Inteligencia artificial en logística, transporte y última milla
Aplicamos inteligencia artificial en logística y transporte para que planifiques rutas, almacenes y recursos con previsiones fiables: optimización de rutas, previsión de volúmenes, visión artificial en almacén y automatización documental, integradas con tu TMS y tu WMS desde la primera prueba de concepto.
6 casos de usoOptimización de rutas (VRP)Previsión de series temporales
IA en Logística y transporte
Por qué la inteligencia artificial marca la diferencia en logística y transporte
La logística vive de márgenes ajustados, clientes que exigen entregas cada vez más rápidas y miles de decisiones diarias: qué ruta asignar, cuánta plantilla llamar al almacén, qué camión cargar o dónde ubicar cada referencia. La inteligencia artificial en logística ayuda a tomar esas decisiones con datos, anticipando volúmenes, detectando incidencias antes de que afecten al cliente y optimizando recursos que hoy se planifican con hojas de cálculo y experiencia. Es aplicable a operadores logísticos, flotas de transporte por carretera, redes de última milla y almacenes propios.
En Proinicia desarrollamos soluciones de IA y software a medida para logística que se conectan con tu TMS, tu WMS, el ERP y la telemática de la flota, sin obligarte a cambiar de sistemas. Combinamos machine learning para previsión, investigación operativa para rutas y turnos, visión artificial para el almacén e IA generativa para la documentación. Empezamos con un diagnóstico gratuito, validamos el caso con tus datos en una prueba de concepto de pocas semanas y te acompañamos en la puesta en producción y la mejora continua.
Retos del sector
Los desafíos que resolvemos en logística y transporte
1
Costes de transporte y kilómetros en vacío
Combustible, peajes y conductores pesan cada vez más en la cuenta de resultados. Planificar rutas y cargas sin una visión global deja camiones a medio llenar y retornos en vacío.
2
Última milla cara e impredecible
Ventanas horarias estrechas, entregas fallidas y devoluciones encarecen cada paquete. Sin previsiones fiables de volumen por zona es difícil dimensionar repartidores y vehículos.
3
Picos de demanda en el almacén
Campañas, promociones y estacionalidad cambian el volumen de un día para otro. Dimensionar plantilla, muelles y ubicaciones a ciegas provoca horas extra, retrasos y errores de preparación.
4
Datos repartidos entre TMS, WMS y papel
Albaranes, CMR, telemática, sistemas de los clientes y correos electrónicos conviven sin una fuente única. Esa fragmentación impide medir bien la operación y automatizar decisiones.
Casos de uso
Casos de uso de inteligencia artificial en logística y transporte
Aplicaciones concretas de IA, machine learning y software a medida que podemos diseñar e implantar en tu organización.
CASO 01
Optimización de rutas y asignación de cargas
Partimos de pedidos, ventanas horarias, capacidades de cada vehículo, tiempos de conducción y descanso y tráfico histórico. Con algoritmos de optimización de rutas (VRP) y heurísticas adaptadas a tus restricciones reales generamos planes de reparto y consolidación de cargas que el planificador revisa y ajusta. El motor se reoptimiza durante el día ante nuevas órdenes o incidencias y devuelve el plan al TMS.
Menos kilómetros en vacío, mejor ocupación de la flota y planificación más ágil
Optimización de rutas
Investigación operativa
VRP
CASO 02
Previsión de demanda y volúmenes con machine learning
Entrenamos modelos de machine learning con el histórico de expediciones por cliente, zona y producto, junto al calendario, las promociones de tus clientes y la meteorología. Obtienes previsiones de volumen diarias e intradía para dimensionar con antelación plantilla de almacén, turnos de muelle, repartidores y capacidad subcontratada, además de alertas cuando la demanda real se desvía de lo previsto.
Plantilla y flota dimensionadas a la demanda real, con menos horas extra
Previsión de demanda
Series temporales
Machine learning
CASO 03
Torre de control logística con predicción de ETA
Integramos en una única plataforma los datos del TMS, la telemática de la flota propia, el tracking de transportistas subcontratados y los pedidos del ERP. Sobre esa torre de control, un modelo predice la hora real de llegada de cada expedición, detecta las que van a incumplir la ventana pactada y, en última milla, estima el riesgo de entrega fallida para actuar antes y avisar al cliente.
Incidencias detectadas a tiempo y clientes mejor informados sobre sus envíos
Integración de datos
Predicción de ETA
Software a medida
CASO 04
Visión artificial para control de calidad en almacén
Cámaras en muelles y líneas de preparación permiten leer etiquetas y códigos sin escáner manual, verificar que el palé o el bulto coincide con el pedido, medir volúmenes y detectar daños en la recepción. La visión artificial registra evidencias fotográficas de cada expedición, útiles ante reclamaciones, y se integra con el WMS para retener las expediciones con discrepancias antes de que salgan.
Menos errores de preparación y reclamaciones resueltas con evidencias
Visión artificial
OCR
Detección de daños
CASO 05
Automatización de CMR y albaranes con IA generativa
Los equipos de tráfico y administración pierden horas transcribiendo albaranes, CMR, facturas de proveedores y órdenes de carga que llegan por correo en formatos distintos. Con modelos de extracción documental y LLM leemos esos documentos, validamos los datos frente al TMS y el ERP y registramos la información automáticamente, dejando para revisión humana solo los casos dudosos.
Menos tareas administrativas manuales y cierre de expediciones más rápido
IA generativa
Extracción documental
LLM
CASO 06
Slotting y optimización de ubicaciones en almacén
La ubicación de cada referencia condiciona los recorridos de preparación. Analizamos rotación, afinidad entre productos que se piden juntos, dimensiones y estacionalidad para recomendar reubicaciones periódicas y la mejor agrupación de pedidos en olas de picking. El modelo se conecta al WMS y simula el impacto de cada cambio antes de ejecutarlo, para que el jefe de almacén decida con datos.
Recorridos de picking más cortos y mayor productividad por operario
Te ayudamos a priorizar las oportunidades de IA en logística y transporte según su impacto y viabilidad. La primera sesión es sin coste y sin compromiso.
Técnicas de IA que aplicamos en logística y transporte
Desde nuestra consultoría de inteligencia artificial seleccionamos la técnica adecuada para cada problema y la integramos en tus procesos con arquitecturas seguras, escalables y mantenibles.
Un proceso ágil y transparente, pensado para reducir riesgo e invertir solo en lo que demuestra valor.
Diagnóstico inicial
Sin coste: analizamos tu reto, tus datos y tus sistemas, identificamos los casos de uso con mayor retorno y te damos una hoja de ruta clara.
Prueba de concepto
Validamos la solución con tus datos reales en semanas, no meses, con métricas de negocio acordadas desde el principio.
Desarrollo e integración
Llevamos el modelo o la aplicación a producción, integrada con tu ERP, CRM o plataforma, con seguridad y escalabilidad.
Evolución continua
Monitorizamos, reentrenamos y mejoramos. Formamos a tu equipo para que la solución genere valor de forma sostenida.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre IA en logística y transporte
¿Cuánto cuesta implantar inteligencia artificial en una empresa de logística?
Depende del caso de uso, del volumen y la calidad de los datos y de cuántos sistemas haya que integrar. Empezamos con un diagnóstico gratuito para identificar los casos con mejor retorno y, después, planteamos una prueba de concepto de alcance cerrado. Así conoces el coste real y el valor esperado antes de decidir un desarrollo completo, que dimensionamos por fases.
¿En cuánto tiempo puedo ver resultados de una prueba de concepto de IA en logística?
Una prueba de concepto suele llevar entre cuatro y ocho semanas. En ese plazo conectamos los datos necesarios, entrenamos o configuramos el modelo y lo comparamos con la forma actual de trabajar, por ejemplo planes de ruta reales frente a optimizados. No prometemos cifras de antemano: medimos con tus datos y te decimos con honestidad si merece la pena escalarlo.
¿Necesito cambiar mi TMS o mi WMS para aplicar IA?
No. Construimos la solución alrededor de tus sistemas actuales mediante APIs, EDI, bases de datos o ficheros intermedios. El optimizador o el modelo predictivo lee la información de tu TMS o WMS y le devuelve planes, alertas o recomendaciones, de modo que tus equipos siguen trabajando en las herramientas que conocen. Si falta alguna pieza de software, desarrollamos a medida solo lo necesario.
¿Qué datos hacen falta para optimizar rutas o prever la demanda?
Para rutas necesitamos pedidos con direcciones, ventanas horarias, capacidades de los vehículos y restricciones operativas; la telemática aporta tiempos reales. Para previsión de demanda, para empezar, basta con uno o dos años de histórico de expediciones. En el diagnóstico revisamos la calidad de lo que tienes y, si falta algo, te proponemos cómo capturarlo sin frenar el proyecto.
¿Cómo se gestionan el RGPD y el AI Act con datos de conductores y operarios?
La geolocalización y los datos de productividad son datos personales, así que aplicamos minimización, seudonimización y control de accesos desde el diseño. El AI Act considera de alto riesgo algunos sistemas que asignan tareas o evalúan a trabajadores, por lo que diseñamos las soluciones con supervisión humana, transparencia y documentación técnica. No damos asesoramiento legal, pero colaboramos con tus equipos jurídico y de recursos humanos.
Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.
