DACHSER establece un centro de competencia para “Data Science & Machine Learning”

DACHSER ha incorporado la experiencia adquirida en varios proyectos de investigación e innovación – sobre temas de inteligencia artificial, aprendizaje automatizado y ciencia de datos – y ha creado su nuevo Centro de Competencia interno "Data Science & Machine Learning" (CC DS&ML).

La inteligencia artificial marcará el sector de la logística en el futuro.

Las tecnologías y los métodos de inteligencia artificial (IA) ya han demostrado su eficacia y sus beneficios en varios proyectos y aplicaciones en DACHSER. “La importancia de la inteligencia artificial, el aprendizaje automatizado y la ciencia de datos para el transporte, la logística y la gestión de la cadena de suministro seguirá creciendo en los próximos años. Eso hace que sea crucial para DACHSER fortalecer aún más su experiencia en este importante campo y expandir aún más su capacidad para implementar y operar aplicaciones de aprendizaje automatizado”, explica Stefan Hohm, Chief Development Officer (CDO). El nuevo Centro de Competencia CC DS&ML asumirá esta tarea en DACHSER y actuará como punto de contacto central.

DACHSER produce grandes volúmenes de datos a diario, lo que constituye una base para el desarrollo y el uso de las nuevas tecnologías de IA. “Haremos un mejor uso de estos datos en el futuro: esto nos ayudará a encontrar e implementar nuevas soluciones para una amplia variedad de casos prácticos”, comenta Florian Zizler, Team Leader Competence Center Data Science & Machine Learning.

Anticiparse a las fluctuaciones de capacidad con inteligencia artificial

Un ejemplo de aplicación específica del trabajo realizado por el centro de competencia recién creado es un producto de inteligencia artificial que se desarrolló y puso en marcha como parte del DACHSER Enterprise Lab. El modelo de pronóstico utiliza técnicas de aprendizaje automatizado para estimar los volúmenes de transporte terrestre entrante de una delegación con hasta 25 semanas de antelación. “Nuestros datos se remontan hasta 2011. Nos centramos en los datos históricos de envíos”, afirma Florian Zizler. “Complementamos este conjunto de datos con datos de calendario, como días festivos o vacaciones escolares. Esto permite que el modelo reconozca los patrones estacionales que son tan importantes en el transporte terrestre. Para anticipar mejor las tendencias, también hemos integrado una amplia variedad de índices económicos". Como resultado, DACHSER puede proporcionar a los empleados de sus delegaciones un valioso apoyo en las decisiones relacionadas con la planificación de la capacidad estacional. Es precisamente en este ámbito donde es importante disponer con antelación de una capacidad de carga adecuada en el mercado o planificar los recursos en la terminal de tránsito. Sin embargo, las condiciones actuales también influyen en este aspecto. "Por supuesto, fue un desafío para las previsiones basadas en valores pasados hacer frente a las fluctuaciones volátiles de volumen, así como a la pandemia de coronavirus", comenta Florian Zizler. Pero él y su equipo de expertos siguen siendo optimistas: "Pronto recuperaremos la alta calidad habitual de nuestras previsiones".

Contacto Raquel Forte