquen que les aplicacions de la IA que s'estan utilitzant amb més rapidesa en la logística estan relacionades amb el hardware, com ara la robòtica, la visió artificial o el processament de llenguatge natural per a documents.

“Des del ràpid auge de la IA generativa, les aplicacions dels grans models lingüístics (LLM) per a la generació de recuperació augmentada (RAG) han experimentat un augment als diferents sectors de la indústria logística, sense diferències entre subsectors”, comparteix Murrenhoff .

Solucions IA per als ports

El whitepaper d'ALICE inclou exemples de diferents aplicacions IA que contribueixen a resoldre problemàtiques concretes a cadascun dels ports d'aplicació.

Murrenhoff destaca quatre usos principals:

• Automatització de la manipulació de càrregues

La IA s'utilitza per controlar grues, carretons elevadors i vehicles de transport automatitzats. "Especialment mitjançant aplicacions de visió per ordinador, per exemple, per a la identificació de contenidors", detalla.

• Previsió i optimització

Els algorismes d'IA analitzen dades per predir el trànsit de mercaderies i millorar la planificació de recursos. "Això inclou la predicció de les hores dʻarribada dels vaixells, lʻassignació dʻespais dʻemmagatzematge i la gestió dels fluxos de materials en els processos de càrrega i descàrrega", destaca.

• Manteniment i reparació

Els algorismes d'IA analitzen dades per predir el trànsit de mercaderies i millorar la planificació de recursos. "Això inclou la predicció de les hores dʻarribada dels vaixells, lʻassignació dʻespais dʻemmagatzematge i la gestió dels fluixos de materials en els processos de càrrega i descàrrega", apunta.

• Monitoreo del entorno en tiempo real

La IA pot ajudar per poder obtenir, des de diferents sensors, informació útil que actualment no és possible col·leccionar. Aquesta informació permetria prendre decisions de manera més ràpida i amb més coneixement de la situació en temps real.

Liesa, per la seva banda, defineix aquestes aplicacions com a “incipients”, i creu que caldrà esperar un parell d'anys per poder definir l'ús més habitual de la IA als ports. “Probablement dependrà del tipus de port, de la seva mida i del tipus de càrrega, així com del sector industrial que el port alimenti o del que més s'alimenti. És poc probable que s'aconsegueixin solucions que s'adaptin a tot tipus de ports”, opina.

Casos d'ús de la IA als ports

• La solució Clever Sense de GoClever al Port de Barcelona

Mitjançant sensors LIDAR que generen núvols de punts que representen objectes físics, com ara contenidors de residus i de càrrega, que posteriorment processa mitjançant algorismes, Clever Sense és capaç de segmentar la informació per distingir entre diferents tipus de residus i càrregues, fins i tot en condicions ambientals variables.Aquesta solució permet optimitzar dos àmbits crítics: la quantificació de residus (MARPOL) i la verificació de la càrrega a terminals de ferri.

• 5G-LOGINNOV a la terminal de contenidors d'El Pireo

Detectar la presència o absència de precintes als contenidors que arriben a un port és de vital importància per a l'operador portuari, ja que valida la integritat del contingut. Actualment, aquest procés de comprovació és manual, amb el risc important per a la seguretat que implica.Aquesta solució consisteix en una càmera de circuit tancat de televisió orientada cap a la part frontal del contenidor.

Proporciona imatges en temps real a un algorisme de detecció d'objectes que extreu informació rellevant sobre els contenidors mentre la grua els carrega o descarrega.

• La col·laboració entre Awake.AI i el port d'Antwerp-Bruges per a vaixells autònoms

Awake.AI està col·laborant amb el port d'Anvers per a la realització d'un entorn segur per a l'atracament de barcasses autònomes. A més, es vol gestionar també la càrrega i descàrrega, i garantir un entorn segur de navegació.

• Captain AI al port de Rotterdam

Per navegar de manera segura, els carregadors han de tenir constància de les embarcacions que naveguen pel vostre entorn. La detecció avançada per radar que preveu col·lisions i llança avisos als navegants de possibles riscos.

El Radar Tracker utilitza tècniques de Deep Learning mitjançant la recopilació i etiquetatge de dades utilitzant radars, càmeres, GPS, Octance i AIS ja instal·lats a la majoria dels vaixells.