El uso de la inteligencia artificial (IA) en el sector logístico es cada vez más común y sus aplicaciones son numerosas. Bajo el nombre de “Muelle Digital”, varias empresas con interés en el mundo de la carga aérea –AIS Group, GPA, Portel- y dos clústeres el Clúster Digital de Catalunya y el Clúster de Movilidad y Logística de Euskadi están impulsando un proyecto que busca digitalizar el proceso de transporte terrestre y recepción de mercancía en los muelles de la terminal de carga, así como elaborar un cuadro de mando que permite visualizar desde el punto de vista estratégico la operativa de carga en un aeropuerto. El gran punto de innovación recae en que esta solución incorporará inteligencia artificial (IA) en forma de un modelo de aprendizaje automático (machine learning) que predecirá la demanda de carga aérea mensual en distintos aeropuertos.
Esta iniciativa permitirá optimizar los procesos que se producen entre el agente transitario, el transportista que transporte la mercancía del expedidor hasta el agente de handling, y el propio agente de handling del aeropuerto, en el flujo de exportación aérea.
Para diseñar la plataforma tecnológica se establecerá un grupo piloto con representantes de los actores de la carga aérea, entre los que se encuentran expedidor, transitario, agente de aduanas, transportista terrestre, agente de handling y administración aduanera.
El proyecto busca crear un servicio altamente eficiente y tendrá como escenario piloto varios aeropuertos españoles. Desde Muelle Digital se está cerrando la colaboración con ellos, pero se trabaja para que figuren los de Madrid, Barcelona, Bilbao, Zaragoza y Vitoria.
La carga aérea es un componente clave del transporte mundial de mercancías. Según IATA los aviones mueven más de 5 billones de dólares en bienes cada año y se proyecta un crecimiento significativo para este sector en los próximos diez años; si bien solo representa el 3% del volumen mundial en toneladas, el valor de dichas mercancías supone el 30% del comercio mundial. El 80% de los bienes de comercio electrónico internacional se traslada por vía aérea, requiriendo a los agentes involucrados en la carga aérea rapidez en su operativa, calidad de servicio y alta fiabilidad para llevar a cabo sus operaciones satisfactoriamente.
Además, la carga aérea tiene un papel fundamental como facilitador del comercio exterior y la prosperidad del país. Para ganar en agilidad requiere que los procesos entre sus agentes sean fluidos y rápidos, así como disponer de previsiones de actividad a corto plazo para dimensionar los equipos de trabajo, la aplicación de tecnología va a mejorar ambos puntos.
Ante esta realidad, AIS construye para cada aeropuerto un modelo predictivo de inteligencia artificial a partir de los datos históricos de carga aérea. En su desarrollo, utiliza técnicas de machine learning (aprendizaje automático) que permiten predecir el comportamiento de la demanda de carga área mensualmente por tipo de producto y por origen-destino. Este modelo incorpora variables macroeconómicas para calcular el impacto de indicadores como el PIB o la balanza comercial sobre la actividad y se integrará en una herramienta de planificación de la demanda que permita anticiparse en las decisiones.
Lluïsa Parés, directora de I+D de AIS, destaca el potencial de una herramienta de estas características. "En una primera fase, el objetivo es predecir la demanda para optimizar recursos. Por ejemplo, en función del número de operaciones, mercancías y destinos, el modelo hará una predicción de la demanda del mes siguiente, lo que permitirá anticiparse en decisiones tales como cuántos aviones de cada tipo serán necesarios, cuánto combustible o cuánto personal deberá haber en cada aeropuerto, incluso en cada turno". El segundo paso, añade Parés será "introducir el factor de la sostenibilidad medioambiental, pudiendo optimizar el transporte de modo que haya la menor cantidad posible de emisiones de CO2".