Internet de las cosas e industria 4.0
Gestión de operaciones y logística
- Video:Seminario web sobre recursos empresariales de logística y cadena de suministro
- Fuente:The Northwest Seaport Alliance
Optimization and Machine Learning Applied to Last-Mile Logistics: A Review
Revisión sobre la aplicación de optimización y aprendizaje automático en logística de último kilómetro
La optimización de la movilidad de último kilómetro es de gran importancia, no solo para las compañías con parcelas que requieren ser entregadas en áreas urbanas, sino también para las administraciones públicas que quieren garantizar una buena calidad de vida a los ciudadanos. En ese sentido, los avances en la optimización logística apuntan al uso de sensores e internet de las cosas, donde se fortalece la adopción de herramientas como el Big Data y machine learning para dar manejo a la gran cantidad de datos generados. El presente estudio tiene como objetivo proporcionar una visión general de los avances más recientes en la literatura relacionada con las técnicas de optimización de la entrega de último kilómetro, con énfasis en los principales desafíos asociados, los algoritmos aplicados y casos de estudio.
Este artículo fue realizado por Nadia Giuffrida (University College Dublin, Dublin, Ireland), Jenny Fajardo-Calderin, Antonio D. Masegosa (University of Deusto, Bilbao, Spain), Frank Werner, Margarete Steudter (Software AG, Saarbrücken, Germany) y Francesco Pilla (University College Dublin, Dublin, Ireland) para Sustainability (Vol.14, núm. 9, p. 5329, 2022) una revista enfocada en temas de sostenibilidad ambiental, cultural, económica y social de los seres humanos. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Logistics 5.0 Implementation Model Based on Decision Support Systems
Modelo de implementación de logística 5.0 basado en sistemas de soporte a la decisión
Este documento presenta la propuesta de un modelo para la definición de la estrategia transformacional de la Logística 5.0., con base en cuestionamientos acerca de priorizar los elementos de Logística 5.0 para su implementación como la estrategia óptima de transformación digital y la posibilidad de definir un plan de estrategia de transición con la ayuda de sistemas de soporte a la decisión. El modelo se basa en el proceso de jerarquía analítica, y los datos se recopilaron de un grupo de expertos y se analizaron con varios métodos estadísticos. Los datos de salida de este modelo son la prioridad de los elementos de Logística 5.0 (de cinco grupos: almacenamiento verde, transporte verde, embalaje verde, infraestructura y organización, y recursos humanos) para la implementación óptima, basada en tres objetivos que las empresas pretenden lograr en el futuro (inversión inicial, retorno de tiempo de inversión, complejidad de implementación y explotación).
Este artículo fue realizado por Maja Trstenjak, Tihomir Opetuk, Goran Đukić y Hrvoje Cajner ( University of Zagreb, Zagreb, Croatia) para Sustainability (Vol.14, núm. 11, p. 6514, 2022) una revista enfocada en temas de sostenibilidad ambiental, cultural, económica y social de los seres humanos. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
