En el sector minorista de combustibles, la IA está emergiendo como un factor transformador, cambiando la forma en que las empresas pronostican la demanda.
gestionan el inventario y mantienen los equipos. Adi Raz (Titan Cloud Software) analiza estas tendencias en detalle.
La inteligencia artificial (IA) ya no es solo una palabra de moda en tecnología; está transformando los negocios al ofrecer resultados medibles. Integrar IA en el pronóstico de la demanda ha demostrado mejorar significativamente la precisión en diversas industrias. Por ejemplo, McKinsey informa que los pronósticos impulsados por IA pueden reducir los errores en la cadena de suministro entre un 20% y un 50%, lo que lleva a una reducción de hasta el 65% en las ventas perdidas y la falta de disponibilidad de productos.
En esencia, la IA y el aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos para descubrir tendencias, predecir la demanda de los clientes, reconocer patrones y utilizar esos conocimientos para optimizar la eficiencia operativa. En la industria minorista de combustibles, esto se traduce en mejoras comerciales tangibles, desde estrategias más inteligentes de reposición de combustible hasta la reducción de pérdidas por variaciones.
Las apuestas son altas: las investigaciones muestran que una mala gestión del inventario de combustible y una logística ineficiente pueden costar millones anuales en pérdidas o costos adicionales a los minoristas. Aquí hay tres formas en que la IA y la ciencia de datos están marcando la diferencia para los minoristas de combustible hoy:
1. Despacho Universal
Los sistemas basados en IA permiten la creación automatizada de pedidos y la planificación de cargas mediante la recopilación de datos de múltiples fuentes, combinando diferentes flujos para el intercambio de datos en tiempo real. Al incorporar flujos de información provenientes de medidores automáticos de tanques (ATGs por sus siglas en inglés), APIs, actualizaciones de conductores, entre otros, se utiliza un centro de datos central para optimizar cargas, planificar rutas, generar automáticamente pedidos para transportistas y proporcionar información sobre el estado de las entregas para anticiparse a cualquier inconveniente.
En otras palabras, un operador de combustible puede simplemente seleccionar un destino para la entrega, y los algoritmos generados por IA optimizarán las cargas y las rutas utilizando datos de tráfico en tiempo real y consideraciones HAZMAT. Las cargas y pedidos se despachan automáticamente entre conductores y transportistas para cumplir con la ventana óptima de llegada, agilizando el proceso. Para entregas con carga dividida, la tecnología de IA puede optimizar procesos de tipo LTL (Less-Than-Truckload), consolidar cargas, optimizar métodos de entrega e incluso sugerir transportistas en función de tarifas y opciones de servicio, lo que mejora la eficiencia y reduce costos.
2. Pronósticos Precisos
Para lograr el equilibrio adecuado entre la oferta y la demanda de combustible, los minoristas pueden utilizar datos en tiempo real para anticiparse a las necesidades de cada estación. Si bien los minoristas nunca deben quedarse sin combustible, tampoco quieren sobreabastecer y tener capital inmovilizado en inventario excesivo. Las herramientas inteligentes de pronóstico analizan patrones como el consumo histórico, el clima próximo y eventos locales para predecir la demanda futura. Combinado con el inventario actual y los tiempos de entrega, este conocimiento permite priorizar los despachos según las categorías: «Debe ir», «Debería ir», «Podría ir», para asegurar que el combustible llegue donde más se necesita, sin desperdicios ni suposiciones.
Los sistemas impulsados por IA detectan incluso las tendencias más sutiles para generar análisis en tiempo real, mejorar la precisión en las predicciones, adaptarse rápidamente a picos o interrupciones inesperadas y evaluar escenarios hipotéticos para estar mejor preparados ante cambios en el mercado. Todo esto se traduce en ahorros en costos logísticos a corto y largo plazo.
3. Mantenimiento Predictivo y Gestión de Alarmas
Los sistemas integrados con IA recopilan datos históricos de rendimiento de componentes críticos como tanques de almacenamiento, filtros, bombas y más. Algoritmos avanzados analizan esos datos en tiempo real para detectar patrones y anomalías, generando información útil para la acción. Prever necesidades futuras a corto y largo plazo a través del análisis basado en IA permite a los minoristas de combustible pasar de un mantenimiento reactivo a uno proactivo, reduciendo interrupciones y tiempos de inactividad.
En el día a día, la IA puede mejorar los protocolos de alarma de los ATG al identificar únicamente aquellos escenarios que requieren atención inmediata. Muchas veces, las alarmas de los ATG se activan por sensores defectuosos, pruebas del sistema de combustible, problemas de cableado o conectividad. Aunque importantes, no todas son urgentes. Por ejemplo, Titan Cloud realizó una evaluación de 60 días en una cadena de estaciones de servicio con 700 puntos. Se detectaron casi 30,000 alarmas. De esas, solo 17,000 estaban relacionadas con el cumplimiento normativo, 2,000 eran accionables, y solo unas 350 requirieron envío de técnicos al sitio: alrededor del 1 % del total de alarmas.
Al identificar y priorizar estos eventos de forma proactiva, los sistemas de respuesta a alarmas basados en IA permiten a los operadores ahorrar tiempo y costos en inspecciones innecesarias y llamadas de servicio.
Pero primero… Precisión de los datos
Al buscar tecnología integrada para resolver problemas empresariales complejos, los minoristas de combustible deben encontrar un proveedor que priorice la precisión de los datos y que, al igual que ellos, esté en constante evolución y mejora.
Los resultados más impactantes comienzan con tecnólogos enfocados en crear marcos sólidos, garantizar validaciones continuas y gobernar la calidad de los datos. Mediante pruebas, ajustes y evolución de sus productos, una empresa tecnológica enfocada en la ciencia de datos puede impulsar el nivel de excelencia operativa que los minoristas de combustible necesitan para competir hoy.
Escrito por la Dra. Adi Raz. Directora de Ciencia de Datos en Titan Cloud, lidera los esfuerzos para fortalecer y ampliar nuestras capacidades en logística y análisis de combustibles con un enfoque en IA y ciencia de datos.
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