Case Study
The better the question. The better the answer. The better the world works.
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¿Cómo predecir cuando la llegada de los barcos aumenta la eficiencia de todo un puerto?

Descubra cómo un equipo de profesionales de EY desarrolló modelos innovadores que mejorarían exponencialmente la operación de un puerto.

Tres trabajadores esperando que llegue el barco
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The better the question

¿Cómo puede una mejora ser el recipiente de un cambio masivo?

En un puerto grande, cualquier error en el cálculo de la hora de llegada de un buque puede crear retrasos significativos para el puerto.

En uno de los puertos más grandes del mundo, la logística representa un desafío abrumador. Cerca de 100 buques entran y salen todos los días, transportando hasta 20 mil contenedores de 20 pies cada uno. Esto requiere trabajadores con diversas habilidades, así como camiones y grúas masivas para dar servicio a los mismos. Cualquier error en el cálculo de la hora de llegada de un buque puede crear retrasos significativos para el puerto. Cuando las cosas van mal, los buques se quedan sin un lugar donde atracar, los trabajadores esperan sin trabajo y la maquinaria se atasca.

El operador portuario se mostraba reacio a trabajar con un consultor externo, ya que consideraba que su funcionamiento era demasiado complejo para que lo entendiera un equipo externo. Sin embargo, un equipo de científicos de datos y arquitectos de las prácticas de EY Asean Data Analytics Advisory pudo observar los desafíos del operador portuario con una perspectiva fresca y desarrollar una solución innovadora para su organización.

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The better the answer

Predecir lo impredecible

La Inteligencia Artificial (IA) está eliminando las conjeturas del puerto.

Utilizando análisis predictivos, aprendizaje automático y nuevas fuentes de datos, el equipo de EY desarrolló tres soluciones. Estos incluían aproximadamente 20 modelos de Inteligencia Artificial (IA) que fueron construidos e integrados para predecir la llegada de los buques con 14 días de anticipación, los recursos que necesitaría el puerto para satisfacer la demanda y los posibles puntos de estrangulamiento en el astillero. Colaboraron con el cliente para aprovechar las extensas bases de datos históricas, informando al modelo con variables tales como patrones de mareas, tamaños de barcos y variaciones pasadas en los tiempos de llegada de varias líneas navieras.

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The better the world works

Macro y micro impactos

Cualquier mejora para predecir los tiempos de llegada puede crear grandes cambios.

Al incorporar estas tendencias históricas a la navegación por satélite y a la hora de llegada declarada de cada buque, el modelo resultó ser más preciso que el sistema anterior del operador portuario. Unos tiempos de llegada más precisos permitieron una planificación más precisa de la mano de obra, lo que, a su vez, permitió una mejor anticipación de los posibles puntos de estrangulamiento y permitió sugerencias en tiempo real de rutas de conducción más rápidas a través del astillero. En conjunto, estas tres soluciones permitieron un aumento significativo de la eficiencia del puerto, lo que generó un ahorro sustancial de costos en tan solo cuatro meses desde la propuesta inicial. Solo para la predicción de buques, el equipo aumentó la precisión en un 3% más allá de los parámetros del cliente, lo que se traduce en ahorros de aproximadamente 10.2 millones de dólares. Y lo que es más importante, esto permitió al cliente utilizar tecnologías avanzadas de análisis de datos para impulsar cambios operativos perjudiciales hacia la construcción de sus puertos inteligentes.

El operador portuario desarrolló confianza en el equipo de EY debido a su capacidad para comprender el problema, comprometerse plenamente con la organización y, en última instancia, transformar la operación. El equipo recibió un gran proyecto adicional y se llevó los tres primeros premios en el desafío de innovación global del operador portuario, diseñado para promover la transformación dentro de los más de 30 puertos bajo su control.

Más allá del macroimpacto para el operador portuario, estas soluciones afectaron también a los trabajadores sobre el terreno. Una mejor planificación significaba que tenían horas más predecibles, en lugar de horas de inactividad seguidas de extensas horas extras causadas por los retrasos. Incluso les permitía programar vacaciones que antes eran imposibles de tomar debido a la imprevisibilidad del puerto.

Cada nuevo día trae información adicional para informar al modelo y mejorar su precisión. Cualquier mejora en el modelo, por pequeña que sea, podría mejorar exponencialmente el funcionamiento del puerto y el flujo de mercancías en todo el mundo.