STRUCTURIT
Optifleet: Optimización inteligente de flotas y operaciones logísticas mediante IA
Logística / Transporte / Supply Chain / Operaciones
01/10/2025
En desarrollo
Las operaciones de transporte y gestión de flotas se enfrentan a alta complejidad: rutas variables, costes de combustible, incidencias, mantenimiento y presión por eficiencia. Muchas decisiones siguen siendo manuales o basadas en reglas estáticas.
Pain point
.Planificación de rutas subóptima
.Baja visibilidad en tiempo real de la flota
.Costes elevados (combustible, mantenimiento, tiempos muertos)
.Dificultad para reaccionar ante incidencias
.Infrautilización de datos telemáticos
Descripción del Proyecto
EMPRESA
STRUCTURIT
IMPACTO EN NEGOCIO / KPIS
Mejora del margen operativo, incremento de satisfacción del cliente, mayor eficiencia logística, reducción de huella de carbono
FECHA
VARIAS SESIONES DURANTE EL AÑO
ACTIVIDAD
TALLER Y VISITA A INSTALACIÓN
OBJETIVOS ESPERADOS
Optimizar rutas de forma dinámica
Reducir costes operativos
Mejorar tiempos de entrega
Incrementar la utilización de la flota
Habilitar toma de decisiones en tiempo real
TIPO DE TECNOLOGÍA DE IA USADA
Machine Learning (predicción de demanda, tiempos de llegada – ETA)
Optimización matemática (routing, scheduling)
Detección de anomalías (uso de vehículos, comportamiento)
IA generativa (asistentes para operadores logísticos)
ROLES Y RESPONSABILIDADES
Planificadores logísticos: validación y supervisión
Conductores: ejecución de rutas optimizadas
Operaciones: seguimiento y gestión de incidencias
Data/IT: mantenimiento del sistema
REQUERIMIENTOS TÉCNICOS
Baja latencia para decisiones en tiempo real
Alta disponibilidad
Escalabilidad para grandes flotas
Integración con múltiples fuentes de datos
MÉTRICAS DE ÉXITO
Reducción 10–25% en costes de transporte
Minora 15–30% en tiempos de planificación
Reducción 10–20% en utilización de flota
Subida 15–25% en puntualidad (on-time delivery)
Reducción 5–15% en consumo de combustible
DESAFÍOS ENCONTRADOS
Calidad de datos (GPS, órdenes incompletas)
Complejidad del problema de optimización (NP-hard)
Integración con sistemas legacy
Resistencia de usuarios (planificadores)
PLAN DE MITIGACIÓN
Validación humana en decisiones clave
Mejora continua de calidad de datos
Interfaces explicables (por qué se recomienda una ruta)
Estrategia de adopción progresiva
QUÉ MEJORAR EN FUTURAS IMPLEMENTACIONES
Mayor personalización por tipo de operación (última milla, larga distancia…), mejora de modelos predictivos (ETA, demanda), UX más intuitiva para planners y automatización más avanzada (towards autonomous logistics)
DATOS UTILIZADOS
Tipos:
.Series temporales (GPS, telemetría de vehículos)
.Datos estructurados (órdenes, rutas, clientes)
.Datos externos (tráfico, clima, mapas)
Origen de los datos:
.Dispositivos IoT en vehículos
.Sistemas TMS / ERP
.APIs externas (tráfico, meteorología)
Volumen y frecuencia:
.Streaming en tiempo real (segundos/minutos)
.Alto volumen en flotas grandes (miles de vehículos)
HERRAMIENTAS / PLATAFORMAS
Machine Learning (predicción de demanda, tiempos de llegada – ETA)
Optimización matemática (routing, scheduling)
Detección de anomalías (uso de vehículos, comportamiento)
IA generativa (asistentes para operadores logísticos)
PROCESO / SISTEMA AL QUE SE INTEGRA
TMS (Transport Management System)
ERP
Sistemas de tracking de flota
Apps de conductores
RESULTADOS OBTENIDOS O ESPERADOS
Reducción de costes operativos
Mejora en puntualidad de entregas
Optimización del uso de la flota
Reducción de emisiones
ASPECTOS ÉTICOS O DE GOBERNANZA
Privacidad de datos de conductores
Transparencia en decisiones automatizadas
Dependencia de algoritmos en decisiones críticas
QUÉ FUNCIONÓ BIEN
Combinación de optimización matemática + ML
Uso de datos en tiempo real
Integración progresiva con TMS existente