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Inteligencia logística y los beneficios de Big Data

 |   23 de noviembre del 2015

A partir de la aplicación de tecnología para la recolección y el posterior análisis de los grandes volúmenes de información que se pueden obtener de las operaciones logísticas, se busca fundamentalmente sumar previsibilidad para facilitar y optimizar la toma de decisiones. La Inteligencia Logística requiere capacidad y experiencia para lograr una interpretación acertada de los datos obtenidos.

Se habla, y mucho, del Big Data y de los beneficios del uso inteligente de los datos, ¿pero cómo se concreta en realidad en los distintos sectores? Transformar cantidades masivas de datos en conocimiento es la principal finalidad de las tecnologías de Big Data. Se trata de que las empresas obtengan información de valor sobre sus clientes, productos y servicios, permitiéndoles crear patrones de comportamiento predictivos de los consumidores, además de anticiparse y adaptarse a sus demandas. Así es que un preciso análisis de amplios volúmenes de datos procedentes de fuentes tan diversas, como geolocalización, redes sociales, apps, SMS, bases de datos, Internet, sensores, etcétera, permite al cliente tomar mejores decisiones y dar las respuestas adecuadas y exactas a sus preguntas sobre el negocio en tiempo real y con gran agilidad.

 

APLICACIÓN DE IOT

 

El término “Internet de las Cosas” o Internet of Things (IoT) se le atribuye a Kevin Ashton, quien lo mencionó originalmente en una presentación en la empresa Procter & Gamble en 1999. En cuanto a los beneficios de la aplicación de la IoT en los procesos de logística de las empresas se puede afirmar que son varios, pero se podrían resumir en facilitar:

 

• El seguimiento en el transporte de productos sensibles como alimentos, flores, medicamentos, entre otros. En Europa ya existen empresas que aplican la IoT en el transporte de hortalizas y flores.
• El retiro de productos por defectos o fallas en la fabricación: si los productos están etiquetados con RFID sería más fácil el retiro de los productos afectados, y por ende se pueden disminuir las pérdidas económicas y la afectación de la reputación de la marca.
• El control remoto de las variables en entornos de producción que requieren ajustes y monitorización permanente: es posible aumentar la producción y mejorar la calidad del producto con menor intervención humana adicionalmente en ambientes de riesgo mejora la calidad de trabajo
• Los datos recolectados de los objetos en las plantas de las empresas, la red logística y la cadena de suministro pueden ayudar a las empresas a simplificar las operaciones, reducir el inventario, el tiempo de inactividad por mantenimiento y el tiempo de comercialización.

 

En resumen, la IoT puede ofrecer beneficios significativos a las empresas y organizaciones, particularmente en áreas como la logística que son claves en su funcionamiento y para mejorar aspectos críticos como la eficiencia y productividad del negocio. De acuerdo con la Encuesta de Prioridades de TI 2013 de TechTarget (sitio especializado en IT en Latinoamérica), los programas de Big Data y analítica están rezagados en América Latina. Casi una tercera parte (32%) aún no tiene planes para incluir esta tecnología en el negocio, mientras que un 23.9% apenas está evaluando la opción de usar y gestionar grandes datos en su organización; sumadas, ambas cifras componen más de la mitad de las respuestas de empresas que aún no utilizan Big Data, contra un 36.4% de respondientes que indicaron que este año comenzarán su programa de grandes datos, lo expandirán o continuarán con el que tienen.

 

INTELIGENCIA LOGÍSTICA

 

Otro aspecto importante es el desarrollo de información predictiva, este concepto orientado a la logística, gracias al Big Data, posibilita optimizar el transporte de bienes y servicios mediante la definición de rutas inteligentes creadas en función de categorías como el tráfico, el lugar de destino, el tipo de mercancía, las condiciones climáticas y atmosféricas, o los hábitos de consumo online de los usuarios. ¿Ventajas? Incrementar la productividad, ahorros en costos y mejoras en la experiencia del cliente.


Pero podemos avanzar un paso más en esta dirección y pensar en otra instancia de disponibilidad de información logística, denominada Inteligencia Logística. Las personas que actúan en el ámbito logístico saben, por experiencia propia, que hay una cantidad importante de datos que genera la actividad, algunos disponibles y otros no tanto. Pero de lo que no se dispone es de un nivel de información homogéneo, sino más bien la existencia de diferentes niveles de información logística generada por empresas, cámaras u organismos de manera individual. Esta información compuesta por datos que genera desde su actividad pasa a una recategorización como dato nuevamente para ser parte de una “capa” de información agregada a un nivel mayor de integración. Es por ello que cuando hablamos de Big Data aplicada a Supply Chain, Logística y Transporte estamos describiendo una herramienta para la administración de grandes volúmenes de datos/información que generan como resultado Información de Inteligencia Logística.

 

Sin embargo, existe la sensación de estar diseñando un nuevo tablero de control para la Supply Chain. En parte es cierto, en el sentido de que debemos repensar sobre esta nueva capa de información qué es lo que queremos saber, y es aquí donde transformar Big Data en Inteligencia Logística requiere de capacidad y expertise para la interpretación de los datos administrados. Podemos hacernos una serie de preguntas que sean de utilidad para iniciar esta nueva experiencia. ¿Con qué tipo de información se dispone para el diseño de una red logística? ¿Cuáles son las características funcionales, de capacidad y de costos de un corredor logístico determinado? ¿Cuál es la performance de mi red logística regional/internacional y su comparación con otras redes similares? ¿Debo decidir la instalación de un Centro Logístico, estoy considerando la evolución y las proyecciones en términos demográficos, económicos, climáticos de las zonas de influencia? ¿Cómo impacta en el modelo logístico la dinámica de los componentes de mi red y de la competencia? Estas son solo una serie de preguntas pero podrían ser muchas más, según sea nuestra situación actual. Las respuestas a este tipo de preguntas definen la eficiencia y por lo tanto la rentabilidad de los negocios logísticos, tanto para empresas, operadores logísticos, transportistas, etc.

 

ANTICIPACIÓN Y DESACELERACIÓN

 

En la actualidad se están produciendo una serie de factores de cambio y de mucho dinamismo. Esto sucede tanto en los diferentes mercados de insumos y de productos de consumo, como también se evidencian en los hechos relacionados con el cambio climático que impactan en el valor de la tierra a futuro, haciendo que zonas que antes no sufrían las inclemencias del tiempo (tornados, inundaciones, etc.) hoy en día comiencen a representar una preocupación para la toma de decisiones en la matriz de selección de una locación dentro de un espacio geográfico. Algunas de las tendencias en logística global hablan de los conceptos de Anticipación Logística y Desaceleración de la Supply Chain. Para el desarrollo de estos conceptos el aspecto clave es la previsibilidad de la información para la toma de decisiones en tiempo y forma, algo que al momento suena al menos a un enorme desafío para las organizaciones.

(*) El autor es Especialista en Logística y Transporte.


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