Macroproyectos

¿Cómo sería de eficiente la logística si a golpe de clic cualquier interviniente pudiese saber qué está pasando con lo suyo?

¿Cómo sería el transporte si todos los vehículos tuviesen un carnet digital que los identificase? ¿Y si las cargas que mueven y las personas que los conducen también lo tuviesen? Incluso las naves logísticas, los fabricantes de los vehículos, los talleres, los encargados del mantenimiento, las aseguradoras, las ITV, los centros formativos, las entidades financieras y, por supuesto, los cargadores. Incluso los procesos empresariales.

¿Cómo serían de eficientes los procesos logísticos si a golpe de clic cualquier interviniente pudiese saber qué está pasando con lo suyo, el camión, la furgoneta, la nave de almacenamiento, el tren, el avión, el barco, la terminal o la carga? ¿Qué habría que hacer para que esto fuese posible?

Habría que “tokenizar”, es decir, crear un pasaporte digital para el sector del transporte y la logística, con una identidad digital universal, única e inalterable, para personas, empresas y activos físicos. Esto se desarrollaría mediante un sistema de gestión multicapa, multiproceso y multiactor basado en blockchain (tecnología de bloques), para involucrar a los transportistas, cargadores y prestadores de todo tipo de servicios.

¿Y si a esto le sumásemos la posibilidad de obtener automáticamente información del estado de las cargas y los transportes? Habría que añadir dispositivos IoT que recogiesen información, por ejemplo, de temperaturas, vibraciones y golpes, iluminación, movimiento, posición, concentración de gases, etc.

¿Pero con toda esta cantidad de información, qué podemos hacer? Incluyamos una capa de análisis de datos basada en big data de la que cada parte pueda extraer la información pública permitida y la suya privada.

¿Y si, además, necesitamos contar con un análisis predictivo para, por ejemplo, anticipar comportamientos de la demanda en función de variables como la meteorología, pandemias, evolución macroeconómica, fiestas y vacaciones, variación en precios de la energía, etc.? Añadamos componentes de inteligencia artificial con machine learning (máquinas software capaces de aprender y reprogramarse en función de la experiencia, la evolución de los datos y los resultados). Y ya tendríamos un transporte mucho más eficiente, eficaz y optimizado.

Juanma Martínez

jmmartinez@eurogestion.eu