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Inteligencia Artificial para el Control de Camiones en los Puertos

Los operadores portuarios tienen como objetivo reducir el movimiento improductivo dentro del Puerto.



En años recientes, se han aprobado acuerdos importantes de libre comercio con el fin de promover el comercio internacional. Esto significa que los países deben preparar su infraestructura vial y de transporte para facilitar las operaciones de importación y exportación. La carencia de infraestructura sumada a las gestiones poco eficientes, afectan -entre otros desafíos específicos relacionados a la logística– el desarrollo de estas actividades.


El comercio dentro de los puertos utiliza contenedores, los cuales a nivel internacional han crecido considerablemente en últimos años, y se estima que los barcos portacontenedores transportan en la actualidad el 52% del tráfico marítimo mundial en términos de valor. En ese sentido, las terminales de contenedores marítimos juegan un papel importante en este tipo de comercio, su función primaria es la transferencia de carga de un modo de transporte a otro, así como el almacenamiento temporal. El reto está en reducir retrasos y eliminar cuellos de botella en una terminal.


Por ejemplo, y especialmente para productos perecederos, la eficiencia está vinculada:

  • La eficiencia del sistema logístico

  • La conectividad efectiva entre las zonas productoras y el mercado

  • La fiabilidad de las cadenas de suministro.


De este modo, los sistemas logísticos de los países con salida al mar estarán cada vez más entrelazados con la trayectoria del crecimiento económico del país. Las cadenas de suministros deben desarrollar eficiencias, que les permitan que sus productos sean enviados a sus destinos en los tiempos y estado de calidad en forma adecuada.


En particular el apilamiento de contenedores en el patio de una terminal marítima es una de las operaciones más importantes, debido fundamentalmente a los cuellos de botella que en él surgen y que afectan sus indicadores de eficiencia. El apilamiento de contenedores se divide en operaciones de carga y descarga de contenedores. Cuando se realizan estas operaciones los operarios y directivos deben determinar las posiciones exactas para los contenedores, descargarlos o recolocarlos haciendo un uso eficiente del espacio de almacenamiento disponible, reduciendo los movimientos improductivos y los costos de transportación, entre otros.


En base a lo anterior una terminal de contenedores es una fuente de disimiles problemas y oportunidades de índole matemática y por ende computacional[1]. Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA), nos pueden ayudar a estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos en base a dos de sus características primordiales: (a) el razonamiento y (b) la conducta[2], las cuales se pueden aplicar a partes del proceso dentro de las terminales.


En ese sentido, debemos mencionar que uno de los problemas más críticos y visibles de los Puertos son las largas colas de camiones entrando y saliendo de la zona portuaria, lo cual ocasiona gran congestión y genera el desorden posterior en las operaciones.


Debemos considerar seriamente la aplicación de técnicas de IA para atender estos retos, de tal manera que nos permita estimar la demanda de uso de camiones y reducir los riesgos de ineficiencias. Para lo anterior se deberá previamente identificar la información inexacta, incompleta o definida de forma insuficiente. Posterior a ello se debe realizar el análisis de características cualitativas del problema para plantear diferentes soluciones y luego ponerlas en práctica.


[1] Tomado del Art. Revisión Bibliográfica sobre Funciones Objetivo para el Apilamiento de Contenedores. ISSN 1988-3064. L. de Armas, C. Morell y R. Bello. Rev. Inteligencia Artificial. Iberamia. Cuba. 2017 [2] Tomado del Art. Introducción a la Inteligencia Artificial. Bruno Lopez Takeyas. Inst. Tecnológico de Nuevo Laredo. 2016

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