Page 38 - Tecnologías Transporte Mercancías - Documento posicionamiento

4.4. Big Data

Uno de los objetivos de optimización más importantes es la minimización del tiempo de
viaje lo que implica la minimización del tiempo de espera entre los diferentes modos de
transporte.

Se requiere una gobernanza entre propiedades y relaciones de las diferentes entidades
que incluyan un mecanismo de organización de la información que fomente la
interoperabilidad. Es importante en este ámbito hacer una llamada a la necesidad de
convergencia a los modelos de ventanilla única que se implementan desde la UE y que
en mercancías se hacen imprescindibles en la logística global. Este factor es importante
a la hora de considerar las ontologías para la gestión y configuración del transporte.

Dentro de este concepto global de Big Data, se pueden incluir 3 líneas de trabajo
transversales que incluyan al transporte de mercancías.
 Modelos de datos
Las tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) permiten extraer
conocimiento fundamental desde diferentes documentos textuales (manuales,
informes, partes) y utilizarlos en otros procesos como el mantenimiento.
Generalmente, los registros históricos de mantenimiento presentan información
estructurada y semiestructurada. Estos registros pueden procesarse mediante
tecnologías de NLP para determinar los componentes críticos y planificar estrategias
adaptadas de mantenimiento para dichos componentes.

 Optimización de rutas
La IA está permitiendo una mejor planificación estratégica de las rutas, que tenga
en cuenta restricciones heterogéneas dependiendo el tipo de servicio, como las
incompatibilidades entre los vehículos y los almacenes, la orografía o las ventanas
de tiempo para la recogida y la entrega de las mercancías.

 Gestión de activos para mejorar la planificación de la cadena de suministro.

Tecnologías para un transporte de mercancías ferroviarias vertebrador de la 38
cadena logística, fiable para el cliente y responsable en la descarbonización