Actividad:
Nuestro enfoque se centra en aprovechar el potencial del Internet de las cosas (IoT) para recopilar datos en tiempo real de todos los aspectos relevantes de las operaciones logísticas y de la cadena de suministro. Esto incluye la ubicación de los activos, el estado de la maquinaria, el rendimiento de los vehículos, las condiciones ambientales, entre otros.
Utilizamos una variedad de sensores y dispositivos IoT integrados en los activos y la infraestructura para recopilar estos datos. Luego, mediante técnicas avanzadas de analítica de datos y aprendizaje automático, el sistema presenta y trabaja datos para identificar patrones, tendencias y anomalías que puedan afectar la eficiencia operativa y la calidad del servicio.
Por ejemplo, podemos predecir fallas en la maquinaria antes de que ocurran, lo que permite un mantenimiento proactivo y evita tiempos de inactividad costosos. Además, optimizamos procesos asociados a la operativa de nuestros clientes utilizando algoritmos de optimización y análisis predictivo para incrementar la productividad y reducir los costes.
En resumen, nuestro enfoque combina la captura de datos en tiempo real a través del IoT con poderosas técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para proporcionar a las empresas del sector logístico y de la cadena de suministro información accionable que les permite tomar decisiones más informadas, reducir costos, mejorar la eficiencia operativa y la calidad del servicio al cliente.