Ahorros en tiempo y combustible que podrían ascender a 500,000 millones de dólares, de acuerdo con estimaciones de la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico (OCDE), son algunas de las ventajas que ofrecer el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) en el sector del transporte de carga.

El desarrollo de estas tecnologías está influyendo cada vez más en el autotransporte. Ello ha permitido avanzar también en la seguridad e integridad de los operadores.

Jorge Vargas, Director de Desarrollo de Mercado y Portafolio de Productos de Daimler Truck México, comentó: «Estamos en una industria que está en constante evolución, por lo que es imperante apostar por tecnología enfocada en brindar mayor seguridad, la cual no solo salvaguardará la integridad de los operadores de unidades de carga, sino también de conductores de otros vehículos, lo que, a la larga permite optimizar costos, mejorar la eficiencia operativa y elevar los niveles de satisfacción de los transportistas”.

El especialista explicó que Big Data es la recopilación y manejo de un gran volumen de datos -estructurados y no estructurados- que en el caso del transporte de carga permite hacer distintas funciones como predicciones ante fallas constantes que presentan las unidades en un determinado de tiempo o modelaciones para entender mejor el comportamiento de los clientes.

Por su parte, la Inteligencia Artificial se define como la combinación de algoritmos utilizados para crear máquinas que emulen las capacidades de un ser humano. Su aplicación en este sector comúnmente se puede observar en una mejor toma de decisiones, mismas que se pueden realizar en tiempo real y con el respaldo de un cruce de información más sofisticado que podría tardar más tiempo de hacerse con métodos más manuales.

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Beneficios de IA y el Big Data en el transporte

Daimler Truck México explicó que ha desarrollado FreightLab, un servicio de análisis de datos para su red de distribuidores y clientes. Es una plataforma que permite consolidar un gran volumen de datos generados por los vehículos para transformarlos en información.

Además, la solución también permite identificar puntos de riesgo en las carreteras y sus temporalidades en fechas y horarios, para establecer patrones que permitan evitarlos. Con todo esto, es más fácil controlar y proteger a las flotas de vehículos para que los conductores se sientan más seguros.

Gracias a este tipo de registros pueden hacerse cambios de rutas para trasladar las mercancías por caminos mucho más seguros. Incluso, gracias a la telemática, pueden monitorearse las unidades para alertar a los conductores para cambiar a vías menos riesgosas.

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Machine learning tiene la característica que intenta imitar la forma en la que los humanos aprenden y ejecutan ciertas actividades.

Daimler Truck cuenta con una solución basada en machine learning conocida como Driver Coach. La herramienta integra varios sistemas en una misma plataforma, con la capacidad de lanzar cinco alertas: uso del celular mientras operan la unidad, cansancio por manejo, consumo de alimentos, bebidas y tabaco mientras conducen y uso correcto del cinturón de seguridad.

La compañía lanzó Driver Coach en 2022 con un algoritmo muy sofisticado, resultado de más de 10 millones de horas en investigación y desarrollo. Actualmente esta tecnología es utilizada en más de 500 unidades, las cuales se han beneficiado en rentabilidad, tiempo de vida de los vehículos y salud de los operadores.

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