CLH mejora sus previsiones de salidas de productos petrolíferos desde sus instalaciones mediante inteligencia artificial
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CLH ha mejorado sus previsiones de salidas de productos petrolíferos desde sus instalaciones mediante un nuevo sistema de inteligencia artificial que le permite operar de una manera más flexible y escalable, además de agilizar la toma de decisiones, optimizar la planificación y reducir costes.
De este modo utilizando múltiples algoritmos de predicción, la compañía realiza, de manera flexible y automatizada, previsiones ajustadas de salidas de productos petrolíferos desde sus instalaciones que le permiten aumentar su capacidad logística.
Para lograrlo la compañía emplea algoritmos de Machine Learning para entrenar modelos predictivos. Estos algoritmos son la vanguardia en la predicción de series temporales y posibilitan establecer un sistema de predicción adaptable a cambios en los patrones de demanda.
De esta forma, el resultado de estas predicciones facilita a CLH reaccionar de manera flexible y automatizada a los cambios que se puedan producir en los patrones de series temporales. Esta tecnología es la misma que la que se utiliza para aprender del usuario y de su uso para así recomendarles mejores productos y servicios.
Para planificar los movimientos de productos petrolíferos, CLH utiliza previsiones de salida de estos productos. Por lo que unas previsiones precisas y ajustadas permiten optimizar los movimientos por oleoducto y a través de buques reduciendo los costes de operación.
La estimación precisa de la demanda por instalación también permite mejorar la calidad del servicio al evitar roturas de stock, anticipar picos de demanda, y mejorar la operación integrada con transporte y refinerías.
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