Digital Twin para Optimizar Logística de Distribución
Una red de fabricantes y distribuidores exploraba un nuevo modelo colaborativo de intercambio de componentes con el objetivo de reducir los tiempos de entrega al cliente final y mejorar la eficiencia de su cadena logística.
Contexto del cliente: Una red de fabricantes y distribuidores exploraba un nuevo modelo colaborativo de intercambio de componentes con el objetivo de reducir los tiempos de entrega al cliente final y mejorar la eficiencia de su cadena logística. Reto: Antes de implementar el sistema en producción, necesitaban validar su viabilidad operativa, detectar posibles cuellos de botella y ajustar parámetros críticos en un entorno seguro y realista. Solución con IA: Se diseñó un gemelo digital de la red de distribución: una réplica virtual alimentada por datos reales de ventas y demanda, que permite simular diferentes escenarios logísticos. Este modelo inteligente, potenciado por algoritmos de IA, facilita el análisis de múltiples configuraciones del sistema, permite anticipar impactos y afinar decisiones clave antes del despliegue real. Impacto generado: Gracias al uso del gemelo digital, fue posible validar el modelo de distribución de forma controlada, identificar puntos de mejora y ajustar la solución de forma precisa. Esto redujo riesgos operativos, mejoró la previsión de ahorros logísticos y aceleró la toma de decisiones basadas en datos.