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Reconozcámoslo. Los ordenadores pueden hacer más y mejor muchos de nuestros trabajos rutinarios. Se trata de minimizar riesgos.

¿Qué ocurriría en muchas de nuestras empresas si un par de compañeros enfermaran? ¿Se sacaría el trabajo al mismo ritmo? ¿Se planificaría las rutas, recogidas, entregas, etc. igualmente? Se trata de amortiguar los picos de trabajos generados por la estacionalidad que nos afecta. Llega Navidad, Semana Santa o la vacaciones de verano y el volumen crece exponencialmente.

Se trata de obtener valor de los datos que generan

Ya tenemos a nuestro alcance tecnología suficiente para poder recolectar, transmitir, almacenar y analizar ingentes volúmenes de datos generados por nuestros dispositivos móviles, sensores o GPS. Si además de automatizar dejamos que la Inteligencia Artificial, la Minería de Datos y el Aprendizaje de Máquina nos ayuden a mejorar estos procesos, uf, la combinación es espectacular.

Se trata de optimizar los recursos y minimizar costes. No se trata de despedir a nadie sino de poner a nuestros empleados a hacer otros trabajos donde seguro se sentirán más realizados y aportarán más valor. Son muchas las empresas que llevan tiempo trabajando en esta transformación. Este es el caso de Amazon, Saplex, Carrefour y muchas otras.

Pero ¡ojo! No todo son malas noticias. En primer lugar hemos dicho ‘muchos’ y no ‘todos’. Como decíamos al principio del artículo, nos referimos a los más rutinarios y repetitivos, aquellos donde los modelos matemáticos-estadísticos puedan tomar las decisiones necesarias para organizar gran parte de nuestra logística, que nos ayuden a organizar las rutas, a medir los tiempos con más precisión para ajustar los descansos diarios y semanales de los conductores, a realizar el grupaje teniendo en cuenta todas nuestras restricciones, a encontrar soluciones que a un humano no se le habrían ocurrido, etc.

The first rule of any technology used in a business is that automation applied to an efficient operation will magnify the efficiency. The second is that automation applied to an inefficient operation will magnify the inefficiency – Bill Gates

Por otro lado, las horas y el esfuerzo (humano, claro) necesario para conseguir esa automatización no es baladí. A estos ordenadores les tenemos que enseñar nosotros. No nacen sabiendo Ingeniería ni Matemática. No conocen los procesos productivos de nuestras empresas ni tienen experiencia en Logística o Cadena de Suministro. Aquí se podría enlazar con otro bonito debate sobre los sistemas educativos. ¿Qué tipos de trabajo se demandarán en el futuro? Pero no nos desviemos del hilo principal…

MathIT - qosITconsulting

Nos consta que este es un tema apasionante del que se podría escribir mucho más y debatir horas. La automatización de procesos se solapa con, por ejemplo, la optimización de los procesos involucrados (recorrer el menor número de kilómetros posibles, ofrecer el mejor nivel de servicio posible, etc.), la viabilidad o sostenibilidad futura de las economías con un alto porcentaje de procesos automatizados o el anteriormente mencionado sobre los sistemas educativos futuros.

Desde qosITconsulting, y con nuestra plataforma MathIT.Logistics, ya estamos trabajando con potentes clientes nacionales e internacionales en esta automatización y optimización de sus procesos logísticos.

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