Desarrollo del modelo de optimización de la eficiencia del sistema de gestión de transporte (TMS) asistido por inteligencia artificial (IA), en la gestión de rutas de transporte de alimentos en la cadena de abastecimiento, en Bogotá, D. C.

Abstract

El proyecto de investigación se enfoca en la Implementación de tecnologías como la inteligencia artificial en la gestión y optimización de rutas de transporte en la cadena de suministro. El objetivo principal es explorar cómo las últimas innovaciones en inteligencia artificial pueden mejorar significativamente la eficiencia y la efectividad de las operaciones logísticas en la cadena de suministro. En este proyecto, se destacarán los beneficios potenciales de la aplicación de inteligencia artificial en la gestión de rutas de transporte, incluyendo la reducción de costos operativos, la optimización del tiempo de entrega y la mejora general de la satisfacción del cliente. También se abordarán los desafíos esperados y se propondrán enfoques estratégicos para superarlos. El proyecto enfrentará diversos desafíos, tales como la variabilidad en la demanda de alimentos, la necesidad de mantener la cadena de frío y las restricciones logísticas propias del transporte en la ciudad. Se aplicarán técnicas avanzadas de IA, como el aprendizaje automático y la optimización de algoritmos, para abordar estos desafíos. Se espera que el modelo de TMS asistido por IA optimice los tiempos de entrega, reduzca los costos logísticos y mejore la calidad del servicio, contribuyendo así a una cadena de abastecimiento más eficiente y competitiva en Bogotá. Además, se anticipa que los resultados obtenidos servirán como base para futuras investigaciones y aplicaciones en el campo de la logística y la inteligencia artificial.

The research project focuses on the implementation of technologies such as artificial intelligence in the management and optimization of transportation routes in the supply chain. The main objective is to explore how the latest innovations in artificial intelligence can significantly improve the efficiency and effectiveness of logistics operations in the supply chain. In this project, the potential benefits of applying artificial intelligence in route management will be highlighted, including reducing operational costs, optimizing delivery time, and overall improving customer satisfaction. The study will also address expected challenges and propose strategic approaches to overcome them. The project will face various challenges, including variability in food demand, the need to maintain the cold chain, and logistics restrictions inherent in transportation within the city. Advanced AI techniques such as machine learning and algorithm optimization will be applied to address these challenges. It is expected that the AI-assisted TMS model will optimize delivery times, reduce logistical costs, and improve service quality, thereby contributing to a more efficient and competitive supply chain in Bogotá. Additionally, it is anticipated that the results obtained will serve as a basis for future research and applications in the field of logistics and artificial intelligence.