Optimización del Transporte de Mercancías con Inteligencia Artificial
Descripción del Proyecto
Proyecto de integración de Inteligencia Artificial en el transporte de mercancías por carretera a través de tres módulos: AI Pricing, AI Capacity Planning y AI Predictive Incident System.
Proporciona predicciones en tiempo real con una arquitectura modular, escalable y multioperador, integrable con diferentes plataformas para una gestión logística sostenible y automatizada basada en datos.
Objetivos del Proyecto
- Optimizar el precio por envío mediante modelos predictivos y clasificadores avanzados
- Prever la capacidad operativa disponible mediante un gemelo digital logístico
- Detectar incidencias de forma proactiva en la cadena de transporte
- Reducir el coste operativo y aumentar la eficiencia en rutas y asignaciones
- Proporcionar una plataforma escalable entrenada y servida mediante Airflow + MLFlow
Ámbito de Ejecución
- Geográfico: España y operadores logísticos de la Unión Europea
- Temático: Transporte de mercancías por carretera, optimización logística, IA aplicada a operaciones, gemelos digitales, modelos predictivos y automatización de procesos
Presupuesto y cofinanciación
- Inversión total ejecutada: 659.596,02 €
- Ayuda UE asignada (Fondos Europeos - CDTI): 494.949,00 €
- Cofinanciación: Unión Europea - Fondos Europeos / CDTI - Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades
Duración del Proyecto
- Inicio: 01/03/2024 • Fin: 31/08/2025 • Duración: 18 meses
Resultados del Proyecto
AI Pricing
- Entrenamiento de modelos supervisados para predicción de tarifas óptimas
- Integración directa con el módulo Order Capturing
- Desarrollo de un modelo complementario basado en prompts con tecnología Gemini
- Evaluación del rendimiento con métricas de precisión y coste
- Preparado para entrenar con datos de distintos operadores (Alianza, XPO, etc.)
Capacity Planning
- Construcción de un gemelo digital logístico
- Visualización de la red de transporte (ejemplo: Correos Express)
- Forecasting de actividad por delegación y análisis de capacidad contratada vs. utilizada
- Simulaciones de escenarios para optimización proactiva
- Integrado en los módulos Fleet Process y Capacity Planning.
- Detección temprana de incidencias operativas
- Modelos predictivos que generan alertas y sugerencias automáticas
- Operativa soportada tanto en tiempo real como en análisis diferido
- Integración con los módulos Live Traffic y Fleet Planning
- Preparado para múltiples operativas y niveles de datos.
Impacto Final del Proyecto
- Incremento de eficiencia operativa en toda la cadena logística
- Reducción del cost-to-serve y mejora de la asignación de cargas
- Disminución de incidencias y tiempos muertos
- Mayor capacidad de planificación con información basada en datos
- Sistema preparado para escalar y adaptarse a múltiples operadores europeos.
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Ricardo Medem
Founder and CEO with 30 years in logistics, helping global businesses move smarter, faster, and further.
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