Los datos que generan tecnologías como el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial u otras herramientas y el filtrado y análisis de esta información permite tomar decisiones que pueden contribuir a la optimización de procesos, adelantándose, en algunos casos, a las necesidades que se presenten.
Es por ello que tecnologías como la nube, los drones o la automatización de procesos – y, que utilizan macrodatos – a través de la robotización permiten mejorar y agilizar la cadena de suministro para aportar un valor positivo a la experiencia de todas las personas implicadas en la cadena de suministro.
Sin embargo, el uso y el análisis de macrodatos no es una práctica muy extendida entre las pymes. Según el estudio de la ONTSI de Uso de inteligencia artificial y Big Data en las empresas españolas 2022, son las grandes empresas las que lideran el análisis de Big Data en España, puesto que un 34,7% de estas lo utilizan en sus procesos. Por otro lado, un 20,8% de las compañías medianas emplean esta tecnología, mientras que de las pequeñas empresas solo un 11,9% lo utilizan. Un hecho relevante en la investigación que hizo el Observatorio es quela estrategia España Digital 2026 fijó la meta para que el 25% de las empresas españolas utilicen inteligencia artificial y Big Data en sus procesos.
Y, en el caso del ámbito logístico, la ONTSI asegura en el estudio que el sector del transporte y almacenamiento se sitúa en la tercera posición con más adopción del Big Data (24,6%), por detrás de información y comunicaciones (34,7%) y del sector TIC (35,2%).
En este sentido, en esta publicación veremos cómo las compañías logísticas están adaptando elementos que recopilan macrodatos y cómo el análisis de estos, puede contribuir a la mejora y optimización de los procesos dentro y fuera de la empresa.
¿Cómo aplicar el Big Data en la logística de tu empresa
Las empresas logísticas han adoptado tecnologías que están relacionadas con el Big Data – como los sensores – en diferentes partes de la cadena de suministro, ya sea desde los vehículos de reparto hasta dentro del almacén logístico. El Big Data – y, por consecuencia, su análisis – supone todo un reto para el sector logístico, aunque también se presenta como una oportunidad para optimizar los procesos dentro de la cadena de suministro.
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Herramientas para hacer seguimiento
Una de las maneras de poder recopilar datos relevantes para una empresa – sobre todo, logística – es a través herramientas como los sensores. Si se aplican dentro de un almacén o en la flota para recopilar información sobre la temperatura o el volumen de peso que lleva un vehículo de reparto, la compañía puede hacer un seguimiento a través de datos proporcionados por los sensores para saber si se mantiene la integridad de los productos que se están transportando.
Por ejemplo, en el caso de transportar alimentos perecederos, los sensores pueden detectar si hay un cambio de temperatura dentro del vehículo. Esto, como hemos indicado en anteriores publicaciones, puede afectar a la experiencia del usuario.
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Localizar y hacer seguimiento del stock
En el caso de contar con tecnología IoT dentro de un almacén logístico permite tener una visión de todo lo que sucede dentro de este, ya que estas herramientas proporcionan datos que después se pueden analizar para poder hacer una gestión óptima de los procesos.
Desde hacer seguimiento de los productos hasta revisar qué procesos dentro del almacén pueden ser más problemáticos y evitar incidencias, esta tecnología contribuye a mejorar la cadena de suministro y evitar cuellos de botella en el flujo de trabajo.
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Medir el consumo energético
En algunos casos, el análisis también puede estar ligado a la sostenibilidad a través de la trazabilidad de los productos. Es decir, medir cuál es la mejor ruta para que los productos lleguen al destino indicado, teniendo en cuenta la reducción del consumo de combustible y de la huella de carbono que generan los vehículos de transporte. En este sentido, se toman en cuenta datos como la situación meteorológica o la información sobre el tráfico.
En Paack, para poder hacerte llegar los pedidos en el momento que tu elijas, utilizamos un algoritmo de enrutamiento para calcular optimizar el trayecto de nuestros repartidores, con el objetivo de que tomen la ruta más eficiente sin tener que hacer desplazamientos innecesarios y, por lo tanto, sin perjudicar el medio ambiente.
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Planificar recursos y adelantarse a las incidencias
Gracias a los datos recogidos, las empresas logísticas pueden tener una previsión del stock que tienen, el que van a necesitar y el que van a vender. En esta parte, el demand forecasting toma relevancia para poder predecir también las necesidades de la cadena de suministro y planificar de una forma estratégica el inventario con el objetivo de avanzarse a la demanda y adaptar la cadena de suministro para que no haya embudos en el flujo de trabajo.
Y, no solo permite una monitorización del stock, sino que también de los diferentes recursos que pueden necesitar como la flota o los almacenes.
En resumen, el Big Data y el análisis permiten una optimización de la cadena de valor y de suministro para que el flujo de trabajo sea constante y ágil a raíz de las decisiones estratégicas que se tomen con los datos que se obtengan. Estas medidas pueden mejorar de forma interna los procesos dentro de los almacenes, optimizar los vehículos de transporte o evitar incidencias dentro de la cadena para poder proporcionar a todos los implicados una experiencia positiva.
