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.
Machine learning y smart data para gestionar un almacén inteligente
Fecha de publicación: 11/02/2020
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.