El aprendizaje reforzado está transformando la logística marítima y un ejemplo destacado es el proyecto desarrollado en 2020 por la naviera internacional NYK Line en colaboración con el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzada de Japón AIST. Ante el reto de contenedores almacenados largos periodos en puerto, capacidad de carga infrautilizada y un consumo de combustible elevado, los investigadores implementaron un sistema de IA llamado PortFlow que utiliza aprendizaje reforzado para optimizar el flujo de contenedores y las rutas marítimas.

PortFlow se entrenó con datos históricos de patrones de envío, capacidades portuarias y demanda de carga. Empleando Q learning, el sistema aprendió a anticipar y adaptarse a las fluctuaciones de la red logística, reduciendo los tiempos de permanencia de contenedores y maximizando la utilización de la capacidad de carga.

Los resultados fueron notables: tiempo medio de permanencia de contenedores reducido en 30%, aumento de la utilización de capacidad de carga en 15%, disminución del consumo de combustible en 12% y un ahorro estimado en costos cercano a 15 millones de dólares anuales.

Este caso demuestra que la inteligencia artificial aplicada con aprendizaje reforzado puede resolver problemas reales y complejos en la cadena de suministro, mejorando eficiencia operativa, reduciendo emisiones y elevando la competitividad empresarial.

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