La implementación de inteligencia artificial y machine learning ayuda a reducir en 1/3 el combustible fósil empleado, gracias a la optimización de rutas. Esto repercute incluso en una disminución del 10% de los vehículos necesarios para operar en última milla.

Sustentabilidad y cambio climático eran los temas que predominaban en la agenda mundial hasta que irrumpió la pandemia del Covid-19. Y pese a que las emisiones de CO2 continúan siendo la gran amenaza a largo plazo de la humanidad, el confinamiento para evitar los contagios propició un cambio que, según expertos, debiera considerarse con mayor urgencia: la explosiva demanda por compras online y despachos al hogar.

La logística de las empresas es hoy un factor a considerar cuando se trata de la contaminación en las ciudades del país, sobre todo pensando en que el comercio online se triplicó tras la pandemia y que el Banco Interamericano de Desarrollo indica que tan solo la logística es responsable del 24% de las emisiones de CO2 en la atmósfera a nivel mundial. Por eso, para expertos, la clave estará en que las empresas implementen una “logística verde”, de mano de la tecnología innovadoras.

Ecología de la eficiencia

“El término de logística ecológica (o verde) se define como la combinación de estrategias y procesos que tienen como fin reducir la huella de carbono, que proviene mayoritariamente de las operaciones de distribución y entrega de productos. En logística, transportar un bien de un punto a otro ha sido una de las principales causas de contaminación, y el principal reto es reducir las emisiones sin afectar de manera directa el desarrollo del negocio”, detalla Álvaro Echeverría, CEO de la startup chilena de logística inteligente, SimpliRoute.

Uno de los principales obstáculos radica en lo lento que es el reemplazo de vehículos a base de combustibles fósiles por otros eléctricos o de hidrógeno. Ahí es donde la Inteligencia Artificial (IA) y el machine learning juegan un rol clave, permitiendo a las flotas actuales suplir la demanda con menos vehículos y recorrer menos kilómetros gracias a la optimización de sus rutas. Esto repercute en un menor uso de combustible y, por tanto, menores niveles de contaminación emitidos a la atmósfera.

Echeverría recalca que “al aplicar tecnologías disruptivas, las empresas buscan solucionar la velocidad de sus entregas, pero rápidamente descubren que no solo se traduce en hasta un 80% de reducción de tiempos en los despachos, sino que en reducción de flotas y uso de combustible fósil».

En el caso de SimpliRoute, su implementación en empresas -sin distinción del tamaño de su operación- registra una reducción promedio de hasta un 10% en las flotas de despacho, así como un 34% de abaratamiento en el costo logístico y un 30% de reducción en las emisiones de CO2.

Solo en Chile, las flotas que usan el software ahorraron durante 2021, 9,4 millones de litros de combustible. Esto equivale a 15.821 toneladas de CO2 que no se emitieron a la atmósfera.

«Considerando todos los países donde tenemos operación, nuestros clientes evitaron consumir el equivalente a ocho piscinas olímpicas de combustible. Con esta reducción, podríamos decir que no se emitieron al medioambiente más de 56.000 toneladas de CO2, que es lo que 378.0000 árboles pueden almacenar durante un año. Estos números demuestran el impacto real y concreto de la tecnología en la optimización logística”, afirma el CEO de SimpliRoute.

Nuevas verticales

La tecnología no solo se debe limitar a optimizar el traslado de un camión desde un punto al otro, sino que también a procesos de carga, almacenaje y el comportamiento de la ciudad. El experto en logística añade que “un factor a tener en cuenta es la carga de un camión. Para un viaje eficiente, siempre es recomendable que los productos pesados se entreguen antes, ya que un vehículo más liviano es igual a menor combustible quemado por litro».

Junto a eso, la carga de vehículos en las calles, las temporadas del año y eventos particulares también son un factor a considerar. Por eso, es crucial que la tecnología de última milla sepa modelar el comportamiento de las ciudades. “Entender cómo se comporta la ciudad permite que el software le diga a un camión cuál ruta no tomar o qué horario evitar. Para un vehículo, estar en un ‘taco’ es lo más ineficiente que hay, ya que quema combustible sin avanzar”, cierra Echeverría.