Lanza una división de soluciones con inteligencia artificial para la gestión de operadores logísticos y de transporte de mercancías por carretera
Ontruck acaba de presentar al mercado logístico su nueva línea de negocio, Ontruck AI Tech. Una serie de soluciones de software dotadas de inteligencia artificial que se puede integrar con los sistemas de los operadores logísticos y empresas de transporte. El fin es optimizar la gestión del tráfico de mercancías por carretera y resolver problemas de costes, eficiencia y productividad.
Este conjunto de herramientas virtuales aporta una capa de inteligencia artificial a los sistemas de gestión de los operadores (TMS en su mayoría) y se adapta a la operativa real de cada empresa, señalan sus desarrolladores.
Demanda de los operadores de transporte
El origen de Ontruck AI Tech parte de la demanda de algunos operadores logísticos y de transporte –se asegura- a lo largo de los últimos años. Pérdida de oportunidades de venta debido a la falta de agilidad al dar precios y falta de optimización de las flotas ya sea por escasez o exceso de vehículos han sido alguno de los problemas. Pero también, una planificación de rutas rígidas que requieren la revisión manual para que sean correctas o una gestión de incidencias reactiva.
Según señala Samuel Fuentes, director de Tecnología de Ontruck, “a lo largo del último año, nuestro equipo de Product, Engineering & Data ha hecho un trabajo magnífico para extender al conjunto del sector las soluciones de software que hemos comprobado en nuestra actividad de operador de transporte”.
En la actualidad un grupo logístico internacional y un operador estatal de transporte han incorporado ya módulos del nuevo software para optimizar diversos procesos en su cadena de transporte, como los envíos de última milla, de servicios urgentes o la asignación de envíos a los transportistas.
Los distintos módulos de Ontruck AI Tech están estructurados con cuatro grandes objetivos. Por un lado, digitalizar la entrada de órdenes de envío y aplicar precios dinámicos para maximizar los márgenes. Además, lograr un enrutado que tenga en cuenta puntos de interés (operativa interna de los almacenes, casuística urbana, restricciones a vehículos, etc.) de forma automática y se adapte a los cambios.
También, anticiparse a las incidencias y articular una respuesta efectiva para mejorar la productividad de operaciones y la calidad del servicio. Y predecir la capacidad de transporte requerida para optimizar tanto flotas internas como externas.
