Eficiencia logística: Enjins y CtrlChain utilizan el poder del Machine Learning

En CtrlChain no solo somos una empresa de logística en rápido crecimiento, sino también un socio pionero en logística ecológica dedicado a la sostenibilidad. Para que nuestros procesos sean más eficientes, hemos reconocido el poder del machine learning para impulsar nuestro negocio. Por eso nos hemos asociado con Enjins, proveedor líder de soluciones de machine learning (ML), para desarrollar conjuntamente una plataforma de datos y ML que nos permita recuperar, combinar, interactuar, explorar y visualizar datos de diversas fuentes.

Esta plataforma nos permite desarrollar valiosos casos de uso de IA para optimizar nuestras operaciones, mejorar la retención de clientes y aumentar la eficiencia general. Además, nos permite desplegar los modelos ML necesarios más rápidamente y a escala. Esta integración estratégica de la tecnología ML es un motor clave de nuestro éxito y contribuye a nuestro compromiso con las prácticas logísticas sostenibles.

A medida que CtrlChain se expande, los datos se vuelven cruciales para la toma de decisiones informadas y la optimización de procesos. Mediante el uso de datos, CtrlChain puede hacer frente a los retos del rápido crecimiento y escalar con eficacia.

Tener acceso a una gran cantidad de datos nos permite optimizar nuestras operaciones y maximizar la utilización de los recursos existentes, minimizando en última instancia los kilómetros en vacío. Gracias a Enjins, podemos recopilar y organizar eficazmente estos datos, haciéndolos fácilmente accesibles y comprensibles. Con las capacidades avanzadas de recopilación de datos de Enjins, podemos analizar métricas clave, identificar patrones y extraer información valiosa que nos permita tomar decisiones informadas y aplicar estrategias que mejoren aún más nuestra eficiencia y sostenibilidad.

La colaboración entre CtrlChain y Enjins aporta notables beneficios a nuestros clientes, centrándose en la optimización. Somos conscientes de la importancia de abordar simultáneamente los procesos operativos y técnicos para lograr resultados óptimos. Por eso empezamos por identificar los problemas más significativos dentro de nuestros procesos operativos y luego exploramos cómo el machine learning (ML) puede proporcionar una solución.

El ML es un método, no un objetivo en sí mismo. Enjins comparte esta perspectiva y trabaja estrechamente con CtrlChain para desarrollar soluciones de ML que tengan un impacto significativo en nuestras operaciones. Juntos, tomamos decisiones bien fundadas a la hora de automatizar procesos dentro de nuestro sistema, garantizando que nuestros clientes se beneficien de operaciones logísticas racionalizadas y optimizadas.

La colaboración entre Enjins y CtrlChain se centra en implementar casos de uso de ML clave para optimizar los procesos empresariales e impulsar la eficiencia. Por ejemplo, realizar predicciones de precios para cotizaciones Spot basadas en datos históricos ayuda a CtrlChain a obtener información valiosa sobre las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes, lo que nos permite optimizar los procesos y tomar decisiones precisas.

Además, el ML aporta ventajas a las partes interesadas al permitir tiempos de respuesta más rápidos y una mayor visibilidad en el proceso logístico. Con los sistemas basados en ML, los cargadores pueden responder rápidamente a sus necesidades, ya que la disponibilidad y los costes son directamente visibles. Esta visibilidad permite a los transportistas tomar decisiones bien fundadas basadas en datos en tiempo real, lo que garantiza unas opciones de envío óptimas y una buena relación coste-eficacia.

Para los transportistas, la implantación de ML se traduce en solicitudes específicas de envíos reales en función de su disponibilidad y sus puntos fuertes. En lugar de limitarse a buscar tarifas, los transportistas reciben solicitudes de presupuesto específicas que se ajustan a sus capacidades. Este enfoque específico no sólo agiliza el proceso, sino que también mejora la eficiencia general del sector.

Además, este enfoque específico nos permite abordar el problema de la capacidad vacía combinándola eficazmente con las cargas adecuadas. Aprovechando los algoritmos de ML, podemos identificar y conectar a los transportistas con cargas pendientes que se ajusten a sus rutas y horarios. Este emparejamiento simbiótico de la capacidad vacía con las cargas disponibles no sólo optimiza la utilización de los recursos, sino que también reduce el desperdicio de kilómetros en vacío, en consonancia con nuestra misión de promover la sostenibilidad y minimizar el impacto medioambiental del transporte.

Otro aspecto importante de la colaboración es la agregación y transformación de datos para los cuadros de mando de CtrlChain. Enjins colabora estrechamente con CtrlChain para recopilar, limpiar, integrar y visualizar datos de diversas fuentes. Esto permite a CtrlChain supervisar los indicadores clave de rendimiento, identificar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.

Más allá de estos casos de uso iniciales, Enjins y CtrlChain exploran continuamente nuevas posibilidades. Con la experiencia de Enjins, el ML y la ciencia de datos pueden aprovecharse para la optimización de rutas, la previsión de la demanda, el mantenimiento predictivo y mucho más. Esta asociación impulsa la eficiencia operativa, el crecimiento sostenible y revoluciona el sector de la logística.

La colaboración entre Enjins y CtrlChain se centra en la implementación de casos de uso de ML clave para optimizar los procesos empresariales e impulsar la eficiencia. Por ejemplo, realizar predicciones de precios para cotizaciones Spot basadas en datos históricos ayuda a CtrlChain a obtener información valiosa sobre las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes, lo que nos permite optimizar los procesos y tomar decisiones precisas.

Además, el ML aporta ventajas a las partes interesadas al permitir tiempos de respuesta más rápidos y una mayor visibilidad en el proceso logístico. Con los sistemas basados en ML, los cargadores pueden responder rápidamente a sus necesidades, ya que la disponibilidad y los costes son directamente visibles. Esta visibilidad permite a los transportistas tomar decisiones bien fundadas basadas en datos en tiempo real, lo que garantiza unas opciones de envío óptimas y una buena relación coste-eficacia.

Para los transportistas, la implantación de ML se traduce en solicitudes específicas de envíos reales en función de su disponibilidad y sus puntos fuertes. En lugar de limitarse a buscar tarifas, los transportistas reciben solicitudes de presupuesto específicas que se ajustan a sus capacidades. Este enfoque específico no sólo agiliza el proceso, sino que también mejora la eficiencia general del sector.

Además, este enfoque específico nos permite abordar el problema de la capacidad vacía combinándola eficazmente con las cargas adecuadas. Aprovechando los algoritmos de ML, podemos identificar y conectar a los transportistas con cargas pendientes que se ajusten a sus rutas y horarios. Este emparejamiento simbiótico de la capacidad vacía con las cargas disponibles no sólo optimiza la utilización de los recursos, sino que también reduce el desperdicio de kilómetros en vacío, en consonancia con nuestra misión de promover la sostenibilidad y minimizar el impacto medioambiental del transporte.

Otro aspecto importante de la colaboración es la agregación y transformación de datos para los cuadros de mando de CtrlChain. Enjins colabora estrechamente con CtrlChain para recopilar, depurar, integrar y visualizar datos procedentes de diversas fuentes. Esto permite a CtrlChain supervisar los indicadores clave de rendimiento, identificar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.

Más allá de estos casos de uso iniciales, Enjins y CtrlChain exploran continuamente nuevas posibilidades. Con la experiencia de Enjins, el ML y la ciencia de datos pueden aprovecharse para la optimización de rutas, la previsión de la demanda, el mantenimiento predictivo y mucho más. Esta asociación impulsa la eficiencia operativa, el crecimiento sostenible y revoluciona el sector de la logística.

CtrlChain reconoce la necesidad de tomar decisiones bien ponderadas a la hora de automatizar procesos dentro de nuestro sistema, especialmente aquellos que requieren una cantidad significativa de datos y recursos informáticos. Sin embargo, implementar estos complejos procesos de toma de decisiones en nuestro sistema actual puede provocar problemas de rendimiento y una mayor complejidad de la base de código, lo cual no es lo ideal.

Enjins proporciona varios ingredientes clave para garantizar el éxito. En primer lugar, comienzan con una auditoría de ML para evaluar cómo CtrlChain puede crear soluciones de ML y utilizarlas en el negocio. Un buen modelo ML utilizado en producción depende de los datos subyacentes, de si resuelve un problema y de qué equipo de datos se necesita para que sigan funcionando sin problemas.

En segundo lugar, nuestro equipo de producto trabaja en estrecha colaboración con Enjins para integrar perfectamente los modelos ML en nuestro sistema actual. Esto implica diseñar e implementar la infraestructura esencial y las canalizaciones necesarias para un procesamiento de datos y una inferencia de modelos eficientes, garantizando un rendimiento óptimo y minimizando la complejidad de la base de código.

Además, Enjins colabora estrechamente con CtrlChain para garantizar la escalabilidad de nuestra infraestructura y procesos de ML a medida que manejamos mayores volúmenes de datos. Gracias a esta colaboración, podemos gestionar eficazmente el aumento de las cargas de trabajo al tiempo que mantenemos un rendimiento óptimo, lo que permite a CtrlChain escalar y satisfacer las demandas de nuestras crecientes operaciones al tiempo que promovemos prácticas logísticas sostenibles.

Al combinar la experiencia en ML de Enjins con los conocimientos de CtrlChain, la asociación revoluciona las operaciones logísticas, lo que se traduce en una mayor eficiencia, ahorro de costes y mejora de la satisfacción del cliente.