Dirdam Logistic impulsa la innovación con algoritmos de Machine Learning
Dirdam Logistic, con más de dos décadas de experiencia en el sector y cerca de 900.000 servicios realizados a través de su aplicación ADOC de gestión logística y transporte de vehículos (S.I.D.I.), da un nuevo paso en su proceso de transformación digital incorporando algoritmos de Machine Learning a sus sistemas informáticos.
Artículo escrito por DIRDAM LOGISTIC
21-10-2025
El gran volumen de datos recopilados durante estos años ha sido procesado mediante diferentes modelos de aprendizaje automático, lo que ha permitido a la compañía identificar patrones, realizar predicciones, detectar errores y optimizar la toma de decisiones con una mínima intervención humana.
Gracias a esta tecnología, la plataforma es capaz de clasificar cada servicio logístico en función de múltiples variables: puntos de recogida y entrega, tipología de vehículos, volúmenes de carga, transportistas adecuados, temporadas o periodos de actividad, entre otros. Esta clasificación alimenta un sistema de aprendizaje reforzado, automático y continuo que actúa en todas las fases del servicio sin necesidad de supervisión constante.
Las gestiones de rutas, las evaluaciones de clientes, proveedores y conductores, así como otros procesos internos, se realizan ahora de manera desatendida. Todo ello se traduce en una optimización de costes y tiempos, y en beneficios directos tanto para los proveedores como para los clientes finales.
Principales ventajas de la incorporación del Machine Learning
- Reducción significativa de los costes operativos.
- Gestión más eficiente de flotas y rutas.
- Optimización de los tiempos de recogida y entrega.
- Disminución de posibles errores humanos.
- Automatización de procesos basada en aprendizaje continuo.
- Comunicación más fluida y predicciones más precisas para una mayor satisfacción del cliente.
Con esta apuesta tecnológica, Dirdam Logistic reafirma su compromiso con la innovación y la eficiencia, situándose a la vanguardia de la logística inteligente en España.
La AER no asume responsabilidad alguna derivada de los artículos y publicaciones de terceros accesibles desde su página web, la cual corresponde exclusivamente a sus autores.
