Cuando la interrupción es visible, ya es demasiado tarde.
Una red logística global genera miles de envíos activos al día repartidos en herramientas inconexas y hojas de cálculo actualizadas a mano: cada transportista expone formatos y cadencias distintas, los datos meteorológicos y portuarios viven en silos incompatibles, y la ventana media para reaccionar a una interrupción es de pocas horas, a menudo cuando ya es tarde. El problema no es recopilar los datos, sino volverlos accionables en tiempo real sin ahogar a los operadores en el ruido.
Previsión del riesgo a 72 horas
Un modelo ML combina datos meteorológicos, índices de congestión portuaria e historial de fiabilidad de los transportistas en una única puntuación de riesgo por envío, recalculada cada pocos minutos sobre un horizonte de 72 horas.
Data lake unificado
Una arquitectura Kafka con TimescaleDB normaliza los feeds de decenas de transportistas y autoridades en un único esquema consultable, con tolerancia a fallos y backpressure controlada que eliminan los silos.
Vista god-mode sobre globo 3D
Un renderer WebGL muestra miles de rutas activas con arcos animados que codifican severidad, volumen y dirección del riesgo a 60 fps sobre hardware estándar: la complejidad de toda la red en una sola pantalla.
Alertas proactivas calibradas
Un motor de notificaciones escalonadas se activa solo por encima de umbrales de confianza calibrados, reduciendo drásticamente el ruido de las alarmas y llevando la atención de los operadores solo hacia los riesgos que de verdad importan.
Agrega
Los feeds en tiempo real de transportistas, puertos y servicios meteorológicos confluyen vía Kafka en el data lake, normalizados en un único esquema temporal.
Evalúa
El layer ML evalúa cada envío activo cada pocos minutos, produciendo una puntuación de riesgo a 72 horas con su justificación.
Visualiza
El globo 3D hace navegable toda la red, con rutas y riesgos codificados por color, grosor y movimiento.
Anticipa
Las alertas calibradas avisan a los equipos horas antes de que una interrupción se vuelva crítica, transformando la reacción en prevención.
Apex está construido en torno a un data lake en streaming que normaliza feeds heterogéneos, un layer ML que evalúa el riesgo de forma continua y un layer de visualización que hace navegable toda la red. La arquitectura prioriza la tolerancia a fallos y la backpressure controlada, de modo que un transportista lento no degrada todo el sistema.
SaaS en la nube
Plataforma multi-tenant gestionada, con onboarding rápido de los feeds de transportistas y escalado elástico del scoring; ideal para operadores logísticos que quieren empezar sin gestionar infraestructura.
On-premise / VPC dedicada
Despliegue aislado en la infraestructura o en la VPC del cliente para quienes tienen requisitos de residencia del dato o integración con sistemas ERP internos; el data lake y el scoring permanecen dentro del perímetro del cliente.
Aislado / offline
Configuración para contextos sensibles (defensa, infraestructuras estratégicas) en los que los feeds se importan desde fuentes internas sin conectividad externa; los modelos se actualizan mediante paquetes firmados.
Estándares y certificaciones
Gestión de la seguridad alineada con ISO 27001 y controles operativos conformes con SOC 2 Type II, con pipeline de publicación trazada y separación entre entornos de desarrollo y producción.
Soberanía del dato
En modo on-premise y aislado los datos de envío y los contratos con los transportistas no salen del perímetro del cliente; en la nube, la región y la residencia de los datos son configurables para respetar las restricciones comerciales y normativas.
Acceso y auditoría
RBAC para separar operadores, analistas y administradores; cada alerta, override de umbral y acceso a los datos queda registrado en un audit trail inmutable para la revisión y el cumplimiento.
Cifrado
Cifrado AES-256 en reposo para el data lake y TLS 1.3 para todos los feeds entrantes y las API salientes; las credenciales de los transportistas se conservan en un vault cifrado con rotación de claves.
¿Cuántos transportistas podemos conectar?
La arquitectura Kafka está pensada para decenas de feeds heterogéneos simultáneos; la backpressure controlada absorbe cadencias y volúmenes distintos sin degradar el scoring. Los nuevos transportistas se añaden mediante conectores sin detener la plataforma.
¿Cómo evitan la fatiga por alertas?
El motor de notificaciones es escalonado y se activa solo por encima de umbrales de confianza calibrados: en las instalaciones reduce el ruido de las alertas un 74%, llevando la atención de los operadores solo hacia los riesgos que importan.
¿El riesgo es explicable o es una caja negra?
Cada puntuación de riesgo llega con la justificación de los factores que la determinan, meteorología, congestión portuaria, fiabilidad del transportista, de modo que los operadores entienden por qué un envío está en riesgo y pueden actuar en consecuencia.
¿Podemos integrarlo con nuestro ERP?
Sí. Una API GraphQL expone riesgos, estados y previsiones a los sistemas aguas abajo, de modo que Apex alimenta ERP, TMS o cuadros de mando existentes sin obligar a los operadores a cambiar de herramienta.