La capacidad de analizar grandes cantidades de datos -datos estructurados y otros que no- de manera eficiente, para obtener información valiosa es una ventaja competitiva en la era digital. Poder sacar provecho de los datos generados para tomar decisiones informadas sobre los procesos actuales y futuros, gracias al big data, está transformando la forma en que operan las empresas de todos los sectores. En este artículo veremos la importancia del big data en logística.
Y es que la recogida y el análisis de datos supone numerosas ventajas.
La digitalización, condición sine qua non
En la actualidad el volumen de datos es tal, se generan tan rápido y su heterogeneidad es tan compleja que resulta difícil o imposible procesarlos con los métodos tradicionales.
Para el procesamiento de datos, en primer lugar, es necesario obtenerlos. De ahí la importancia de la digitalización de los procesos operativas e infraestructuras. A partir de la recopilación y análisis de un gran volumen de datos se abren múltiples oportunidades. Big data e inteligencia artificial son conceptos estrechamente relacionados.
Existen distintas soluciones tecnológicas para recoger esos datos de diversas fuentes de datos en logística, y se adaptan a las necesidades específicas de cada cliente. Entre ellas, según la naturaleza de los datos, están:
Datos de las infraestructuras logísticas
- Inclusión de sensores y dispositivos IoT: los sensores en almacenes y vehículos recopilan datos relativos tanto a las infraestructuras como a los bienes en sí. Dichos datos aportan información sobre ubicación, temperatura, humedad y otros factores, tanto de localización como ambientales. Esto es muy relevante ya que, por ejemplo, puede ayudar a detectar si se ha producido una ruptura de una cadena de frío, de forma que puedan adoptarse decisiones rápidas para solucionar las incidencias.
- RFID, códigos QR, códigos de barras y otras tecnologías de lectura: estas tecnologías permiten leer elementos físicos como cajas, paquetes, palets, etc. Esto permite el registro de todas las entradas y salidas de bienes en los centros de distribución y, así, tener visibilidad en todo momento sobre el control de stock.
- Sistemas de analítica de datos mediante vídeo: permiten obtener datos de elementos físicos y además realizar cálculos de volumetrías para optimizar el almacenaje y la distribución.
- Sensórica para la gestión de la energía: la sensórica IoT orientada a medir consumos (tanto en infraestructuras como en vehículos) proporciona información muy valiosa para tomar decisiones que mejoren el impacto ambiental.
Datos de los procesos logísticos
Ya nos hemos referido en artículos anteriores a la relevancia de la digitalización de los procesos y la operativa en logística; en esta ocasión se trata de destacar los datos que pueden obtenerse a partir de ahí.
Por ejemplo, la inclusión de un software de gestión de almacenes o SGA permite la recopilación de multitud de ellos: sobre elementos disponibles en el almacén, ubicación de los mismos, roturas de stock, incidencias…
Lo mismo ocurre con los sistemas de gestión de transporte (TMS), que permiten registrar una serie de elementos que afectan a las rutas y a los modos de conducción.
Casos de uso de los datos en logística
Estamos viendo, por tanto, que los datos que se pueden obtener con ayuda de la tecnología son múltiples pero, una vez recogidos, la pregunta es qué hacer con ellos, la finalidad el big data en logística.
Llegados a este punto, es fundamental contar con una plataforma que permita gestionar toda esa variedad de datos para obtener información relevante de ellos para tomar decisiones concretas.
Algunos casos de uso del análisis de datos en logística pueden ser mantenimiento predictivo, planificación de mejores rutas y rutas de entrega, control de stock, cumplimiento de tiempos de entrega o previsión de la demanda futura.
Big data para mejorar la sostenibilidad en el sector logístico
Por ejemplo, respecto a la sostenibilidad, los datos recopilados pueden aplicarse de la siguiente manera:
- Reducción del CO2 emitido: La mejora en los estilos de conducción y la optimización de rutas permite la reducción del consumo de combustible y de las emisiones de CO2.
- Menores residuos: Los datos permiten una mejor gestión de inventarios, para evitar el exceso de stock y reducir los residuos de productos no vendidos o caducados.
- Disminución del consumo energético: La monitorización en tiempo real de elementos como la temperatura y la humedad ayuda a evitar excesos de consumo, adaptando el mismo a las necesidades reales.
- Incremento del reciclaje: La trazabilidad de los productos y materiales a lo largo de la cadena de suministro mejora los procesos de reciclaje y reutilización. En general, para gestionar de manera eficiente y efectiva el flujo de productos desde el origen hasta el destino es clave un uso correcto de los datos en la cadena de suministro.
En el mundo de la logística, el manejo efectivo del gran volumen de datos generado es un factor crucial para el éxito, que permite poner en marcha nuevos modelos de negocios y responder a las tendencias del mercado, como la reducción del impacto medioambiental que veíamos.
En definitiva, la recopilación y la analítica de datos es un elemento clave en el camino hacia la excelencia logística que, además de suponer una ventaja competitiva, impacta en la experiencia del cliente.
Imagen: pixabay
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