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Estimación basada en Cloud de tarifas de carga marítimas
Nombre organización: VASCO GALLEGA SOCIEDAD DE CARTERA (VGSC)
Otras organizaciones participantes

IMATIA Innovation.

CESGA.

Sitio web otros participantes
Fuente de financiación:

Comisión Europea Horizonte 2020.

Tipo de problema / sector: Otro-Logística.

Aplicación: Cloud-Simulación.

Empresa:

KALEIDO IDEAS & LOGISTICS es un grupo de empresas especializadas en logística a nivel mundial y en transporte intermodal, que ofrece servicios de alquiler, carga y descarga, transporte de mercancías (aéreo, marítimo, terrestre), seguros de carga y almacenamiento. Las soluciones que proporciona KALEIDO se centran sobre todo en los siguientes sectores: del petróleo, gas y energía eólica; proyectos industriales; naval; de materias primas, hierro y acero. IMATIA Innovación es una pyme de software española dedicada al diseño y desarrollo de análisis de datos e inteligencia artificial. VGSC (VASCO GALLEGA SOCIEDAD DE CARTERA, España), es una compañía especializada en I+D y sistemas de gestión, fue el usuario final del experimento. Trabajan con empresas que necesitan enviar productos por vía marítima y deben encontrar la manera óptima de hacer esto al menor coste. CESGA fue el proveedor de conocimiento y recursos HPC para el experimento.

Reto:

La logística representa hasta un 20% de los costes de fabricación. En consecuencia, las empresas de fabricación necesitan prestar especial atención tanto al coste de envío de sus productos al cliente como de la obtención de materias primas y productos intermedios. En el caso particular de las tarifas de carga marítima, que pueden suponer hasta el 90% de coste de transporte total, encontrar una opción óptima de transporte implica tener en cuenta el coste, horarios y la congestión portuaria. Encontrar una elección optima puede ser un proceso computacionalmente intensivo debido al elevado número de parámetros involucrados. Este experimento busca desarrollar una aplicación de altas prestaciones basada en cloud disponible como software como servicio (SaaS) que pueda integrar datos históricos, tanto procedentes del usuario y como del mercado en general, y parámetros externos obtenidos en el momento de la consulta, para realizar una planificación detallada de la logística. Un servicio como ese refleja una demanda clara por parte de las empresas que operan en el sector de la logística marítima.
La cadena logística es una parte importante del proceso de producción, que puede suponer hasta un 20% del coste final del producto para una empresa de fabricación y, en caso de productos que necesitan ser trasladados por vía marítima, esto puede aumentar hasta el 90%. Por ello, encontrar una opción de transporte óptima es una tarea esencial pero a la vez muy compleja. Las herramientas disponibles actualmente son muy lentas en comparación con los tiempos de toma de decisiones que este proceso requiere, debido al gran número de variables que deben ser consideradas.

Solución:

Se desarrolló una solución de software que puede estimar las tarifas de transporte marítimo basada en redes neuronales (neural networks, NN) que utilizan los datos históricos de VGSC, información histórica del mercado y otros parámetros externos.
Para obtener una red neuronal óptima se estudió una gran cantidad de parámetros, construyendo y entrenando modelos de NN específicos. La infraestructura HPD demostró ser la mejor herramienta para crear y entrenar la red neuronal debido al gran número de parámetros incluidos.

Beneficio:

IMATIA ofrecerá un servicio para la estimación de tarifas de carga basado en los resultados de este experimento. La plataforma SaaS desarrollada fue testada por VGSC para demostrar que puede interaccionar con su software interno. Adicionalmente, VGSC ha adquirido conocimientos de gran valor sobre la influencia de varios parámetros procedentes de sus datos históricos sobre las tarifas de carga. Esto le da a VGSC mejoras en sus procesos internos y soluciones de software de control de calidad.
CESGA mejoró sus servicios HPC de machine learning y desarrolló un conjunto de herramientas HPC en Python para llevar a cabo una búsqueda hiperparamétrica en problemas de ML utilizando TensorFlow.
Para VGSC los principales beneficios son:
1. Los operadores de VGSC serán capaces de acceder a información inteligente, obtener predicciones del coste de tarifas marítimas y producir presupuestos más rápido, mejorando su rendimiento un 5%.
2. El acceso rápido a información y predicciones de tarifas marítimas puede producir un retorno de 75.000 euros en un período de amortización de dos años.
Para IMATIA los beneficios son:
1. Conocimientos en logística marítima para entender mejor los problemas de potenciales clientes de ese sector.
2. Catálogo de servicios enriquecido con nuevos servicios de desarrollo y consultoría basados en técnicas de ML..

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