Com la IA i el seguiment en temps real estan canviant la gestió de mercaderies
introducció
Durant dècades, la gestió de mercaderies només va funcionar amb informació parcial. Un enviament sortia d'una planta de Shenzhen, desapareixia a la xarxa logística i després reapareixia —de vegades dies després—, ja sigui a la destinació o com un problema que calia explicar a un client insatisfet. La visibilitat no era un mètode; era una amabilitat. Després, les decisions relatives al desviament, la reposició de l'inventari o el rendiment del transportista es prenien basant-se en informes que ja estaven desactualitzats quan es llegien.
Ara, aquesta manera de fer negocis s'està trencant. La intel·ligència artificial i les tecnologies de seguiment en temps real, que es basen en sensors IoT, xarxes GPS, plataformes al núvol i motors d'aprenentatge automàtic, s'han unit per crear alguna cosa que la indústria logística no havia tingut mai abans: la capacitat de veure què està passant en una cadena de subministrament global a mesura que passa i actuar abans que els problemes es converteixin en crisis. La quantitat de diners que s'ha invertit en aquest canvi és significativa. El mercat global de sistemes de gestió de mercaderies té un valor de 19.76 milions de dòlars el 2025 i s'espera que creixi fins als 43.21 milions de dòlars el 2034. Es preveu que l'Internet de les coses (IoT) en logística s'expandeixi de 61.17 milions de dòlars el 2025 a 161 milions de dòlars el 2032. El mercat de programari de visibilitat de la cadena de subministrament està creixent a un ritme del 24.98% cada any. No són només conjectures; mostren que els diners s'estan invertint en sistemes que estan canviant la manera com flueix la mercaderia.
Aquest article analitza com serà aquesta transició a la vida real, incloent-hi les aplicacions específiques que estan donant lloc a resultats demostrables, les dinàmiques de mercat que estan accelerant l'adopció, els problemes reals que encara existeixen i què significa per a les empreses que transporten mercaderies entre la Xina i el corredor dels EUA i més enllà.
Per què la visibilitat de les mercaderies es va convertir en el problema principal de la indústria
No va ser casualitat que el seguiment en temps real es convertís en la cosa més important en la tecnologia logística. Es va convertir en central perquè la despesa de no tenir-lo va resultar ser molt més alta del que la majoria de les empreses pensaven que seria al principi. El 2024, el nombre de vegades que les cadenes de subministrament es van veure interrompudes va augmentar un 32% en moltes indústries. Més del 78% dels fabricants de tot el món van dir que no podien veure tots els seus proveïdors. Però fa només uns anys, la resposta a "On és el meu enviament?" sempre era la mateixa: una trucada telefònica a un transitari, una comprovació del lloc web obsolet d'un transportista i un joc d'espera.
L'auge del comerç electrònic va accelerar els comptes. Les persones que estaven acostumades a rastrejar un paquet des d'un magatzem a Nova Jersey van començar a anticipar el mateix nivell de precisió d'un contenidor que travessava el Pacífic. Aquesta pressió de les expectatives va remuntar la cadena, fent que les empreses de transport gastessin diners en infraestructura per donar respostes reals en lloc de només prediccions. L'any 2025, el rastreig en temps real serà la part més gran del mercat de programari de visibilitat de la cadena de subministrament. Més del 58% de les implementacions es fan en plataformes basades en el núvol perquè els equips distribuïts globalment havien de poder accedir a dades en directe des de qualsevol dispositiu i en qualsevol zona horària.
La situació aranzelària del 2025 va fer que les coses fossin molt més urgents. Els canvis recents en els aranzels dels EUA han fet que els costos de transport pugin a tot el món i han obligat les empreses a canviar ràpidament els seus plans d'aprovisionament. Les empreses que no tenien visibilitat en temps real de les seves cadenes de subministrament no van poder reaccionar prou ràpidament als canvis d'enrutament, les reclassificacions duaneres o els nous requisits de compliment. Les empreses que van tenir millors resultats durant aquestes pertorbacions van ser les que tenien sistemes logístics ja basats en dades en temps real en lloc d'informes desactualitzats.
IA en el transport de mercaderies: més enllà de la paraula de moda
Anàlisi predictiva i previsió de la demanda
L'ús més útil de la IA en el transport de mercaderies no és el més obvi. L'analítica predictiva utilitza l'aprenentatge automàtic per examinar les tendències passades, les entrades actuals i els senyals externs per predir la demanda i planificar els problemes. Funciona silenciosament, entre bastidors, en sistemes de planificació, de manera que els problemes ni tan sols apareixen a la pantalla d'un despatxador. Segons McKinsey, la previsió millorada per IA redueix els errors a la cadena de subministrament entre un 30% i un 50%. La previsió de la demanda basada en IA redueix els errors de planificació logística en un 30%, mentre que la precisió de la planificació de la capacitat de transport de mercaderies ha augmentat un 25% entre els usuaris. Aquestes estadístiques signifiquen menys camions buits, contenidors millor utilitzats i una millor coincidència entre l'oferta i la demanda real per a un transportista que opera centenars de carrils.
L'ús per a la gestió d'interrupcions és especialment digne de menció. Quan la crisi del Mar Roig va canviar el curs de gran part del trànsit de contenidors el 2024, les empreses amb plataformes de visibilitat basades en IA van poder planificar noves rutes, calcular nous temps d'arribada estimats i parlar proactivament amb els consumidors mentre els seus competidors encara trucaven manualment als contactes dels transportistes. El mateix patró es produeix per a la congestió portuària, el mal temps, les vagues i l'escassetat sobtada de capacitat. La IA permet a la gestió de mercaderies solucionar els problemes abans que els clients els descobreixin en lloc d'haver-los d'explicar després que es produeixin.
Optimització de rutes i planificació dinàmica de càrrega
L'optimització de rutes amb IA ha avançat molt des que les plataformes TMS de primera generació utilitzaven algoritmes senzills de "camí més curt". Els sistemes moderns utilitzen dades de trànsit en temps real, informació sobre congestió portuària, previsions meteorològiques, normes d'hores de servei dels conductors i canvis en els preus del combustible, tot alhora. A continuació, creen rutes que optimitzen el cost total en lloc de només la distància. Les empreses que utilitzen la IA per optimitzar les seves rutes diuen que el seu transport de mercaderies és un 25% més eficient i que el seu consum de combustible és entre un 15% i un 20% inferior. Alguns transportistes han vist com els quilòmetres de camions buits disminueixen fins a un 50% gràcies a la planificació automatitzada de la càrrega, que combina intel·ligentment les mercaderies per reduir els quilòmetres buits.
El març del 2025, Freight Technologies Inc. va llançar el seu AI Tendering Bot juntament amb la seva plataforma TMS. Això va automatitzar el procés de licitació de càrregues, que abans implicava enviar correus electrònics i fer trucades telefòniques. Aquest tipus d'automatització de solucions puntuals, sumada en moltes tasques d'una operació de mercaderies, és com es generen les xifres d'eficiència general de les enquestes d'adopció d'IA.
Documentació automatitzada
En el passat, la documentació de mercaderies ha estat una de les parts més manuals, propenses a errors i que requereix més temps de la cadena logística. Els coneixements d'embarcament, les declaracions de duanes, els certificats d'origen, les factures, els formularis de compliment i altres documents necessiten una entrada de dades correcta, referències creuades i, sovint, signatures o segells de més d'una persona. Els sistemes d'IA de processament del llenguatge natural (PNL) ara poden llegir, entendre i emplenar aquesta documentació més ràpidament i amb més precisió que els humans. Les operacions que han utilitzat l'automatització de documents amb IA han reduït les seves despeses administratives fins a un 40%. L'argument de la fiabilitat és tan fort com el de l'eficiència, especialment per al transport transfronterer de mercaderies, on un sol error en la documentació pot provocar esperes duaneres que costen molt més que l'estalvi en administració.
El mercat darrere de l'impuls: dades clau
La taula següent mostra quants diners s'estan invertint en tecnologies logístiques d'IA i IoT a partir del 2025, segons els estudis de mercat actuals:
| Segment | Mida del mercat 2024–2025 | Forecast | CAGR |
| Sistemes de gestió de mercaderies (globals) | 19.76 milions de dòlars (2025) | 43.21 mil milions de dòlars USD el 2034 | 9.4% |
| IoT en Logística | 61.17 milions de dòlars (2025) | 161.17 mil milions de dòlars USD el 2032 | 14.84% |
| Programari de visibilitat de la cadena de subministrament | 1.74 milions de dòlars (2025) | 12.94 mil milions de dòlars USD el 2034 | 24.98% |
| Mercat de logística connectada | 38.04 milions de dòlars (2024) | Fort creixement fins al 2030 | 14.9% |
| IA en el transport de mercaderies (CAGR fins al 2028) | - | - | 21.4% |
| Logística impulsada per IoT (àmplia) | 17.5 milions de dòlars (2024) | 809 mil milions de dòlars USD el 2034 | 46.7% |
Aquestes xifres mostren que el sector està passant per un canvi fonamental, no per una onada cíclica d'inversions en innovació. El mercat de sistemes de gestió de mercaderies està creixent a un ritme del 9.4% anual. El mercat de programari de visibilitat de la cadena de subministrament està augmentant a un ritme d'aproximadament el 25% anual. Aquesta és la capa que s'està construint a sobre. La taxa de creixement anual composta (CAGR) del 46.7% del mercat logístic impulsat per IoT mostra la infraestructura de maquinari i comunicació que fa possible ambdues coses. Àsia-Pacífic és la zona de més ràpid creixement a causa de les inversions en ports intel·ligents i el creixement de l'IoT cel·lular. Els EUA tenen la major infraestructura en ús a Amèrica del Nord. La indústria logística impulsada per IoT va valer 6.65 milions de dòlars el 2024 i s'espera que augmenti a un ritme del 41.8% anual.
Seguiment de la IoT en temps real: què canvia quan ho pots veure tot
La visibilitat total en temps real té un efecte fonamental en el funcionament d'una operació de mercaderies, no només incremental. El procés de gestió d'excepcions, que implica trobar i gestionar els enviaments que no van segons el previst, passa de ser reactiu a ser proactiu. Si un contenidor habilitat per a IoT es retarda en un port de transbord, el tauler de control del gestor de mercaderies rep l'alarma abans que el destinatari tingui cap motiu per preocupar-se. Quan la temperatura d'un camió refrigerat que transporta drogues puja o baixa, el sensor envia un avís a temps per aturar-lo, però no a temps per presentar un informe de danys.
Les dades de la cadena de fred són molt interessants. L'ús de la IoT en la logística de la cadena de fred ha fet que els equips funcionin un 25% millor. L'anàlisi predictiva en les operacions de la cadena de fred ha ajudat a aturar fins a un 75% dels problemes a la cadena de subministrament. El seguiment amb IoT ha reduït les pèrdues d'enviaments en un 23% en totes les categories de mercaderies. Aquests no són petits beneficis per a la càrrega que és urgent o que val molts diners, com ara electrònica, medicaments i peces de vehicles. Una fallada evitada de la cadena de fred pot estalviar més diners que el cost total d'un desplegament d'IoT durant un any.
Les aplicacions de geofencing han avançat molt. Els sistemes de monitorització de la IoT i la geofencing (avisos automatitzats que s'activen quan un enviament es desvia del seu curs) han fet que el robatori i la pèrdua de càrrega siguin molt menys comuns. Aquests mètodes s'utilitzen de manera més agressiva en enviaments de béns d'alt valor, com ara semiconductors, articles de luxe i productes farmacèutics. La gestió de flotes ara representa el 32.47% de la indústria logística de la IoT per aplicació. El seguiment d'actius té una taxa de creixement anual composta (CAGR) del 14.63%, ja que la monitorització de l'estat s'ha convertit en estàndard per a béns d'alt valor.
Hi ha un nou enfocament per rastrejar el transport marítim. Els sistemes d'identificació automàtica (AIS) i les solucions predictives basades en IA ara permeten als gestors de mercaderies veure la ubicació exacta d'un vaixell i proporcionar projeccions d'hora d'arribada estimada (ETA) que tenen en compte el clima, els canvis en la ruta i la congestió portuària. El 2024, el nombre de dispositius de seguiment habilitats per IoT per al transport marítim va augmentar un 52% a tot el món. Això es va deure al fet que les empreses volien controlar les condicions meteorològiques en temps real per a les mercaderies sensibles a la temperatura. Una empresa de distribució va reduir les taxes de detenció i sobreestades en un 40% simplement enviant alertes de programació portuària anticipada després d'instal·lar el seguiment habilitat per IoT. Aquest és un retorn de la inversió (ROI) únic i demostrable que valida el cas de negoci per a la implementació.
Aplicacions d'IA i IoT en el transport de mercaderies: què fan i què ofereixen
| Aplicació d'IA/IoT | Què fa | Resultat mesurat |
| Previsió predictiva de la demanda | Analitza dades històriques i en temps real per projectar volums de mercaderies | Redueix els errors de la cadena de subministrament entre un 30 i un 50% (McKinsey) |
| Optimització de rutes amb IA | Redirecciona dinàmicament en funció del trànsit, el temps i l'estat del port | Lliurament un 25% més ràpid; reducció de combustible del 15–20% |
| Seguiment d'enviaments IoT en temps real | Visibilitat en directe basada en GPS/sensors durant tot el trajecte | Reducció dels costos logístics del 20–30%; un 23% menys de pèrdues d'enviaments |
| Manteniment predictiu de la flota | Supervisa l'estat del vehicle i marca les avaries abans que es produeixin | Fins a un 40% menys de costos de manteniment; un 50% menys de temps d'inactivitat |
| Documentació automatitzada (PLN) | Llegeix, omple i arxiva llibres de deute, formularis de duanes i factures. | Costos administratius reduïts fins a un 40%; gairebé zero errors manuals |
| Preus dinàmics d'IA | Ajusta les tarifes de transport en temps real segons la demanda i la capacitat | Disminució del cost de trànsit del 15–20%; millor control del marge |
| Monitorització de la cadena de fred IoT | Alertes contínues de temperatura/humitat per a càrrega sensible | Un 25% més d'eficiència dels equips; un 75% menys d'interrupcions |
| Gestió d'excepcions amb tecnologia d'IA | Senyala desviacions; recomana accions correctives automàticament | Resolució més ràpida; un 15% més de satisfacció del client |
Reptes que no es poden passar per alt
Hi ha arguments sòlids a favor de la IA i el seguiment en temps real en el transport de mercaderies, però encara hi ha grans problemes que s'han de resoldre abans que es puguin utilitzar àmpliament. La indústria no s'ajuda a si mateixa minimitzant aquests problemes. Els problemes que s'enumeren a continuació són problemes reals als quals s'enfronten les empreses de logística de totes les mides.
| Desafiar | Impacte en el món real | Mitigació pràctica |
| Alta inversió inicial en IoT/IA | Dissuadeix les PIME; visibilitat lenta del ROI | Comença pels carrils de més alt risc; utilitza plataformes de subscripció d'IoT |
| Integració de TMS/WMS antic | Les noves eines no es connecten als sistemes antics | Connectors d'API pilot; prioritzar plataformes natives del núvol |
| Vulnerabilitat de ciberseguretat | La logística és un objectiu principal del ransomware | Arquitectura de confiança zero; formació del personal en phishing |
| Sobrecàrrega de dades sense filtratge d'IA | Fatiga d'alerta; les decisions es prenen més lentes | Detecció d'anomalies per IA per a la identificació només de senyals accionables |
| Bretxa de competències de la força laboral | Els equips no poden extreure tot el valor de les eines | Millora estructurada de les habilitats; interfícies de copilot d'IA |
| Estàndards de dades inconsistents | Les dades de seguiment de diversos operadors no s'alineen | Adoptar estàndards comuns de número de contenidor/BoL a través d'API |
Cal donar un enfocament propi a la ciberseguretat. A mesura que les operacions de transport de mercaderies es connecten més a través de la Internet de les Coses (IoT) i les API que connecten els expedidors, els transportistes, les autoritats duaneres i els operadors portuaris, la superfície d'atac del ransomware i el robatori de dades creix molt. Els estudis sobre amenaces cibernètiques sempre situen el transport i la logística al capdamunt de la llista de les indústries que més sovint són objectiu. Un atac de ransomware que tanca el TMS d'un transportista durant la temporada alta pot costar molt més que els esforços de seguretat que podrien haver-lo aturat. La postura de ciberseguretat d'un operador ha de ser tan madura com la seva infraestructura digital, no quedar-se enrere.
L'aspecte organitzatiu és igual de real. Segons l'enquesta Future of Logistics de Gartner, un dels problemes més grans que impedeix que les empreses obtinguin valor de les seves inversions tecnològiques no és la tecnologia en si, sinó el fet que les persones, els processos i les eines digitals no treballin junts. Els motors de recomanació d'IA que ningú utilitza, els quadres de comandament de seguiment que ningú mira i les alarmes d'excepció que van a les safates d'entrada que ningú revisa són signes del mateix problema: la tecnologia s'utilitza més ràpid del que la cultura de l'empresa pot gestionar. Les empreses que treuen el màxim profit d'aquestes eines han fet que el costat humà de l'adopció sigui tan planificat com el costat tecnològic.
Les tecnologies que vindran després
Diverses noves tecnologies estan passant de programes pilot a aplicacions comercials de mercaderies, i seran els propers grans canvis en la gestió de mercaderies.
El tema més comentat són els camions autònoms. Camions amb intel·ligència artificial, sensors avançats, navegació per aprenentatge automàtic i processament de dades en temps real ja circulen per algunes carreteres dels Estats Units. Es preveu que, el 2030, l'11% del transport de mercaderies es realitzi amb camions autònoms. Empreses com UPS i Amazon veuen els programes de cotxes autònoms com a inversions estratègiques en infraestructura en lloc de només com a nova tecnologia. Els efectes probablement seran més notables en les operacions de llarga distància entre centres de distribució en un futur proper. Després d'això, s'expandiran a situacions de lliurament d'última milla, que encara són més complicades des del punt de vista regulador i físic.
Els bessons digitals, que són còpies virtuals d'infraestructures logístiques reals que sempre s'actualitzen amb dades d'IoT en directe, són cada cop més populars com a eines de planificació i simulació. Abans de fer inversions reals, els gestors de magatzem utilitzen bessons digitals per planificar canvis de disseny i executar escenaris de temporada alta. Quan les dades dels sensors d'IoT s'envien constantment a un bessó digital, el model es manté actualitzat. Això fa que la planificació i la presa de decisions siguin molt més precises que l'ús d'instantànies històriques.
Cada cop és més clar quin és el paper de la cadena de blocs (blockchain) en el transport de mercaderies. El seu valor no rau en substituir els sistemes de seguiment actuals; sinó en crear registres que no es poden canviar i que es poden compartir entre persones que no confien en els registres de les altres. Quan es mantenen en una cadena de blocs, els coneixements d'embarcament, els certificats d'origen i les fiances duaneres no es poden canviar i tothom els pot comprovar alhora. Els contractes intel·ligents que realitzen pagaments automàticament quan es confirma el lliurament o alliberen les fiances duaneres quan les dades dels sensors mostren que es van complir les condicions d'enviament, redueixen considerablement les disputes i els cicles administratius. En el primer trimestre del 2025, UPS va treballar amb Microsoft per utilitzar la IA i la Internet de les Coses (IoT) per millorar la logística. En el segon trimestre del 2025, Flexport va recaptar 100 milions de dòlars en finançament de la Sèrie E per fer créixer la seva plataforma logística IoT. Aquests èxits recents mostren que la inversió en la propera onada de tecnologia de transport de mercaderies continua sent forta i no s'està alentint.
Com Topway Shipping s'està construint per a aquest entorn
Topway Shipping ha estat un proveïdor competent de solucions logístiques de comerç electrònic transfronterer des del 2010. La seva seu es troba a Shenzhen, Xina. L'equip fundador té més de 15 anys d'experiència en logística internacional i despatx de duanes, amb un ampli coneixement del transport entre la Xina i els EUA, que és un dels corredors de mercaderies més concorreguts i complicats del món. Els serveis cobreixen tota la cadena logística, des del transport de primera etapa fins al transport estranger. emmagatzematge des del despatx de duanes fins al lliurament de l'última milla. També ofereixen alternatives flexibles de transport marítim FCL i LCL des de la Xina fins als principals ports del món.
La IA i el seguiment en temps real estan fent canvis que els clients de Topway poden veure i sentir. Quan s'envien mercaderies entre la Xina i els EUA, hi ha moltes normes que canvien ràpidament, com ara canvis en la classificació aranzelària, requisits de documentació duanera i decisions sobre com encaminar les mercaderies a través dels ports. Cap model operatiu estàtic pot seguir el ritme d'aquests canvis. Poder rastrejar els enviaments en temps real, automatitzar la documentació duanera i rebre avisos sobre el despatx de duanes abans que es produeixin no són característiques addicionals en aquest corredor; són requisits bàsics per a un bon servei. Les col·laboracions de llarga durada de Topway amb els transportistes, el coneixement de les duanes i la infraestructura tecnològica donen als clients accés en temps real a la seva cadena de subministrament Xina-EUA. En lloc d'esperar actualitzacions.
Per a les empreses que estan expandint les seves operacions de comerç electrònic transfronterer, les capacitats d'emmagatzematge i d'última milla de Topway, que es basen en la mateixa visibilitat de dades que controla el tram de transport marítim, creen una cadena de subministrament que funciona com un sistema connectat en lloc d'una sèrie de traspassos. Això significa que la precisió de la planificació de l'inventari afecta directament l'eficiència del flux de caixa. Amb la IA i la IoT elevant el llistó de com hauria de ser la visibilitat de la gestió de mercaderies, aquest enfocament integrat és el que diferencia un soci logístic d'un proveïdor logístic.
Què significa això per als responsables de la presa de decisions sobre el transport de mercaderies avui dia
Per als operadors logístics i els gestors de la cadena de subministrament que prenen decisions tecnològiques ara mateix, la necessitat estratègica és evident, fins i tot si les opcions d'execució no ho són: la infraestructura de visibilitat ha de ser el primer abans que les aplicacions d'IA més avançades que hi ha a sobre puguin proporcionar valor. Si utilitzeu dades antigues per executar un motor d'anàlisi predictiva, aquest farà prediccions antigues. Un mecanisme de preus dinàmic que no pot controlar la capacitat del transportista en temps real crea opcions que no coincideixen amb el mercat. La base és assegurar-se que els sistemes obtinguin dades regulars, fiables i en temps real que puguin utilitzar.
La segona opció és pel que fa als socis. En un mercat on tots els transitaris i 3PL parlen d'IA als seus anuncis, l'única cosa que els diferencia és si la tecnologia es pot vincular a dades operatives en temps real, donar resultats que es puguin utilitzar i funcionar amb el propi TMS o ERP del transportista. En lloc de només mirar una presentació de PowerPoint sobre capacitats, demaneu a un possible soci logístic que us guiï pel seu flux de treball de gestió d'excepcions, que us mostri com es connecta la seva API de seguiment i que us expliqui com us avisen quan cal el despatx de duanes. Això separa la substància operativa del posicionament.
Les empreses que seran les millors en la gestió del transport de mercaderies durant la resta d'aquesta dècada són les que ara estan construint sobre una infraestructura centrada en les dades. Això inclou visibilitat habilitada per IoT en tots els modes, suport a la decisió basat en IA en cada punt de decisió operativa i una cultura que anima les persones a actuar sobre el que diuen les dades. La tecnologia hi és. La prova del retorn de la inversió està escrita. L'única cosa que queda per fer és accelerar l'execució, que és el que us dóna un avantatge competitiu en un mercat on poden sorgir problemes a la cadena de subministrament en qualsevol moment.
Conclusió
El negoci de la gestió de mercaderies està passant per un gran canvi que es recordarà tan important com la contenerització. Les tecnologies d'IA i de seguiment en temps real no faciliten els procediments actuals; en canvi, estan canviant la manera com es planifica, s'executa, es supervisa i es recupera el transport de mercaderies a partir d'excepcions. Les dades de mercat deixen clar cap a on van les coses: els sistemes de gestió de mercaderies, la infraestructura logística de la IoT i el programari de visibilitat de la cadena de subministrament estan augmentant a ritmes que mostren una adopció estructural en lloc d'una inversió cíclica.
Els beneficis són concrets i es poden mesurar: l'adopció de la IoT redueix els costos logístics entre un 20 i un 30%, l'optimització de rutes mitjançant IA accelera els temps de lliurament en un 25% i les tecnologies predictives de flotes redueixen els costos de manteniment en un 40%. Aquestes no són conjectures d'empreses tecnològiques; són resultats reals que han informat les empreses que han utilitzat aquests mètodes i han mesurat els resultats.
També hi ha problemes reals, com ara la dificultat d'integrar diferents sistemes, la seva vulnerabilitat als ciberatacs, la dificultat de trobar persones amb les habilitats adequades i la dificultat que té per a les organitzacions d'establir els sistemes humans que facin que les inversions en tecnologia valguin la pena. Cap d'ells són límits que posin en perill la vida. Amb una planificació acurada i els socis adequats, tots es poden gestionar. Dirigir una empresa de transport de mercaderies el 2025 amb una infraestructura de visibilitat del 2015 i esperar ser competitiu no és possible. El temps per posar-se al dia s'està acabant. Les empreses que inverteixen en IA i seguiment en temps real ara mateix no només estan millorant les coses avui dia; també estan preparant les bases per a operacions que seran molt difícils de copiar per a les empreses més lentes.
Preguntes freqüents
P: Quant pot reduir realment la IA els costos de transport?
R: La investigació de McKinsey demostra que l'ús de la IA pot reduir els costos logístics entre un 5% i un 20%, depenent de l'ús. Les empreses que utilitzen la IA per planificar rutes diuen que les seves despeses de combustible i transport disminueixen entre un 15 i un 20% de mitjana. El manteniment predictiu pot reduir el cost de manteniment d'un cotxe fins a un 40%. La previsió de la demanda mitjançant IA redueix el cost de manteniment dels inventaris en aproximadament un 12%.
P: Quina diferència hi ha entre el seguiment GPS i el seguiment de mercaderies basat en IoT?
A: El seguiment GPS us proporciona informació sobre on sou. El seguiment basat en IoT és més complet, ja que conté la localització GPS, així com sensors ambientals que controlen la temperatura, la humitat, els xocs i la inclinació. També inclou telemetria de l'estat del vehicle, alertes de geofencing i connectivitat amb fonts de dades de ports i duanes. L'IoT us permet veure més que només on és alguna cosa en un mapa; també us permet veure com està fent i què està passant.
P: El seguiment de mercaderies en temps real només és pràctic per a grans empreses?
R: Ja no. Els serveis de sensors IoT basats en subscripcions i les plataformes de visibilitat natives del núvol han permès que les empreses mitjanes i petites facin un seguiment de les coses en temps real. La millor manera de fer-ho és començar pels carrils que valen més la pena o que tenen més probabilitats de causar problemes, establir objectius clars de retorn de la inversió i, a partir d'aquí, créixer. El 2025, les petites i mitjanes empreses representaran el 55.7% dels ingressos del mercat logístic de l'IoT.
P: Com ajuda la IA específicament amb el despatx de duanes en el transport transfronterer de mercaderies?
A: Els sistemes d'IA que utilitzen el PNL poden ordenar automàticament els articles per codis aranzelaris, emplenar formularis de declaració duanera, identificar problemes de compliment abans de l'enviament i vincular factures a enviaments. Tot això és més ràpid i correcte que introduir dades manualment. Per als EUA i la Xina, les solucions de compliment assistit per IA redueixen la possibilitat de retencions, multes i taxes per desviament causades per errors en la documentació, especialment per al transport transfronterer de mercaderies, on les classificacions aranzelàries han canviat molt.
P: Quins són els riscos de ciberseguretat més importants en els sistemes de transport de mercaderies connectats?
A: Els atacs de ransomware contra el transport i la logística sempre són dels més comuns. Les majors amenaces són els atacs de ransomware als sistemes TMS/WMS que bloquegen els gestors de mercaderies fora dels seus propis sistemes durant les hores punta, les filtracions de dades que exposen els manifestos d'enviament i la informació del client, i l'ús de dades de sensors IoT per ocultar el robatori de càrrega. L'arquitectura de xarxa de confiança zero, la seguretat dels endpoints per als dispositius IoT i la formació freqüent sobre phishing per als treballadors són algunes de les maneres de reduir el risc.
