El sector logístico se ha transformado durante los últimos años, impulsando la necesidad de incorporar tecnología avanzada. Estas innovaciones permiten a las empresas enfrentar desafíos clave como la eficacia, precisión y velocidad, además de ofrecer una mayor transparencia y visibilidad en toda la cadena de suministro.
La adopción de tecnologías, como el blockchain, las etiquetas RFID o el IoT, se conoce como la logística 4.0.
Según la Organización Empresarial de Logística y Transporte de España (UNO), el sector de la logística es uno de los que más uso hace del Big Data con un 23% de empresas trabajando con análisis de datos. En cuanto a las grandes empresas, un 38% ya utilizan Big Data y un 13,5% emplean sistemas robotizados.
En este artículo, analizaremos cómo la integración tecnológica ayuda a abordar los principales desafíos de este sector.
Big Data en la logística
Cuando hablamos del Big Data hablamos de la gran cantidad de datos, tanto estructurados como no, que se generan día a día a través de tecnología como el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial, la conectividad, entre otros. Este volumen de información crece de manera exponencial, lo cual supera la capacidad de las herramientas tradicionales para procesarla, analizarla y almacenarla eficientemente.
Por esta razón, cuando un eCommerce necesita gestionar y analizar la información que se genera dentro de su web, deben utilizar diferentes herramientas, como un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP).
El Big Data se distingue por cinco características clave, conocidas como las 5 V’s: el gran volumen de datos; la velocidad a la que se generan y transmiten; la variedad de formatos y fuentes de origen; la veracidad, que puede verse comprometida por posibles errores o datos incompletos debido a la cantidad de información; y, finalmente, el valor que se obtiene al convertir estos datos en información útil.
Aplicado a la logística, el Big Data y el análisis de datos contribuyen a que las empresas dentro del sector puedan tomar decisiones estratégicas e informadas y optimizar recursos para brindar un servicio más eficaz a los clientes finales.
Asimismo, a través de la información útil del Big Data se puede tener un mejor control del inventario, hacer un seguimiento de los procesos con el objetivo de prevenir errores en la cadena de suministro, optimizar los procesos de transporte e, incluso, un conocimiento más profundo de los patrones de compra de los consumidores.
Machine learning, la base de la optimización
Es un concepto dentro de la Inteligencia Artificial que a través de los algoritmos permite que las máquinas aprender a realizar tareas específicas sin requerir siempre la intervención humana. Esto les posibilita identificar patrones y tendencias en los datos, realizar predicciones y generar recomendaciones de manera autónoma.
Para los eCommerce, el uso de machine learning ayuda a hacer pronósticos de la demanda y ver las tendencias de los productos que están adquiriendo los compradores, lo cual hace posible una optimización y una previsión del inventario.
Por otro lado, el machine learning también contribuye a la optimización de rutas para el transporte, haciendo un cálculo en el cual estime la hora de llegada del paquete. Esto supone un valor diferencial, dado que la conveniencia y el seguimiento son factores que aportan un aspecto positivo para los clientes en su compra.
En Paack somos conscientes de la importancia de la tecnología y la innovación dentro del sector de la logística y ambas forman parte del ADN de la empresa. Contamos con un algoritmo enrutamiento que permite a los conductores tomar la ruta más óptima para hacer la entrega de un producto, sin necesidad de hacer trayectos más largos. Esto permite que no se utilice más combustible del necesario, minimiza también el impacto ambiental.
Otras tecnologías en la logística 4.0
El Big Data y el machine learning son conceptos complementarios y forman parte de los recursos que utilizan los almacenes logísticos. Además, tecnologías como las etiquetas RFID se utilizan habitualmente, aunque hay otras que actualmente no están dentro de los almacenes de logística, permitirán automatizar y hacer más eficientes los procesos. Por ejemplo, una de estas tecnologías son los drones. Estos podrían acelerar la cadena de suministro dentro del almacén y, sin duda, acelerar los tiempos de entrega, aunque para poder ser utilizados es necesario contar con los permisos adecuados y cumplir con la normativa de las administraciones.
Además, el Internet de las cosas (IoT) agiliza la cadena de suministro. La información que la empresa recibe en tiempo real permite predecir la demanda de stock, mejorar la eficiencia de la flota y supervisar el estado de la mercancía en tránsito. Dentro de los almacenes logísticos, esta tecnología se puede aplicar al control, la identificación y la monitorización del stock para saber dónde están ubicados y la disponibilidad de espacios.
En la actualidad, los avances en la tecnología y la digitalización dentro de la logística 4.0 ha permitido que las naves logísticas estén robotizadas. Ejemplo de esto es nuestro almacén en San Fernando de Henares (Madrid) que cuenta con más de 250 robots que logran procesar hasta 10.000 paquetes por hora, lo cual permite el procesamiento de envíos de última milla y cross-docking de forma simultánea.
Tanto el Big Data y el machine learning como otras tecnologías aplicadas a la logística suponen una mejora en la eficiencia de los procesos en toda la cadena de valor, desde la producción hasta la entrega. Nos permiten tomar decisiones de manera informada, con datos actualizados, y optimizar así la cadena de suministro para brindar una buena experiencia de compra a los actores implicados en ella.
