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Aragón busca financiación estadounidense para invertir en innovación

El Instituto Tecnológico de Aragón (Itainnova) presenta una iniciativa vinculada a la automatización en el sector logístico.

Arex organizó en Zaragoza una jornada sobre los programas de respaldo a la innovación en Estados Unidos.
Arex organizó en Zaragoza una jornada sobre los programas de respaldo a la innovación en Estados Unidos.
DGA

El Instituto Tecnológico de Aragón Itainnova, adscrito al departamento de Innovación, Investigación y Universidad del Gobierno de Aragón, ha participado este miércoles en una jornada organizada por Aragón Exterior, dependiente del departamento de Economía, Industria y Empleo, dedicada a la 'Financiación de la Innovación en Estados Unidos: Programas SBIR y Government Contracting', en la que ha relatado su experiencia, de momento en fase de propuesta, como su primera incursión en el mercado de este país.

La responsable de la Oficina de Proyectos de Financiación Pública de Itainnova, Cristina de la Hera, ha contado a una veintena de empresarios aragoneses cómo ese centro tecnológico "ha presentado al Defense Logistic Agency (DLA) un proyecto vinculado al sector logístico, de estimación de tiempo de entrega, en el que la plataforma tecnológica Kajal, registrada por Itainnova -basada en algoritmos de predicción logística personalizada y automatizada- proporcionará al DLA una mayor eficiencia en la planificación y gestión del transporte mediante la optimización de los envíos, con una reducción significativa de los costes administrativos y de mano de obra".

De la mano de Inspiralia

Para ello, Itainnova ha narrado la experiencia de la consultora Inspiralia, con sede en varias ciudades de Estados Unidos, que, a su vez, colabora con Aragón Exterior: "Resulta mucho más fácil ir de la mano de Inspiralia porque ya saben identificar las oportunidades, qué sectores son los que tienen más demanda, controlan los tiempos de las convocatorias, entre otros aspectos". De la Hera ha continuado dando detalles sobre cómo "Kajal aumentará la funcionalidad operativa al garantizar que todos los suministros se entreguen a tiempo y aumentará la seguridad y fiabilidad de la flota de transporte".

El reto planteado por Itainnova tiene en cuenta que el cálculo del tiempo para determinar cuándo comprar el material, en el caso de la mencionada agencia americana, se basa en estimaciones a menudo inexactas debido a las limitaciones de los modelos que utilizan datos históricos para las partidas con pedidos infrecuentes y que no tienen en cuenta otras fuentes de información que podrían mejorar la precisión. Ese defecto, que se evita aplicando Kajal, repercute en el inventario de la ADL y en el calendario de las adquisiciones, lo que da lugar entre otros problemas a un exceso de costes de almacenamiento. Se requiere investigación para desarrollar y demostrar el uso de técnicas de 'machine learning' y modelado predictivo en los procesos de DLA para mejorar la precisión de estas estimaciones de tiempo de entrega.

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