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El valor del Big Data en transporte y logística

El valor del Big Data en transporte y logística

Se augura una nueva era para el sector de la logística y el transporte, llamado a evolucionar hacia un modelo más sostenible. ¿Hasta qué punto el Big Data puede contribuir a una movilidad más eficiente? El proyecto Transforming Transport se ha propuesto demostrar el poder transformador del Big Data.

El sector de la logística y el transporte genera un alud de datos que pueden ser explotados usando tecnologías de Big Data. Su aplicación supondrá una auténtica transformación para la movilidad y los mercados logísticos. Pero ¿hasta qué punto? El proyecto europeo Transforming Transport "validará la viabilidad técnica y económica del Big Data para remodelar los procesos y servicios de transporte, incrementar de forma significativa la eficiencia operacional, mejorar la experiencia de usuario en los procesos de entrega y fomentar nuevos modelos de negocio", indica Vega Rodrigálvarez, responsable del proyecto en Itainnova. Los mejoras se consiguen, por ejemplo, "implementando nuevos algoritmos que proporcionen rutas de transporte más eficientes, el uso de recursos compartidos, nuevas formas de logística y de reparto...".

 

Las expectativas de conjunto no se quedan cortas. "Teniendo en cuenta que el sector de la movilidad y el transporte contribuye en un 15% al PIB, se espera que el correcto aprovechamiento del uso del Big Data conduzca a ahorros de combustible y tiempo de aproximadamente 450 millones de euros en una escala global, así como la reducción de 380 megatones en las emisiones de dióxido de carbono", precisa Rodrigálvarez. Se espera que "una mejora de la eficiencia del 10% ahorre a la UE 100 billones de euros".

 

El proyecto Transforming Transport también es ‘big’. Liderados por la empresa española Indra, integra a 47 miembros de los ámbitos de la movilidad, la logística y las tecnologías de la información procedentes de Finlandia, Francia, Alemania, Grecia, Irlanda, Italia, Luxemburgo, Holanda, España y Reino Unido.

 

Hasta 2019, trece proyectos piloto de gran escala y demostraciones específicas tratarán de demostrar "de una manera realista, medible y replicable" el poder transformador del Big Data.

 

Autopistas inteligentes, flotas de vehículos sostenibles, infraestructuras ferroviarias proactivas, puertos como núcleos logísticos inteligentes, transporte aéreo eficiente, movilidad urbana multimodal y cadenas de suministro dinámicas son las áreas en que se desplegarán los diferentes pilotos. Primero en experimentos a gran escala en entornos controlados y, después, en pruebas realizadas en el entorno de producción, involucrando a usuarios finales y con datos en tiempo real y grandes volúmenes de datos históricos.

 

Uno de los objetivos del proyecto es proporcionar soluciones de Big Data reusables para el sector del transporte y la logística y sectores relacionados que sean, además, escalables, en previsión de que cada vez dispondremos de más y más datos.

 

Dentro de los objetivos del proyecto está "transferir conocimiento y tecnología para aumentar el uso de las tecnologías de Big Data desde un actual 19% a un 38% y, de esa manera, fortalecer la posición de los proveedores de Big Data dentro de la UE".

 

Compartir es bueno, también en el comercio electrónico

 

Compartir los recursos de logística y de transporte, así como la información, entre diferentes operadores que forman parte de la cadena de suministro permite reducir costes y tiempo y mejorar la satisfacción de los clientes. Es la clave de la logística compartida.

 

En el proyecto Transforming Transport, Itainnova participa en el caso de uso ‘Logística compartida para el comercio electrónico’. Su objetivo es, señala Vega Rodrigálvarez, "demostrar cómo el Big Data puede transformar la logística dentro del comercio electrónico". Hasta el punto de, con métodos alternativos de envíos, reducir el coste y la carga ambiental y aumentar la satisfacción del cliente con respecto a las entregas.

 

"Incorporando aspectos de reaprovisionamiento y desarrollando sinergias en la gestión de inventarios, ganamos en nivel de servicio y precisión en las estimaciones de demandas futuras –indica–, al mismo tiempo que se evita la utilización de rutas extra de vehículos y su respectivo coste".

 

En este paquete de trabajo participan la Universidad de Economía y Negocios de Atenas, Fraunhofer, Intrasoft International, ITML y Logika. Itainnova aporta su conocimiento en Big Data y logística. También proporcionará alguno de sus activos tecnológicos (Kajal Forecasting, Kajal Routing y Moriarty), orientados a la realización de predicciones de la demanda colaborativas, el cálculo de rutas de forma dinámica y la extracción de la información de fuentes heterogéneas de datos.