Datos e IA para logística y cadena de suministro
Visibilidad total de tu cadena. Rutas optimizadas. SLAs que se cumplen.
El punto de partida
Primero entendemos tu operación. Después proponemos.
Operadores logísticos
Menos kilómetros, menos paradas imprevistas, más SLAs cumplidos
Optimización de rutas con IA integrada en tu TMS. Dashboards de SLA por cliente actualizados en tiempo real. Mantenimiento predictivo de flota para anticipar fallos antes de que paren un vehículo. Trazabilidad de expediciones con alertas automáticas cuando un pedido se desvía de la ventana de entrega.
Supply chain industrial
Control de extremo a extremo: del pedido al proveedor hasta la entrega al cliente
Plataforma de datos que integra los múltiples eslabones de la cadena en una visión unificada. Modelos de previsión de demanda conectados con la planificación de transporte. Analítica de proveedores con detección de riesgos de desabastecimiento. Visibilidad de inventario en tránsito actualizada sin depender de correos ni llamadas.
Por qué las empresas logísticas trabajan con BertIA
Cuatro problemas operativos reales con solución concreta en datos e IA
01
Sin visibilidad en tiempo real, la planificación siempre va por detrás de la operación
Cuando el TMS, el WMS y el ERP no comparten datos en tiempo real, el equipo de planificación trabaja con información de ayer para resolver problemas de hoy. Integrar esas fuentes en una plataforma de datos centralizada es el primer paso para que cualquier modelo de IA tenga algo real sobre lo que operar.
02
Cada kilómetro de más y cada entrega fallida tienen un coste directo que se puede reducir
Los algoritmos de optimización de rutas con Inteligencia Artificial no solo calculan el trayecto más corto, también asignan cargas a vehículos, respetan ventanas de entrega, consideran restricciones de acceso urbano y se adaptan en tiempo real cuando algo cambia en ruta.
03
Una parada de flota no planificada no solo cuesta la reparación, cuesta el SLA que no se cumple
El mantenimiento correctivo es el más caro: coste de la avería, coste del tiempo de inactividad del vehículo y coste del impacto en la operación del día. Los modelos de mantenimiento predictivo entrenados sobre datos de telemetría de los vehículos anticipan fallos en motor, frenos y otros componentes críticos con antelación.
04
Cuando la demanda sube, los recursos de la operación tienen que estar listos antes de que suba
Los picos de volumen en campañas, temporadas o promociones generan sobrecarga operativa cuando no se anticipan con suficiente margen. Los modelos de forecasting de demanda logística integrados con la planificación de transporte y almacén permiten dimensionar flota, conductores y muelles con antelación real.
El diagnóstico es donde vemos qué tiene más recorrido en tu operación
Datos e IA aplicados a la operación logística
Seis áreas donde implementamos datos e IA en logística y con impacto medible desde el primer ciclo
Plataforma de datos logística unificada
TMS, WMS, ERP y telemetría de flota en una única fuente de verdad en tiempo real
Data platform logística que integra todos los sistemas de la operación en un data lake centralizado con gobernanza, calidad del dato y dashboards operativos en tiempo real. La base que hace posibles la optimización de rutas, el OTIF en tiempo real y todos los casos de uso de IA con impacto operativo.
Qué aporta Data:
Integración de TMS, WMS, ERP y sistemas de telemetría de flota
Data lake logístico con gobernanza y calidad del dato
Dashboards de OTIF, coste por entrega y SLA por cliente en tiempo real
Qué aporta la IA:
Detección automática de anomalías y desviaciones operativas
Alertas predictivas de incumplimiento de SLA con antelación suficiente
Pipelines de MLOps para el ciclo de vida de los modelos en producción
Optimización de rutas y última milla con IA
Rutas óptimas en tiempo real con IA para reducir kilómetros y mejorar el SLA de entrega
Algoritmos de optimización de rutas que calculan la asignación óptima de cargas a vehículos y los trayectos más eficientes en tiempo real, integrando capacidad, ventanas de entrega, restricciones de acceso y tráfico. Redistribución dinámica de rutas ante incidencias mientras los vehículos están en movimiento.
Qué aporta Data:
Integración de datos de flota, pedidos y ventanas de entrega
Fuentes externas de tráfico, meteorología y restricciones urbanas
Dashboards de kilómetros, entregas fallidas y cumplimiento de ventanas
Qué aporta la IA:
Optimización de rutas en tiempo real con algoritmos de ML
Redistribución dinámica de pedidos ante incidencias en ruta
Predicción de tiempos de entrega por tramo y condiciones del día
Analítica de OTIF, SLA y rendimiento de operación
Visibilidad en tiempo real del OTIF y alertas predictivas de incumplimiento de SLA
Plataforma de datos que centraliza el OTIF por cliente, ruta, transportista y tipo de mercancía con granularidad total. Modelos predictivos que detectan con antelación suficiente los pedidos con riesgo de incumplir el SLA para poder tomar acciones correctivas antes de que impacten al cliente.
Qué aporta Data:
OTIF en tiempo real por cliente, ruta y tipo de envío
Dashboards de rendimiento por transportista y subcontrata
Histórico de incidencias y causas raíz por segmento
Qué aporta la IA:
Modelos predictivos de riesgo de incumplimiento de SLA por pedido
Alertas tempranas con tiempo suficiente para acciones correctivas
Identificación automática de causas raíz de desviaciones de OTIF
Mantenimiento predictivo de flota con IA
Anticipar fallos de flota antes de que afecten a la operación y al OTIF
Modelos de ML entrenados sobre datos de telemetría de los vehículos para anticipar fallos en componentes críticos antes de que se produzcan. Integración con el sistema de gestión de flota para generar órdenes de mantenimiento preventivo en el momento óptimo y maximizar la disponibilidad operativa.
Qué aporta Data:
Integración de telemetría de flota y datos de mantenimiento histórico
Dashboards de disponibilidad de flota y coste de mantenimiento
Correlación entre incidencias de flota e impacto en OTIF
Qué aporta la IA:
Modelos predictivos de fallo por componente y vehículo
Optimización de los ciclos de mantenimiento preventivo con ML
Alertas tempranas integradas en el sistema de gestión de flota
Previsión de demanda y planificación de la cadena
Planificación de transporte y almacén integrada con el forecast de demanda
Modelos de forecasting de demanda conectados con la planificación de transporte y la gestión de almacén para anticipar picos de volumen y dimensionar recursos con antelación. Especialmente relevante en cadenas con estacionalidad marcada, campañas promocionales o clientes con demanda variable.
Qué aporta Data:
Integración de datos de demanda histórica y previsiones de clientes
Plataforma de datos de cadena de suministro end-to-end
Dashboards de capacidad, ocupación y previsión de volumen
Qué aporta la IA:
Modelos de forecasting de volumen logístico por cliente y ruta
Optimización de la asignación de recursos a previsión de demanda
Detección automática de anomalías en patrones de demanda
Trazabilidad y visibilidad de Supply Chain
Visibilidad en tiempo real de cada movimiento de la cadena, desde el origen hasta la entrega
Plataforma de trazabilidad que integra datos de todos los eslabones de la cadena (proveedor, almacén, transporte y cliente final) con visibilidad en tiempo real del estado de cada expedición. Dashboards para el equipo de operaciones y portal de seguimiento para el cliente final.
Qué aporta Data:
Trazabilidad end-to-end integrada con TMS, WMS y proveedores
Estado en tiempo real de cada expedición y punto de la cadena
Portal de visibilidad para clientes finales con datos actualizados
Qué aporta la IA:
Estimación dinámica de tiempo de entrega por expedición y tramo
Detección automática de retrasos y excepciones en la cadena
Agentes que notifican proactivamente al cliente ante incidencias
Resultados en producción
Lo que consiguen las operaciones logísticas con datos e IA bien implementados
En tiempo de planificación operativa
Con plataforma de datos unificada: TMS, WMS y ERP integrados en tiempo real
Kilómetros recorridos en rutas de distribución
Con optimización de rutas con IA y redistribución dinámica ante incidencias
Disponibilidad de flota con mantenimiento predictivo
Con modelos de ML sobre telemetría de vehículos para anticipar fallos críticos
Mejora de OTIF con analítica predictiva y alertas tempranas
Con modelos de detección de riesgo de incumplimiento de SLA por pedido
Casos de uso
Resultados en algunos de los proyectos de datos e IA en logística
Operador logístico · Plataforma de datos
Plataforma de datos unificada: TMS, WMS y tracking de expediciones en tiempo real
Data platform que integra TMS, WMS y sistemas de tracking de transportistas en una única fuente de verdad. Dashboards de OTIF, coste por entrega y SLA por cliente con visibilidad en tiempo real para el equipo de operaciones.
Tiempo de planificación -38%
Empresa de distribución · Última milla
Optimización de rutas de última milla con IA y redistribución dinámica ante incidencias
Sistema de optimización de rutas con algoritmos de ML integrado en el TMS existente. Redistribución automática de pedidos entre vehículos ante incidencias en ruta. Reducción significativa de kilómetros recorridos y entregas fallidas.
Kilómetros -22% · Entregas fallidas -31%
Supply Chain · Mantenimiento predictivo
Mantenimiento predictivo de flota de transporte con modelos de telemetría
Modelos de ML entrenados sobre datos de telemetría de la flota para anticipar fallos en componentes críticos. Integración con el sistema de gestión de flota para generación automática de órdenes de mantenimiento en el momento óptimo.
Disponibilidad de flota +18% · Paradas -42%
