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Es tiempo de decirle adiós a los robos que sufres en tu empresa. La inteligencia artificial es la herramienta que necesitas para ello.
Un importante productor de acero en México no vive sus mejores días respecto a la inseguridad y sus operaciones. En 2018, la empresa vio cómo los robos a transportes propios y de sus proveedores se dispararon hasta sufrir 3 eventos por mes.
“Es un tema muy relevante para la empresa porque nos pone en un estrés elevado”, reconoce un alto directivo, quien está al tanto de la operación.
“No solo se trata de la pérdida económica que supone un robo de mercancía, sino que después sigue un proceso muy tortuoso de tipo legal”.
TODO MUNDO SUFRE
Y no parece ser la única empresa que vivió esta problemática. El año pasado fue un azote para el transporte de carga, con más de 9,800 robos, según Canacar.
Es una situación que no distingue entre sectores económicos ni zonas del país, aunque en algunas el problema se agrava. En el sur sureste, por ejemplo, es imposible que los camiones circulen de noche sin ser víctimas de robos y asaltos.
La empresa acerera ya intenta atacar esta problemática a través de los datos, pero aún no encuentra una manera eficiente de hacerlo.
“Tenemos disponible una estadística histórica de robos que nos permite identificar patrones, horarios, zonas de alto riesgo, unidades y tipo de carga con los eventos en mayor medida. Exigimos sistema GPS a nuestros proveedores. Sostenemos pláticas con nuestras aseguradoras para analizar las posibles causas y frecuencia para tratar de establecer patrones en los eventos. Esto es útil, pues alguna vez descubrimos que los eventos tenían similitudes con cierto transportista. Con la información acudimos a las autoridades, ofrecimos la información y facilidades para que procedieran, pero no sucedió nada”.
APUESTA TECNOLÓGICA
Los transportistas regularmente invierten en herramientas tecnológicas para generación de información y detección de patrones, pero sus alcances suelen ser limitados. Algunos de los más comunes son los sistemas de posicionamiento global (GPS), pero, aunque aportan datos en tiempo real, no son una herramienta predictiva que permite anticipar posibles eventos de robo al transporte.
Algo que, por ejemplo, sí está haciendo la inteligencia artificial.
Unos de los casos de uso que ofrecemos en Gesta Labs ataca directamente este problema. ¿Cómo lo hicimos? Es un sistema de inteligencia artificial que aplica para la la optimización de las rutas, y que busca reducir las las posibilidades de sufrir robos en el transporte de carga mediante alertas predictivas.
Este sistema se alimenta, por una parte, de toda la información histórica que registran las empresas que son víctimas de estos eventos y, por otra, con toda la información que registran los sistemas GPS y otros dispositivos a bordo (OBD).
COMBINACIONES INFINITAS
Con los datos que cada minuto envía un dispositivo ubicado dentro de los camiones de la compañía, es posible obtener variables de todo tipo como altitud, latitud, velocidad, longitud de los viajes, horarios. Estos datos, junto con toda la información histórica de los robos al transporte que ha sufrido la compañía, permitió generar una red neuronal que predijo la probabilidad de que un vehículo fuera robado dentro de los 10 minutos posteriores a la última transmisión de datos.
Recopilando todos los datos históricos, se crearon más de 40,000 variables predictivas que ayudaron a entender los patrones que seguían los conductores (tanto de conducción como geográficos), por lo que se seleccionaron aquellas variables que fueron significativas para un potencial evento de robo.
¿El resultado? Una reducción de dos dígitos en el número de eventos desde que la empresa puso en marcha el modelo de inteligencia artificial.
UN PROBLEMA COMÚN
Es un tema que sin duda debería interesarte pues, según algunas estimaciones, en Estados Unidos, por ejemplo, los robos al transporte de carga encarecen hasta 20% el precio de los productos finales, debido a todos los costos extra que supone el combate a la delincuencia (escoltas, tecnología, infraestructura, etcetera).
Un reporte de Teradata señala que las áreas de Operaciones y Cadena de Suministro son algunas de las principales donde los empresarios invertirán en sistemas de Inteligencia Artificial. ¿Por qué? Con los enormes volúmenes de información y datos de los que disponen las empresas hoy en día, los directivos se dan dado cuenta que pueden recurrir a soluciones tecnológicas más sofisticadas para aprovechar esos datos y transformar sus negocios.
Técnicas como el aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje son muy útiles para analizar grandes cantidades de datos y ofrecer análisis predictivos, desencadenar funciones o eventos basados en los resultados del análisis, entregar la información solicitada y realizar muchas otras funciones complejas.
HOY ES POSIBLE
Los avances que se tienen en aspectos muy puntuales como la potencia y velocidad en el procesamiento de cómputo son factores que lo hacen posible. De esta forma es posible producir y procesar una gran cantidad de datos (big data), el campo donde la inteligencia artificial puede mostrar su poder. En los últimos años, ha crecido la cantidad de las fuentes de información y la complejidad de los datos, por lo que los modelos de inteligencia artificial pueden alcanzar un potenial aún mayor.
Estos avances hacen posible detectar patrones, crear combinaciones y descubrir correlaciones que fueron difíciles o imposibles de encontrar por parte de los humanos o de la tecnología convencional. Por ejemplo, los algoritmos inteligentes pueden ofrecer información valiosa, como la cantidad de camiones disponibles para entrega con anticipación, de modo que los clientes puedan conocer el precio y los plazos aproximados para futuras entregas. En el caso del robo, detectan los patrones puntuales que se repiten en cada evento, como ruta, horarios, tipo de carga, vehículo, chofer, etcétera, pues es la única manera de tener una herramienta predictiva.
Juntos, estos factores están impulsando el progreso en la inteligencia artificial y la hacen una tecnología cada vez más viable en muchos campos.