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	<title>Guillem Muñoz &#8211; Hedyla.com | Software de logística para la optimización de procesos</title>
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	<title>Guillem Muñoz &#8211; Hedyla.com | Software de logística para la optimización de procesos</title>
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		<title>Mirando hacia el 2021</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Guillem Muñoz]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 04 Jan 2021 16:06:55 +0000</pubDate>
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<p class="wp-block-paragraph">2020 ha sido un año atípico para todo el mundo. Hemos vivido el confinamiento de la población, el fallecimiento de conocidos o familiares, el miedo y desplome de los mercados bursátiles, las restricciones y cierres de negocios y muchas otras consecuencias de una pandemia mundial. Compaginar todo esto con un sector en auge como la logística y una startup en crecimiento no ha sido fácil, pero en Hedyla hemos dado el máximo para estar a la altura de nuestros clientes y ofrecer la mejor calidad de servicio.</p>



<p class="wp-block-paragraph">Durante este último periodo del año hemos cumplido varias metas significativas: el lanzamiento a producción de dos nuevos grandes clientes, la adquisición del primer cliente fuera del territorio nacional, la consolidación como cliente Enisa, la obtención de la subvención Neotec del CDTI y la contratación de cuatro nuevos miembros/as que se unen al equipo de ingeniería y marketing.</p>



<p class="wp-block-paragraph">2021 arranca lleno de desafíos para Hedyla, algunos de ellos incluyen:</p>



<ul class="wp-block-list"><li>Crecimiento del equipo y empleabilidad.</li><li>Mejoras en los productos actuales y la creación de nuevos (estad atentos, ¡no tardaremos!)</li><li>Desarrollo e implantación de una estrategia de marketing más ambiciosa.</li><li>Escalabilidad en la comercialización y distribución de la plataforma.</li><li>Creación de soporte técnico dedicado 24×7.</li><li>Consolidación del I+D con perfiles de investigación.</li></ul>



<p class="wp-block-paragraph">¡Este año promete mucho para Hedyla! Lo daremos todo para seguir creciendo y ayudando a mejorar los procesos logísticos de nuestros actuales clientes y los que faltan por llegar.</p>
<div class="saboxplugin-wrap" itemtype="http://schema.org/Person" itemscope itemprop="author"><div class="saboxplugin-tab"><div class="saboxplugin-gravatar"><img decoding="async" src="https://hedyla.com/wp-content/uploads/2019/07/guillem.jpg" width="100"  height="100" alt="Guillem Muñoz" itemprop="image"></div><div class="saboxplugin-authorname"><a href="https://hedyla.com/author/gmunoz/" class="vcard author" rel="author"><span class="fn">Guillem Muñoz</span></a></div><div class="saboxplugin-desc"><div itemprop="description"><p><strong>Co-fundador y CTO de Hedyla</strong></p>
<p>Ingeniero de Software con experiencia en proyectos de <strong>empresas de logística y travel</strong>. Investigación en el campo de la computación y <strong>Machine Learning</strong>.</p>
<p>Su pasión se encuentra en la intersección entre la computación y las matemáticas, aplicando técnicas de procesado de datos y modelos de machine learning a la industria.</p>
</div></div><div class="clearfix"></div><div class="saboxplugin-socials sabox-colored"><a title="Linkedin" target="_blank" href="https://www.linkedin.com/in/guillemunoz/" rel="nofollow noopener" class="saboxplugin-icon-color"><svg class="sab-linkedin" viewbox="0 0 500 500.7" xml:space="preserve" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path class="st0" d="m499.8 250.7c0 7.6-0.4 15.2-1 22.6-0.2 2.2-0.4 4.4-0.7 6.6-0.1 0.6-0.1 1.1-0.2 1.7-0.3 2.6-0.7 5.2-1.1 7.7-0.4 2.3-0.8 4.7-1.2 7 0 0.3-0.1 0.6-0.2 0.9-0.2 1-0.4 1.9-0.5 2.9-0.2 0.8-0.4 1.6-0.5 2.5-0.1 0.3-0.1 0.5-0.2 0.8-0.7 3.3-1.5 6.5-2.3 9.7-0.6 2.3-1.2 4.5-1.9 6.8-1.5 5.3-3.2 10.5-5 15.6-26.7 73.9-87.3 131.6-163.2 154.2-3 0.9-6.1 1.8-9.2 2.6-1.5 0.4-3 0.8-4.5 1.1-3.6 0.9-7.2 1.6-10.9 2.3h-0.2c-0.2 0-0.3 0.1-0.5 0.1l-3 0.6c-1.8 0.3-3.6 0.6-5.4 0.9-0.2 0-0.3 0.1-0.5 0.1-0.9 0.1-1.9 0.3-2.8 0.4-5.5 0.8-11.1 1.3-16.7 1.7-0.8 0.1-1.6 0.1-2.4 0.1-5 0.3-10.1 0.4-15.2 0.4-137.7 0-249.3-111.6-249.3-249.3s111.6-249.4 249.3-249.4 249.3 111.7 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target="_self" href="mailto:gmunoz@hedyla.com" rel="nofollow noopener" class="saboxplugin-icon-color"><svg class="sab-user_email" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 500 500.7"><path class="st0" d="M499.4 250.9c0 2.2 0 4.4-0.1 6.6v0.4c-0.1 1.8-0.2 3.6-0.2 5.3 0 0.4 0 0.8-0.1 1.2 -0.1 1.3-0.1 2.6-0.2 4 -0.1 1.7-0.2 3.3-0.4 5 0 0.2 0 0.4-0.1 0.6 -0.2 2-0.4 4.1-0.6 6.1 -0.1 0.6-0.1 1.1-0.2 1.7 -0.7 4.4-1.3 8.8-2 13.2 0 0.4-0.1 0.7-0.2 1v0.3c-0.2 1-0.4 2-0.5 3 0 0.1 0 0.2-0.1 0.3v0.1c0 0.2-0.1 0.4-0.1 0.6 -0.1 0.5-0.2 1-0.3 1.6 0 0.2-0.1 0.3-0.1 0.5 -0.6 2.6-1.2 5.2-1.8 7.8 -0.4 1.8-0.9 3.6-1.3 5.5 -0.2 0.9-0.5 1.9-0.8 2.8 -0.2 0.6-0.3 1.1-0.5 1.7 -0.8 2.7-1.6 5.3-2.5 8 -1.4 4.2-2.8 8.5-4.4 12.5 -0.1 0.4-0.3 0.7-0.4 1.1 -0.9 2.3-1.8 4.6-2.8 6.8 -28.1 66.2-84.2 117.8-153.5 140 -0.5 0.2-0.9 0.3-1.3 0.4 -1.1 0.4-2.2 0.7-3.3 1 -2.9 0.9-5.9 1.6-8.8 2.4 -0.1 0-0.2 0.1-0.3 0.1 -0.4 0.1-0.7 0.2-1.1 0.3 -1 0.3-2.1 0.6-3.1 0.8 -1 0.3-2 0.5-3.1 0.6 -0.1 0-0.2 0-0.3 0.1 -1 0.2-1.9 0.4-2.9 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		<title>Por qué las empresas de entrega necesitan algoritmos de optimización de flota</title>
		<link>https://hedyla.com/algoritmos-de-optimizacion-de-flotas/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Guillem Muñoz]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 12 Dec 2019 15:55:32 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Blog de Tecnología]]></category>
		<category><![CDATA[Blog de Distribución]]></category>
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					<description><![CDATA[¿Por qué las empresas de reparto necesitan algoritmos de optimización de flotas? Durante los últimos diez años, el comercio electrónico ha cambiado la forma en que las personas esperan recibir sus compras en línea. Actualmente, cuando un usuario compra un artículo en línea, espera que la entrega sea rápida, fiable y gratuita. De esta manera, ... <a title="Por qué las empresas de entrega necesitan algoritmos de optimización de flota" class="read-more" href="https://hedyla.com/algoritmos-de-optimizacion-de-flotas/" aria-label="Leer más sobre Por qué las empresas de entrega necesitan algoritmos de optimización de flota">Leer más</a>]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[		<div data-elementor-type="wp-post" data-elementor-id="1431" class="elementor elementor-1431" data-elementor-post-type="post">
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									<p><strong>¿Por qué las empresas de reparto necesitan <a href="https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/metaheuristic-optimization-algorithm" rel="nofollow noopener" target="_blank">algoritmos de optimización de flotas</a>?</strong></p><p>Durante los últimos diez años, el comercio electrónico ha cambiado la forma en que las personas esperan recibir sus compras en línea. Actualmente, cuando un usuario compra un artículo en línea, espera que la entrega sea rápida, fiable y gratuita. De esta manera, los negocios físicos también requieren un aprovisionamiento de los bienes de manera rápida e inteligente para ofrecer los mejores productos y servicios en el momento deseado.</p><p><strong>Compañías de reparto y algoritmos de optimización</strong></p><p>Para las empresas de distribución, independientemente de su tamaño e industria, la optimización de sus operaciones es una pieza fundamental para la rentabilidad. Un artículo reciente de Business Insider muestra que las operaciones de entrega de última milla suponen alrededor del 53% de los costes globales en transporte.</p><p>Estas empresas pasan horas diariamente planificando sus rutas de entrega con la ayuda de hojas de Excel, Google Maps, ERPs o TMSs, cuando son herramientas que no están preparadas para la optimización de la flota. Es literalmente imposible obtener un ratio de optimización decente con el uso de estas herramienta y la experiencia, no debido a las capacidades de las personas sino a la complejidad del problema. Las empresas de entrega suelen tener muchas restricciones y muy diversas, como ventanas de entrega muy cortas, prioridades de clientes, distintos tipos de productos, patrones de tráfico, diferentes habilidades según los conductores, áreas restringidas y otras configuraciones complejas que agravan aún más el problema.</p><p>A continuación podemos ver un ejemplo real de una planificación diaria realizada con el <a href="https://hedyla.com/optimizador-de-rutas/">optimizador de rutas de Hedyla</a> y su diferencia con respecto a la planificación original de una empresa de entrega. Si bien el plan original se realiza mediante una estrategia simple de dividir las entregas por su zona de ubicación, el algoritmo de planificación de Hedyla tiene en cuenta todos los factores para garantizar una cierta calidad de servicio además de lograr una optimización del 26% en los costes de operación.</p>								</div>
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									<p>El uso de los algoritmos no solo implica una reducción de costes operativos, sino también otros muchos beneficios. A continuación se citan estadísticas de una empresa real que trabaja con los algoritmos de distribución de Hedyla:</p><ul><li>26% de optimización en costes operativos.</li><li>Reducción del 29% en las emisiones de CO2.</li><li>24% de optimización en el tiempo total de enrutamiento.</li><li>Reducción del tiempo de planificación de 80 minutos a menos de 10 minutos.</li><li>Realización al 100% de todos los plazos de entrega.</li><li>Eliminación de errores relacionados con la planificación (por ejemplo, geolocalización de clientes o evitar órdenes faltantes).</li><li>Control general en tiempo real y rastreo de rutas y entregas.</li></ul><p>De esta manera, los algoritmos pueden manejar y procesar información de maneras que los planificadores humanos no pueden. La tecnología como el software de optimización de ruta intenta resolver el problema de la entrega de última milla llevando a los conductores a los lugares correctos de manera más rápida y eficiente.</p>								</div>
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		<div class="saboxplugin-wrap" itemtype="http://schema.org/Person" itemscope itemprop="author"><div class="saboxplugin-tab"><div class="saboxplugin-gravatar"><img decoding="async" src="https://hedyla.com/wp-content/uploads/2019/07/guillem.jpg" width="100"  height="100" alt="Guillem Muñoz" itemprop="image"></div><div class="saboxplugin-authorname"><a href="https://hedyla.com/author/gmunoz/" class="vcard author" rel="author"><span class="fn">Guillem Muñoz</span></a></div><div class="saboxplugin-desc"><div itemprop="description"><p><strong>Co-fundador y CTO de Hedyla</strong></p>
<p>Ingeniero de Software con experiencia en proyectos de <strong>empresas de logística y travel</strong>. Investigación en el campo de la computación y <strong>Machine Learning</strong>.</p>
<p>Su pasión se encuentra en la intersección entre la computación y las matemáticas, aplicando técnicas de procesado de datos y modelos de machine learning a la industria.</p>
</div></div><div class="clearfix"></div><div class="saboxplugin-socials sabox-colored"><a title="Linkedin" target="_blank" href="https://www.linkedin.com/in/guillemunoz/" rel="nofollow noopener" class="saboxplugin-icon-color"><svg class="sab-linkedin" viewbox="0 0 500 500.7" xml:space="preserve" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path class="st0" d="m499.8 250.7c0 7.6-0.4 15.2-1 22.6-0.2 2.2-0.4 4.4-0.7 6.6-0.1 0.6-0.1 1.1-0.2 1.7-0.3 2.6-0.7 5.2-1.1 7.7-0.4 2.3-0.8 4.7-1.2 7 0 0.3-0.1 0.6-0.2 0.9-0.2 1-0.4 1.9-0.5 2.9-0.2 0.8-0.4 1.6-0.5 2.5-0.1 0.3-0.1 0.5-0.2 0.8-0.7 3.3-1.5 6.5-2.3 9.7-0.6 2.3-1.2 4.5-1.9 6.8-1.5 5.3-3.2 10.5-5 15.6-26.7 73.9-87.3 131.6-163.2 154.2-3 0.9-6.1 1.8-9.2 2.6-1.5 0.4-3 0.8-4.5 1.1-3.6 0.9-7.2 1.6-10.9 2.3h-0.2c-0.2 0-0.3 0.1-0.5 0.1l-3 0.6c-1.8 0.3-3.6 0.6-5.4 0.9-0.2 0-0.3 0.1-0.5 0.1-0.9 0.1-1.9 0.3-2.8 0.4-5.5 0.8-11.1 1.3-16.7 1.7-0.8 0.1-1.6 0.1-2.4 0.1-5 0.3-10.1 0.4-15.2 0.4-137.7 0-249.3-111.6-249.3-249.3s111.6-249.4 249.3-249.4 249.3 111.7 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target="_self" href="mailto:gmunoz@hedyla.com" rel="nofollow noopener" class="saboxplugin-icon-color"><svg class="sab-user_email" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 500 500.7"><path class="st0" d="M499.4 250.9c0 2.2 0 4.4-0.1 6.6v0.4c-0.1 1.8-0.2 3.6-0.2 5.3 0 0.4 0 0.8-0.1 1.2 -0.1 1.3-0.1 2.6-0.2 4 -0.1 1.7-0.2 3.3-0.4 5 0 0.2 0 0.4-0.1 0.6 -0.2 2-0.4 4.1-0.6 6.1 -0.1 0.6-0.1 1.1-0.2 1.7 -0.7 4.4-1.3 8.8-2 13.2 0 0.4-0.1 0.7-0.2 1v0.3c-0.2 1-0.4 2-0.5 3 0 0.1 0 0.2-0.1 0.3v0.1c0 0.2-0.1 0.4-0.1 0.6 -0.1 0.5-0.2 1-0.3 1.6 0 0.2-0.1 0.3-0.1 0.5 -0.6 2.6-1.2 5.2-1.8 7.8 -0.4 1.8-0.9 3.6-1.3 5.5 -0.2 0.9-0.5 1.9-0.8 2.8 -0.2 0.6-0.3 1.1-0.5 1.7 -0.8 2.7-1.6 5.3-2.5 8 -1.4 4.2-2.8 8.5-4.4 12.5 -0.1 0.4-0.3 0.7-0.4 1.1 -0.9 2.3-1.8 4.6-2.8 6.8 -28.1 66.2-84.2 117.8-153.5 140 -0.5 0.2-0.9 0.3-1.3 0.4 -1.1 0.4-2.2 0.7-3.3 1 -2.9 0.9-5.9 1.6-8.8 2.4 -0.1 0-0.2 0.1-0.3 0.1 -0.4 0.1-0.7 0.2-1.1 0.3 -1 0.3-2.1 0.6-3.1 0.8 -1 0.3-2 0.5-3.1 0.6 -0.1 0-0.2 0-0.3 0.1 -1 0.2-1.9 0.4-2.9 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		<title>¿Porque usar Hedyla BI para el SGA de tus almacenes?</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Guillem Muñoz]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 09 Jul 2019 16:39:59 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Blog de Tecnología]]></category>
		<category><![CDATA[Blog de Logística]]></category>
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					<description><![CDATA[Uno de los puntos clave dentro de la cadena logística es ver lo que ocurre dentro de tu almacén. Muchas empresas toman decisiones de negocio basadas en la intuición, experiencia y sus hojas de Excel, mientras que la tecnología evoluciona en paralelo a pasos agigantados. Los dashboards o cuadros de mando, el pilar fundamental del Business ... <a title="¿Porque usar Hedyla BI para el SGA de tus almacenes?" class="read-more" href="https://hedyla.com/usa-hedyla-bi-para-tus-almacenes/" aria-label="Leer más sobre ¿Porque usar Hedyla BI para el SGA de tus almacenes?">Leer más</a>]]></description>
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									<p class=" translation-block">Uno de los puntos clave dentro de la cadena logística es <strong>ver lo que ocurre dentro de tu almacén</strong>. Muchas empresas toman decisiones de negocio basadas en la intuición, experiencia y sus hojas de Excel, mientras que la tecnología evoluciona en paralelo a pasos agigantados.</p><p class=" translation-block">Los dashboards o cuadros de mando, el pilar fundamental del Business Intelligence, <strong>han evolucionado mucho durante estos últimos años</strong>. Herramientas como PowerBI, Google Data Studio, Tableau, AWS QuickSight, Kibana o QlikView ofrecen cada vez más posibilidades, incluyendo mejoras en visualización, conectores de datos e integración con herramientas de Machine Learning. Sin embargo, <strong>la dificultad</strong> para elaborar dashboards útiles, <strong>se sitúa cada vez más en la brecha entre el conocimiento del negocio, en este caso logístico, y el conocimiento tecnológico.</strong></p><p class=" translation-block">Actualmente, <strong>algunos SGA ya ofrecen la posibilidad de obtener métricas de negocio o KPIs </strong>mediante dashboards a través de ellos mismos, ya sean en el Cloud o In-house. No obstante, <strong>éstos suelen ser muy restrictivos y pocas veces aportan valor útil al negocio, ya que el foco de su producto es puramente la gestión del almacén y no el procesado, tratamiento y visualización de datos.</strong></p><p class=" translation-block">Como hemos comentado anteriormente, las herramientas de BI existentes en el mercado son cada vez más potentes, pero, el problema radica en la capacidad de obtener métricas de negocio a través de éstas herramientas usando los datos existentes de los SGAs del almacén, junto con otros datos externos. Ésto es debido a que dentro de los almacenes hay muchos tipos de operativa y distintos SGAs, con distinta estructura de datos y distintas métricas de negocio. Además. otro de los problemas suele ser que <strong>el tratamiento de los datos ofrece la posibilidad de ver KPIs que nunca antes se hubiera podido pensar que estaban disponibles, y que, si no se tiene un conocimiento sobre el terreno, permanecerán ocultos.</strong></p><h3>¿Por qúe usar <a href="https://hedyla.com/">Hedyla</a> <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence" target="_blank" rel="noopener nofollow">BI</a> para tu SGA?</h3><p class=" translation-block">Este tipo de problemas son los que <strong>Hedyla ayuda a solucionar con su reporting de BI, eliminando problemas de integración con el SGA y aportando conocimiento sobre el tratamiento de datos logísticos.</strong> Todo ello disponible a través nuestra plataforma cloud, que permite tanto a retailers como a operadores logísticos aplicar modelos de Inteligencia Artificial para distintos casos de uso, tanto en almacén como en distribución.</p><p class=" translation-block">En <strong>nuestro próximo blog hablaremos de los distintos casos de uso que se pueden obtener a través de un reporting de BI sobre SGAs.</strong></p>								</div>
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		<div class="saboxplugin-wrap" itemtype="http://schema.org/Person" itemscope itemprop="author"><div class="saboxplugin-tab"><div class="saboxplugin-gravatar"><img decoding="async" src="https://hedyla.com/wp-content/uploads/2019/07/guillem.jpg" width="100"  height="100" alt="Guillem Muñoz" itemprop="image"></div><div class="saboxplugin-authorname"><a href="https://hedyla.com/author/gmunoz/" class="vcard author" rel="author"><span class="fn">Guillem Muñoz</span></a></div><div class="saboxplugin-desc"><div itemprop="description"><p><strong>Co-fundador y CTO de Hedyla</strong></p>
<p>Ingeniero de Software con experiencia en proyectos de <strong>empresas de logística y travel</strong>. Investigación en el campo de la computación y <strong>Machine Learning</strong>.</p>
<p>Su pasión se encuentra en la intersección entre la computación y las matemáticas, aplicando técnicas de procesado de datos y modelos de machine learning a la industria.</p>
</div></div><div class="clearfix"></div><div class="saboxplugin-socials sabox-colored"><a title="Linkedin" target="_blank" href="https://www.linkedin.com/in/guillemunoz/" rel="nofollow noopener" class="saboxplugin-icon-color"><svg class="sab-linkedin" viewbox="0 0 500 500.7" xml:space="preserve" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path class="st0" d="m499.8 250.7c0 7.6-0.4 15.2-1 22.6-0.2 2.2-0.4 4.4-0.7 6.6-0.1 0.6-0.1 1.1-0.2 1.7-0.3 2.6-0.7 5.2-1.1 7.7-0.4 2.3-0.8 4.7-1.2 7 0 0.3-0.1 0.6-0.2 0.9-0.2 1-0.4 1.9-0.5 2.9-0.2 0.8-0.4 1.6-0.5 2.5-0.1 0.3-0.1 0.5-0.2 0.8-0.7 3.3-1.5 6.5-2.3 9.7-0.6 2.3-1.2 4.5-1.9 6.8-1.5 5.3-3.2 10.5-5 15.6-26.7 73.9-87.3 131.6-163.2 154.2-3 0.9-6.1 1.8-9.2 2.6-1.5 0.4-3 0.8-4.5 1.1-3.6 0.9-7.2 1.6-10.9 2.3h-0.2c-0.2 0-0.3 0.1-0.5 0.1l-3 0.6c-1.8 0.3-3.6 0.6-5.4 0.9-0.2 0-0.3 0.1-0.5 0.1-0.9 0.1-1.9 0.3-2.8 0.4-5.5 0.8-11.1 1.3-16.7 1.7-0.8 0.1-1.6 0.1-2.4 0.1-5 0.3-10.1 0.4-15.2 0.4-137.7 0-249.3-111.6-249.3-249.3s111.6-249.4 249.3-249.4 249.3 111.7 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		<title>¡Nueva página web!</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Guillem Muñoz]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 12 Jun 2019 07:00:38 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[Hoy os presentamos nuestra nueva página web. Durante estas últimas semanas, hemos estado trabajando en el lanzamiento de nuestra nueva página web. Tanto el nuevo diseño como el contenido está centrado en el valor que queremos dar a nuestros clientes más que en explicar nuestra tecnología al detalle. Hedyla ofrece una plataforma de inteligencia artificial en el cloud con dos ... <a title="¡Nueva página web!" class="read-more" href="https://hedyla.com/our-new-website-launch-and-blog-posts/" aria-label="Leer más sobre ¡Nueva página web!">Leer más</a>]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[		<div data-elementor-type="wp-post" data-elementor-id="141" class="elementor elementor-141" data-elementor-post-type="post">
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									<p>Hoy os presentamos nuestra nueva <a href="https://hedyla.com/">página web.</a></p>
<p>Durante estas últimas semanas, hemos estado trabajando en el lanzamiento de nuestra <b>nueva página web</b>. Tanto el nuevo diseño como el contenido está centrado en el <b>valor</b> que <b>queremos dar a nuestros clientes</b> más que en explicar nuestra tecnología al detalle.</p>
<p>Hedyla ofrece una plataforma de inteligencia artificial en el cloud con dos soluciones principales, para almacenes y distribución. Estas soluciones tienen como objetivo la optimización de la operativa de procesos logísticos complejos, sin necesidad de reemplazar los sistemas existentes, sino complementándolos para mejorarlos y automatizar las decisiones.</p>
<p>Esta nueva página web explica las funcionalidades y beneficios que cualquier empresa logística puede conseguir utilizando la plataforma cloud de Hedyla. Además, todas las empresas tienen la oportunidad de <a href="https://hedyla.com/demo-hedyla/" style="background-color: rgb(255, 255, 255);">pedir una demo</a> desde la misma página web.</p>
<p>Nuestro propósito no es solamente compartir nuestro producto y soluciones, sino también mostrar a nuestros potenciales clientes, partners y proveedores nuestra <b>misión</b>, <b>visión</b> y <b>valores</b>.</p>								</div>
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		<div class="saboxplugin-wrap" itemtype="http://schema.org/Person" itemscope itemprop="author"><div class="saboxplugin-tab"><div class="saboxplugin-gravatar"><img decoding="async" src="https://hedyla.com/wp-content/uploads/2019/07/guillem.jpg" width="100"  height="100" alt="Guillem Muñoz" itemprop="image"></div><div class="saboxplugin-authorname"><a href="https://hedyla.com/author/gmunoz/" class="vcard author" rel="author"><span class="fn">Guillem Muñoz</span></a></div><div class="saboxplugin-desc"><div itemprop="description"><p><strong>Co-fundador y CTO de Hedyla</strong></p>
<p>Ingeniero de Software con experiencia en proyectos de <strong>empresas de logística y travel</strong>. Investigación en el campo de la computación y <strong>Machine Learning</strong>.</p>
<p>Su pasión se encuentra en la intersección entre la computación y las matemáticas, aplicando técnicas de procesado de datos y modelos de machine learning a la industria.</p>
</div></div><div class="clearfix"></div><div class="saboxplugin-socials sabox-colored"><a title="Linkedin" target="_blank" href="https://www.linkedin.com/in/guillemunoz/" rel="nofollow noopener" class="saboxplugin-icon-color"><svg class="sab-linkedin" viewbox="0 0 500 500.7" xml:space="preserve" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path class="st0" d="m499.8 250.7c0 7.6-0.4 15.2-1 22.6-0.2 2.2-0.4 4.4-0.7 6.6-0.1 0.6-0.1 1.1-0.2 1.7-0.3 2.6-0.7 5.2-1.1 7.7-0.4 2.3-0.8 4.7-1.2 7 0 0.3-0.1 0.6-0.2 0.9-0.2 1-0.4 1.9-0.5 2.9-0.2 0.8-0.4 1.6-0.5 2.5-0.1 0.3-0.1 0.5-0.2 0.8-0.7 3.3-1.5 6.5-2.3 9.7-0.6 2.3-1.2 4.5-1.9 6.8-1.5 5.3-3.2 10.5-5 15.6-26.7 73.9-87.3 131.6-163.2 154.2-3 0.9-6.1 1.8-9.2 2.6-1.5 0.4-3 0.8-4.5 1.1-3.6 0.9-7.2 1.6-10.9 2.3h-0.2c-0.2 0-0.3 0.1-0.5 0.1l-3 0.6c-1.8 0.3-3.6 0.6-5.4 0.9-0.2 0-0.3 0.1-0.5 0.1-0.9 0.1-1.9 0.3-2.8 0.4-5.5 0.8-11.1 1.3-16.7 1.7-0.8 0.1-1.6 0.1-2.4 0.1-5 0.3-10.1 0.4-15.2 0.4-137.7 0-249.3-111.6-249.3-249.3s111.6-249.4 249.3-249.4 249.3 111.7 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