DACHSER establece un centro de competencia para ciencia de datos y aprendizaje automático
Desde principios de Junio, DACHSER ha combinado la experiencia que ha adquirido en varios proyectos de investigación e innovación sobre los temas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y data science en su in-house Competence Center Data Science & Machine Learning.
Las tecnologías y métodos de IA ya han demostrado su rendimiento y beneficios en varios proyectos y aplicaciones en DACHSER. “La importancia de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático 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 automático”, dice Stefan Hohm, Chief Development Officer (CDO). CC DS&ML asumirá esta tarea en DACHSER y actuará como punto central de contacto.
DACHSER produce grandes volúmenes de datos a diario, y esto forma la base para el desarrollo y uso de las nuevas tecnologías de IA. "Haremos un uso aún mejor de estos datos en el futuro: nos ayudará a encontrar e implementar nuevas soluciones para una amplia variedad de casos de uso", dice Florian Zizler, Team Leader Competence Center Data Science & Machine Learning.
Anticipar las fluctuaciones de la capacidad con inteligencia artificial
Una aplicación de muestra específica para el trabajo del centro de competencia recién creado es un producto de inteligencia artificial que se desarrolló e implementó como parte del DACHSER Enterprise Lab. El modelo de pronóstico utiliza técnicas de aprendizaje automático para predecir los volúmenes de transporte terrestre entrante de una sucursal con hasta 25 semanas de anticipación. “Nuestros datos se remontan a 2011. La atención se centra en los datos históricos de envíos”, dice 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 sucursales un valioso apoyo en las decisiones relacionadas con la planificación de la capacidad estacional. Es precisamente en esta área donde es importante obtener la capacidad de carga adecuada en el mercado en una etapa temprana, o planificar los recursos en la terminal de tránsito. Sin embargo, las condiciones actuales también tienen un impacto aquí. "Por supuesto, fue un desafío para los pronósticos basados en valores pasados hacer frente a las fluctuaciones volátiles de volumen, así como a la pandemia de coronavirus", dice Zizler. Pero él y su equipo de expertos siguen siendo optimistas: "Pronto recuperaremos nuestro pronóstico a su alta calidad habitual".