Machine learning y smart data para gestionar un almacén inteligente

La compañía de elevadores ThyssenKrupp ha basado su sistema de almacén tecnológico en el machine learning y smart data para predecir posibles averías y evitar la inactividad de sus ascensores. 

La empresa Thyssenkrupp ha inaugurado el primer almacén tecnológico que integra el servicio logístico de piezas de repuesto y mantenimiento de ascensores.

Esta compañía de movilidad ha desarrollado un sistema propio de predicción de incidencias con el que poder reducir a la mitad el tiempo de inactividad por avería de sus ascensores.

El sistema está basado en el machine learning y smart data, lo que permite a la empresa predecir qué piezas podrían estropearse debido a su uso o al tiempo que llevan en funcionamiento. El sistema entonces envía una alerta al centro de logística para que comience el proceso: solicitud de pieza, preparación y envío al técnico. De este modo se podrá evitar una avería, la inactividad de ascensor y un servicio con retraso o complicaciones en la reparación.

Actualmente el sistema opera en un almacén ubicado en Madrid con una superficie de 7 000 metros cuadrados y se espera que pueda atender alrededor de 1 400 000 pedidos anuales.

 

El sistema permite simplificar el proceso conectando de forma automática a los clientes con técnicos, personal de servicios y atención al cliente. 
 
La aplicación de la tecnología inteligente para la gestión del almacén supone agilizar el servicio de atención al cliente por averías prácticamente a la mitad y ahorrar un 10% el tiempo invertido en desplazamientos.
 

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