IA para la optimización de rutas de transporte

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DESCUBRE LOS FUNDAMENTOS LOGÍSTICOS EN LA PLANIFICACIÓN DE RUTAS Comprender los sistemas de transporte desde una perspectiva lógica Clasificación de redes de distribución y tipos de transporte Factores que afectan a la eficiencia de rutas: costes, tiempos y capacidad Análisis de restricciones habituales en escenarios reales UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXPLORA CÓMO PIENSA UNA IA AL RESOLVER RUTAS LOGÍSTICAS Métodos inteligentes en la resolución de rutas logísticas Comparativa entre heurísticas, metaheurísticas y enfoques de aprendizaje Algoritmos evolutivos y su adaptación a la planificación de rutas Técnicas de enjambre: colonias de hormigas y optimización por partículas Enfoques probabilísticos y búsqueda estocástica aplicados a rutas UNIDAD DIDÁCTICA 3. DISEÑA MODELOS INTELIGENTES QUE ENTIENDAN Y OPTIMICEN RUTAS REALES Preparación de datos para sistemas de optimización Representación de rutas y restricciones en entornos computacionales Captura y tratamiento de datos geoespaciales (GIS) Integración de APIs de mapas y sistemas de posicionamiento en tiempo real Aplicación de modelos de IA para la planificación de rutas UNIDAD DIDÁCTICA 4. IMPLANTACIÓN, SEGUIMIENTO Y ADAPTACIÓN DE RUTAS OPTIMIZADAS Preparar el entorno de despliegue de soluciones inteligentes Integración con software de gestión logística (ERP, WMS, TMS) Sistemas de monitorización en tiempo real para flotas y entregas Respuesta automática ante imprevistos: incidencias, retrasos y tráfico Replanificación dinámica: adaptación continua de rutas Métricas para medir la eficacia de la optimización