Logística: usan IA para evitar fallas en la cadena de frío

La logística de productos sensibles a la temperatura está adquiriendo mayor relevancia, impulsada, en parte, por la alta demanda de alimentos frescos, productos farmacéuticos y otros bienes perecederos. Estas condiciones destacan la necesidad de mantener una cadena de frío ininterrumpida que preserve la calidad y seguridad de los productos desde su origen hasta su destino final; para ello, es importante considerar un mantenimiento predictivo de las unidades de refrigeración para el transporte (TRU) como una estrategia indispensable para asegurar el éxito en el traslado en frío.

Según el Instituto Internacional de Refrigeración (IIR), más del 13% de los alimentos a nivel mundial se pierden por falta de refrigeración adecuada. Asimismo, el IQVIA Institute for Human Data Science señala que un 20% de los productos sensibles a la temperatura se deterioran durante el transporte debido a interrupciones en la cadena de frío.

En este escenario, la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y los sensores inteligentes están revolucionando el mantenimiento de las TRUs. Gracias a estas tecnologías, las empresas de transporte pueden monitorear en tiempo real parámetros como la temperatura interna, las vibraciones mecánicas, los niveles de refrigerante y el consumo energético. El análisis predictivo de estos datos permite anticipar fallas antes de que se produzcan, reducir imprevistos y extender la vida útil de los equipos, lo que representa una ventaja competitiva en un sector cada vez más exigente.

“Un mantenimiento predictivo ayuda a mejorar el tiempo de actividad del vehículo, aumentar sus resultados y aumentar la utilización de la flota. Cuando las unidades de refrigeración operan de manera continua y eficiente, las empresas logran cumplir con los estrictos horarios de entrega que exige el mercado de productos con control de temperatura. Esto fortalece la confianza de los clientes y protege la salud pública en sectores críticos como el farmacéutico y alimentario”, indica José Carlos Gómez, director de Ventas y Operaciones de Thermo King LATAM.

El uso de sensores avanzados, sumado a plataformas de IA, hace posible detectar variaciones mínimas que a simple vista serían imperceptibles. Vibraciones anómalas, micro-fluctuaciones de temperatura o pérdidas en el nivel de refrigerante generan alertas automáticas que permiten al personal técnico programar intervenciones precisas, evitando paradas no planificadas y reduciendo costos asociados a reparaciones mayores o pérdidas de mercancía. Esta capacidad de diagnóstico anticipado redefine la forma de gestionar las operaciones logísticas.

San Juan: herramientas para aprovechar la IA para estudiar

De cara al futuro, Gómez señala que la convergencia tecnológica llevará el mantenimiento predictivo aún más lejos: “Veremos la integración de la IA con blockchain para garantizar trazabilidad absoluta en la cadena de frío, así como el uso de gemelos digitales capaces de simular escenarios operativos en tiempo real. Este ecosistema digital no solo hará al sector más resiliente, sino también más sustentable y eficiente”. 

A través de la implementación de tecnologías avanzadas, estas empresas pueden aprovechar los beneficios del mantenimiento predictivo en el transporte, y con ello garantizar entregas en tiempo y forma, preservar la calidad de los productos y contribuir a un futuro más sustentable. En este desafío logístico, la prevención no es solo una opción: es una necesidad ineludible.