ZIM y Data Science Group aprovechan la inteligencia artificial para combatir la crisis de contenedores
Una inteligencia artificial (IA) podría allanar el camino para aliviar los cuellos de botella en la cadena de suministro de contenedores.
Esta oportunidad está siendo investigada por una nueva asociación entre ZIM Integrated Services Ltd (ZIM) y Data Science Group (DSG) .
La asociación, que establece un ‘Centro de excelencia’ de inteligencia artificial, se embarcará en casos de uso antes de finales de 2021, aplicando el aprendizaje automático (ML) y el análisis de datos a las operaciones de envío.
ZIM anunció el 19 de agosto que la compañía transportó 921,000 TEU en el 2T2021 , un aumento de casi la mitad con respecto a los niveles de 2020.
Este aumento en el movimiento de carga refleja el severo estrés en la disponibilidad de contenedores, y los principales puertos, incluidos Los Ángeles , Long Beach y Rotterdam, informaron altos niveles de vacío en julio y agosto de 2021.
No solo esto, sino que si continúan ocurriendo eventos disruptivos en la cadena de suministro, piense en el Canal de Suez y los cierres en curso debido al COVID-19 en los puertos chinos , el efecto dominó en el movimiento de contenedores es devastador.
“Hoy [en la cadena de suministro] tenemos congestión en todas partes, es un caos”, dijo a PTI Eyal Ben-Amram, EVP y CIO de ZIM.
Sacudiendo un servicio de contenedores estancado
La asociación del Centro de Excelencia comenzó a principios de 2021, utilizando la sólida infraestructura de datos de las líneas navieras israelíes para aplicar algoritmos de aprendizaje automático y mejorar las operaciones.
“El primer lugar para aplicar la IA es la eficiencia operativa, principalmente en el equilibrio de contenedores vacíos, que es un gran problema en el envío. Gastamos cientos de millones de dólares cada año solo para mover contenedores vacíos de una posición a otra ”, dijo Ben-Amram.
Al utilizar la inteligencia artificial para ajustar el reposicionamiento de contenedores y el enrutamiento y el redireccionamiento de la línea de envío, ZIM se beneficiará de la transferencia de contenedores más eficiente, optimizando el papel de la línea de envío en la cadena de suministro.
Ben-Amram postuló que el uso de inteligencia artificial en combinación con contenedores con sensores de Internet de las cosas (IoT) “ inteligentes ”, que ya son prominentes en el sector refrigerado , en el futuro, todos los agentes de logística podrán aprovechar las soluciones de inteligencia artificial para pronosticar mejor los posibles cuellos de botella o áreas para agilizar la carga.
Mentalidad de datos
La nueva asociación permitirá a la línea naviera duplicar o incluso triplicar sus capacidades en IA en un corto espacio de tiempo. Esto se debe al banco de conjuntos de datos históricos de las operaciones de ZIM a disposición del DSG.
El Dr. Elan Sasson, director ejecutivo y cofundador de DSG, dijo a PTI: “[Ben-Amram] menciona el reposicionamiento y el ajuste fino del contenedor y el enrutamiento y el redireccionamiento, pero definitivamente en el futuro podemos evaluar otros algoritmos, como el consumo de combustible. modelos; Hora prevista de llegada (ETA); mejorar la programación; automatizar procesos manuales; y [optimizar] cualquier operación marítima ”.
El prodigioso potencial de las operaciones mejoradas a través de la inteligencia artificial se realiza únicamente debido a la mentalidad de ZIM que prioriza los datos, según Ben-Amram.
“Contamos con una sólida infraestructura de datos, que recopila información en tiempo real sobre todo: eventos programados; reservaciones; conocimientos de embarque electrónicos; datos históricos, etc. ”, dijo.
Sasson agregó que debido a que el DSG tiene acceso a conjuntos de datos sólidos y limpios, pudo formular su modelo de ‘referencia’ para su plataforma de IA en solo un mes, mucho más rápido que el proceso de referencia típico de tres meses.
“Las aplicaciones de inteligencia artificial están hambrientas de datos por definición”, explicó Sasson. “Queremos muchos datos. Aquí [nos hemos emparejado] con una empresa que ha estado recopilando datos durante tanto tiempo, pero que también ha invertido mucho en limpiar y preparar los datos.
“Cuando presenta datos limpios a los algoritmos de ML, puede obtener fácilmente una gran cantidad de información que no puede lograr con las plataformas tradicionales de Business Intelligence (BI)”.
Con la asociación, Sasson argumenta que ZIM está “pasando de BI a AI”, capaz de pronosticar con mayor precisión los cambios en las operaciones de envío y prevenir problemas en el movimiento de contenedores antes de que ocurran.
La mentalidad de los datos primero está dirigida de arriba hacia abajo en ZIM, cree Ben-Amram.
“Hemos construido una forma de pensar de inicio dentro de nuestro equipo [recibiendo] el apoyo del presidente, la junta y el director ejecutivo. Todo el mundo entiende esto para sobrevivir en nuestro panorama competitivo ”, dijo.
Ben-Amram dijo que una línea naviera como ZIM, que transporta menos del 2% de la participación global de contenedores, “nunca podrá competir” con gigantes del transporte marítimo como Maersk o CMA CGM , entrando en una guerra de ofertas por buques.
“Podemos ser competitivos por dos cosas”, afirmó Ben-Amram. “Somos muy ágiles en los negocios, [hemos tomado] decisiones rápidas para abrir nuevas líneas y expandirnos, y también nos adaptamos rápidamente a nuestro ecosistema inteligente”.
Dijo que en el futuro, utilizando la inteligencia artificial para pronosticar mejor los movimientos de contenedores y carga a granel a través de algoritmos inteligentes, ZIM puede suavizar una cadena de suministro estática, mejorando los resultados tanto para la empresa como para sus clientes.
Un vistazo a la industria
Tanto Ben-Amram como Sasson lamentaron que el transporte marítimo y los puertos hayan estado históricamente por detrás de otras industrias en la adopción de tecnologías de IA y ML.
“Creo que cuando se trata de IA y ML avanzado, [la industria marítima] está desatendida”, argumentó Sasson.
“[AI presenta] una oportunidad única en el espacio de envío”, agregó Sasson.
Ben-Amram señaló: “En la industria durante muchos años [estuvo] muy centrada en las operaciones. La tarea consistía en conseguir pedidos y llenar los recipientes. Y a medida que los buques se han vuelto más grandes, el desafío ha sido traer contenedores para llenarlos.
“Se prestó muy poca atención a invertir en la gestión de ingresos, la gestión del rendimiento y la eficiencia operativa. Y estamos hablando de una industria que tiene costos e ingresos de miles de millones de dólares ”.
Ben-Amram dijo que el sector de puertos y terminales enfrenta dos desafíos en la adopción de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial. En primer lugar, es mucho más fácil construir una cultura centrada en la inteligencia artificial para las transacciones de empresa a cliente (B2C) que las redes de empresa a empresa (B2B). En segundo lugar, los conjuntos de datos deficientes sobre las operaciones de envío históricas obstaculizan la capacidad de la IA para proporcionar información.
“Un desafío es el número de eventos históricos que tienes: en comparación con la aviación, puedes tener grandes cantidades de datos si tienes 10 vuelos diarios de Israel a Nueva York”, explicó.
“Cuando vas en barco, tienes horarios una vez a la semana, que pueden cambiar con el tiempo. Es muy difícil de igualar “.
Culturalmente, Ben-Amram agregó que los puertos y las terminales pueden traer expertos para abrir las principales terminales de contenedores que carecen de experiencia en tecnología, o viceversa.
“Vemos algunas historias de éxito de IoT en algunas terminales. Las terminales han logrado mejorar el tiempo de respuesta de los camiones administrado por IoT. Pero eso es muy esporádico. Sólo un pequeño porcentaje utiliza tecnologías avanzadas ”, dijo.
“Necesitamos elegir cuidadosamente dónde queremos atacar. Estamos eligiendo los lugares de beneficio a través de la gestión de ingresos, al tiempo que realizamos mejores pronósticos, mejorando la mayor parte de los costos operativos con algoritmos inteligentes y conectividad “.
Fuente : Port Technology
