En el artículo de hoy descubriremos cómo puede ayudarnos el machine learning a optimizar nuestras rutas de transporte.
Además de mejorar la planificación de cada viaje, esta herramienta es esencial para prevenir posibles complicaciones en la ruta. ¡Y no solo eso! Es fantástico para hacer una evaluación detallada del rendimiento de cada conductor y mejorar la atención al cliente.
A continuación te contaremos todo lo que necesitas saber sobre esta fantástica herramienta tecnológica.¿Qué es el machine learning? ¿Cómo puede ayudar a nuestra empresa? ¿Qué tipos de machine learning existen y dónde es utilizado?
¡Descubre todo a continuación!
¿Qué es el machine learning?
El machine learning o “aprendizaje automático” es un tipo de inteligencia artificial cada vez más utilizado por empresas de transporte.Con esta tecnología los computadores u otros equipos pueden procesar automáticamente gran cantidad de datos y detectar patrones. Con esa información, los algoritmos de los computadores pueden realizar predicciones y tomar decisiones sin necesidad de ser programados. El m.l. permite a las máquinas “aprender por sí mismas” y así optimizar sus predicciones.
Estas son algunas de las características de esta tecnología:
-las predicciones son más precisas cuánto mayor es el volumen de datos disponibles
-el machine learning puede procesar tanto valores numéricos como textos, sonidos o imágenes
-gracias a los algoritmos se pueden procesar gigantescos volúmenes de datos en tan solo minutos u horas. ¡Anteriormente se tardaba días o semanas!
-reduce notablemente el margen de error en la toma de decisiones
Tipos de machine learning
Ya sabemos qué es el machine learning y cómo puede ayudarnos a optimizar las rutas de transporte. ¡Es momento de conocer los distintos tipos qué existen de esta tecnología!
-Aprendizaje supervisado
Con el aprendizaje supervisado el algoritmo del computador realiza predicciones y el programador comprueba que sean las adecuadas. A mayor cantidad de repeticiones se reduce el margen de error hasta llegar al nivel esperado de precisión. El ejemplo clásico de aprendizaje supervisado es el correo electrónico. Allí, el algoritmo clasifica los mails como spam o no “aprendiendo” de los patrones históricos de la cuenta.
-Aprendizaje no supervisado
Como su nombre lo indica, aquí no existe ningún tipo de programación por parte del programador. El algoritmo entonces se orienta a identificar estructuras y patrones dentro de un gran número de datos. El aprendizaje no supervisado, por ejemplo, es muy utilizado en el marketing digital. Gracias al machine learning se pueden identificar patrones de consumo dentro de los usuarios de redes sociales. Y en base a esa información diseñar campañas publicitarias más segmentadas y eficaces.
-Aprendizaje reforzado
Aquí el algoritmo “aprende” de sus propias experiencias. Con esta tecnología de ensayo y error, el machine learning analiza los resultados obtenidos después de cada acción. Para luego optimizar sus próximas decisiones. El aprendizaje reforzado es muy utilizado para los diagnósticos médicos, análisis de ADN o en tareas de reconocimiento facial.
¿Cómo puede ayudarnos el machine learning a optimizar nuestras rutas de transporte?
Planificación de rutas
¡El aprendizaje automático es esencial para la optimización de rutas de transporte de las empresas! El machine learning permite elegir las rutas más confiables teniendo en cuenta la información de viajes anteriores. Tiempos promedio de entrega, velocidad, distancias a recorrer son algunos de los datos procesados para predecir el mejor camino.
Previsión de factores externos
Con el machine learning podemos conocer en tiempo real las condiciones climáticas y de tráfico en la ruta elegida. Además de prevenir posibles fallas en la flota teniendo en cuenta el estado de cada vehículo. ¡La información es prevención! Y el aprendizaje automático es la mejor manera de procesar grandes cantidades de información en poco tiempo.
Evaluación de conductores
El buen rendimiento de cada conductor es uno de los secretos para la optimización del transporte. Con el machine learning es posible registrar su rendimiento, detectando fallas y aciertos en los hábitos de conducción. De esta manera es más fácil mejorar la logística de asignación de viajes y maximizar la productividad de cada trayecto.
Mejor atención al cliente
Gracias al machine learning es posible establecer tiempos de llegada estimados precisos y confiables. ¿Cómo? Procesando todos los datos nombrados anteriormente (condiciones climáticas, de tránsito, velocidad, historial de viajes). Así es viable ofrecer más y mejor información a nuestros clientes durante cada trayecto.
Otros usos del machine learning
Además de ayudarnos a optimizar nuestras rutas de transporte el machine learning es utilizado de las siguientes maneras:
-¡Es uno de los mejores sistemas de recomendación de la actualidad! La mayoría de las plataformas que usamos a diario precisa de esta tecnología para hacer sugerencias personalizadas a sus usuarios. Plataformas como Spotify, Netflix o YouTube analizan los patrones de datos que generamos para luego ofrecernos contenido similar.
-Esta herramienta es especialmente útil en materia de ciberseguridad. Organismos gubernamentales suelen elegir para detectar anomalías en sus sitios y prevenir fraudes financieros o de datos.
-Los motores de sitios como Google adoptaron el m.l. para incrementar la eficacia en sus búsquedas. Utilizando herramientas como la medición de clicks, los buscadores pueden ofrecer mejores alternativas a los usuarios.
Como pudimos ver, ¡el machine learning se está convirtiendo en una herramienta fundamental para optimizar nuestras rutas de transporte! Desde Satrack deseamos que hayas disfrutado nuestra nota.Y te invitamos a conocer nuestros servicios basados en machine learning para optimizar las rutas de transporte de tu empresa. ¡Te esperamos!
