Intel·ligència artificial: els ports comencen a prendre posicions
La intel·ligència artificial (IA) és una tecnologia assequible, tot i que la introducció al sector empresarial està sent lenta. De moment, s’ha fet servir principalment per millorar tècniques de predicció de vendes, però les seves aplicacions potencials són infinites: reducció de costos de manteniment, millora de la qualitat del producte, planificació de la producció i increment del nivell de servei. En l’àmbit del transport, la IA obre múltiples possibilitats. Sabran aprofitar-les els ports?
Lluís Miró és consultor de a l’Àrea de Logística i Ports, on ha exercit de Director de Projectes i d’expert en logística portuària. Ha dirigido projectes als principals ports espanyols així com a països com Xile, Mèxic, Uruguai, Egipte o Emirats Àrabs Units (UAE).
L'anomenat Big data i la intel·ligència artificial poden ajudar a aconseguir una cadena de suministro más eficient [Imargen de Mika Baumeister]
Avui dia, ports com els d’Hamburg, Rotterdam i Singapur ja han començat a desenvolupar eines d’IA per millorar la predicció de les operacions del transport marítim i terrestre. En concret, a Hamburg s’ha creat un sistema de suport a la presa de decisions basat en un model predictiu de comportament del transport terrestre. El model pren dades històriques i, per mitjà de tècniques de deep learning i xarxes neuronals, fa una previsió detallada dels temps d’arribada dels camions a les terminals.
A partir d’això, el sistema notifica als transportistes els temps d’accés a terminal i, a les terminals, una previsió dinàmica de la càrrega de treball que tindran d’acord amb els canvis en les condicions de contorn (saturació de carreteres i vies d’accés, hora real d’arribada del vaixell, grau de saturació de la terminal, etc.).
Com funciona el ‘deep learning’?
El deep learning i les xarxes neuronals són un dels mètodes de machine learning que estan tenint més auge els últims anys. Estan inspirades en el funcionament de les neurones del cervell. Van transformant els valors d’entrada, capa a capa, fins a aconseguir el valor de les variables que es vol predir. Tot i que els resultats que ofereixen les xarxes neuronals són molt satisfactoris, calen grans quantitats de dades per aprendre i els temps d’aprenentatge són elevats (dies o fins i tot setmanes). El processament del llenguatge natural, el reconeixement de patrons en imatges i el processament de la veu són els casos d’èxit principals del deep learning. D’aquesta manera, l’evolució de la recopilació i la gestió de dades ha de passar pels nivells següents: registrar, analitzar, simular, preveure i, finalment, recomanar. A partir d’això, s’espera que els ports de nova generació apliquin tècniques d’anàlisi predictiva i prescriptiva com a eines de suport a la presa de decisions en la planificació del transport dels actors de la cadena logisticoportuària. I no es tracta només de camions, ja que la mateixa lògica del transport per carretera es pot aplicar a qualsevol altre mitjà de transport (ferroviari, marítim o fluvial).Els ports de nova generació aviat aplicaran tècniques d'anàlisi predictiva i prescriptiu com a eines de suport a l'hora de prendre decisions a la planificació de la cadena logístic-portuària.
La transformació digital als ports i la cadena logística comporta grans quantitats de dades, moltes a temps real. La competitivitat dels ports del futur dependrà en gran mesura de la capacitat de treure profit d’aquesta informació. Amb eines d’IA que permetin aprofitar la potencialitat d’aquesta quantitat ingent de dades, les decisions preses pels gestors seran de més qualitat, compartides i generades més ràpidament, per la qual cosa amb seguretat es podrà optimitzar el temps, el cost i la fiabilitat de les operacions en entorns logisticoportuaris. De manera complementària, tot això acabarà derivant en una gestió de les operacions més flexible i a temps real.La IA ha arribat al món del transport per quedar-se. Els ports que s’adonin abans dels beneficis i la potencialitat que té per canviar el sector, sens dubte guanyaran eficiència operativa respecte als seus competidors. Els ports que ja disposen de sistemes avançats que permeten fer una recopilació significativa de dades (Port Community Systems, Port Management Systems, Terminal Operating Systems, entre altres sistemes) seran els que estaran més ben preparats per incorporar amb èxit les eines que ofereix la intel·ligència artificial.
Els ports que ja disposen de sistemes avançats que permeten una recopilació significativa de dades seran els millor preparats per incorporar amb èxit les eines que ofereix la intel·ligència artificial.
