Predecir las rutas que realizan las flotas de vehículos que entregan las encomiendas de las plataformas del comercio electrónico para optimizar los repartos. Esta es una de las ventajas de un algoritmo creado por investigadores de EAFIT y de la Universidad de Antioquia, que utiliza datos suministrados por las empresas y que se adapta a las experiencias de los conductores en diferentes sectores de las ciudades.
La innovación, creada para atender un problema real que impacta las operaciones de comercio, es fruto de una investigación de enrutamiento aplicable a cualquier industria que tenga operaciones de última milla, como se conoce en logística a la gestión de transporte de paquetería que se centra en el trayecto final de la entrega. Para su funcionamiento, el desarrollo utiliza algoritmos de ruteo clásicos con modificaciones para incluir información a partir de datos.
Los desarrolladores de esta innovación son Juan Pablo Meza, estudiante del doctorado en Ingeniería de EAFIT, y sus asesores académicos José Alejandro Montoya Echeverri, profesor de la Escuela de Ingeniería de la Institución, y Raúl Ramos, docente de la Universidad de Antioquia.
Los investigadores aportan con esta innovación a uno de los desafíos más importantes del sector logístico pues, pese al avance en la optimización de rutas durante las últimas décadas, sigue existiendo una brecha entre la planificación teórica y su ejecución en la vida real. Según manifiestan los creadores, los conductores de reparto experimentados tienen un conocimiento tácito sobre el complejo entorno operativo en el que atienden a los clientes a diario y para permitir una entrega de última milla más segura, eficiente y sostenible es fundamental aprovechar los datos que mejoren la planificación.
"Las operaciones de transporte y su logística pueden generar una gran cantidad de datos en periodos de tiempo relativamente cortos. En unas cuantas semanas de operación, si se capturan esos datos de manera correcta y se procesan, estos pueden ser utilizados en algoritmos de inteligencia artificial que ayudan a mejorar los modelos de operación en estas áreas", explica Juan Pablo Meza.
Reto que se resuelve con datos
El algoritmo se presentó en el Amazon Last Mile, desafío de investigación propuesto por Amazon con apoyo del Centro de Transporte y Logística del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). El objetivo del certamen fue desarrollar enfoques innovadores mediante el aprovechamiento de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y automático de las máquinas, la visión por computadora y otros métodos no convencionales en la investigación de operaciones logísticas.
"De manera tradicional los retos de distribución de última milla son resueltos como problemas de optimización que consisten en diseñar un conjunto de rutas de forma tal que sean las rutas de más bajo costo. El concurso planteó una solución distinta. En lugar de diseñar rutas que sean a menor costo, es tratar de planear rutas de tal manera que sean lo más similar a la realidad", expresa José Alejandro Montoya.
El docente complementa que en el caso del algoritmo con el que concursaron, un aspecto diferente a lo que se suele hacer es que tiene componentes para que se dirija por los datos. La novedad consiste en que, en lugar de tratar el problema como un asunto de optimización puro, se abordó como un problema de predicción y por eso el algoritmo tiene en cuenta la información histórica de las rutas.
Estos avances le permitieron al equipo de EAFIT y la Universidad de Antioquia ubicarse en el top ten, puesto nueve, del desafío convocado por Amazon y MIT, al que se inscribieron 222 equipos conformados por estudiantes universitarios e investigadores afiliados a instituciones de educación superior de todo el mundo. Juan Pablo Meza considera que la competencia es una motivación y una oportunidad para seguir investigando y avanzando en esta área del conocimiento que integra la investigación de operaciones y la inteligencia artificial.
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