Logística y Big Data: cómo obtener competencias básicas en un ecosistema digital
Publicado: 2021-03-28Los grandes datos en la logística empresarial ayudan a manejar funciones complejas de seguimiento de operaciones, evaluación del rendimiento, predicción de resultados y prestación de un servicio competente a los clientes finales.
Big data no solo ofrece la posibilidad de almacenar una gran cantidad de información relacionada con la logística de varias fuentes, sino también las herramientas para realizar actividades decisivas como el análisis de datos, creando modelos predictivos personalizados basados en datos.
Big data ayuda en la consolidación de envíos que reduce costos, ahorra tiempo de transporte y ayuda a brindar un mejor servicio al cliente
Para una empresa, hacer de la logística un proceso altamente eficiente es un paso dado en la dirección de aumentar la rentabilidad, el crecimiento y la flexibilidad de la empresa. Ayuda a la empresa a alcanzar un nuevo nivel de eficiencia y productividad. Aumenta la calidad de la experiencia del cliente final y el valor que obtienen al final de una transacción.
Es por ello que se ha creado un ecosistema digital para los procesos logísticos. Estas soluciones hacen que las conexiones entre las entidades involucradas estén más integradas y también mejoran factores como el alcance, la escala, la previsibilidad y la consistencia de las operaciones.
El big data es una de las soluciones más prometedoras que se ha introducido en este ecosistema digital para la logística. Con las soluciones de Big data, ninguna cantidad de datos ha vuelto a ser un impedimento para las empresas y su crecimiento.
Para comprender cómo Big Data y su capacidad para manejar funciones complejas de seguimiento de operaciones, evaluación del rendimiento, predicción de resultados y prestación de un servicio competente al cliente final, debemos comprender las competencias básicas que una operación de logística querrá lograr. Estos incluyen el diseño de distribución, el abastecimiento y la gestión, la cadena de suministro y la gestión de proveedores, la planificación de la continuidad de la cadena de suministro y el abastecimiento y la gestión del transporte.
Para lograr cualquier competencia central, un proceso inicial de evaluación del proceso existente, revisión de operaciones y proyecciones para el futuro se convierten en funciones importantes. Estos hacen que la logística sea perfectamente competitiva en su calidad de ejecución. Big Data no solo ofrece la posibilidad de almacenar una gran cantidad de información relacionada con la logística de diversas fuentes, sino también las herramientas para realizar actividades decisivas como el análisis de datos, la creación de informes estadísticos y la creación de modelos predictivos personalizados basados en datos.
Algunos beneficios destacables de la aplicación de Big Data en la logística empresarial son los siguientes:
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Optimización de rutas y eficiencia de última milla
La optimización de rutas implica elegir la ruta y el modo de logística de transporte más eficaces y rentables. Mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial, se pueden aprovechar hojas de viaje antiguas, así como datos e información de GPS en tiempo real, como pronósticos meteorológicos, días festivos y secuencia de entrega, para estimar el momento óptimo de entrega de cada envío.
Las plataformas de IA que utilizan Big Data pueden optimizar la ruta de entrega de cada vehículo de entrega en tiempo real. Los ahorros de costos y tiempo y la eficiencia multiplicada de las operaciones logísticas son los resultados obvios. Los tableros cargados de datos permiten a los gerentes de las instalaciones de logística tomar decisiones informadas, ya que tienen una pestaña en información uniforme como el rendimiento de los conductores y las instalaciones.
Optimización De Redes De Almacenes
Los almacenes involucrados en una operación logística particular están equipados con datos en tiempo real de sistemas automatizados que manejan materiales y equipos inteligentes. Con una gran cantidad de datos disponibles, pueden decidir la ruta óptima para las carretillas elevadoras y las carretillas elevadoras que manejan la carga entrante y saliente. Esto da como resultado un movimiento más rápido de materiales y ahorros en combustible junto con un transporte seguro de mercancías.
Incluso los algoritmos y análisis predictivos de IA pueden ayudar a las empresas de logística a mejorar la utilización de recursos y la productividad en los almacenes y en los centros de distribución. Otros beneficios de Big Data en la optimización de redes de almacenes incluyen:
- Agregación de la demanda del cliente.
- Manejo de inventario
- Simplificación de redes de distribución
- Asignación rápida de mano de obra
- Mapeo de la capacidad del almacén y del equipo y planificación de la distribución en consecuencia
Consolidación de Carga
Dado que Big Data involucra modelos de IA que ayudan a tomar decisiones basadas en datos e información sobre las operaciones logísticas desde varios ángulos, hay margen para la consolidación de envíos que reduce costos, ahorra tiempo de transporte y ayuda a brindar un mejor servicio al cliente. Esto es posible ya que los modelos de IA ofrecen información sobre:
- Volumen y número de envíos por ubicación
- productos
- Plazos preferidos para la entrega
- Requisitos previos al transporte a considerar como temporada y clima.
Los sistemas Big Data integrados con IA pueden maximizar la utilización de la capacidad. Esto se puede ver en cómo el sistema decide los tipos de envío por el tamaño y el peso de los objetos de los envíos. Incluso los reclamos por daños se pueden analizar a través de rutas para los modos de entrega y transporte. La IA basada en reglas puede detectar errores y fraudes mientras rastrea los eventos en la cadena de suministro y los documentos involucrados.
Entonces, en general, el gran papel de Big Data en la optimización de la logística y la racionalización de las operaciones comerciales logísticas solo será más significativo e incluso inevitable en los días venideros.