¿Sabías que actual­mente se gen­er­an más datos en dos días que en toda la his­to­ria de la humanidad? Y aun así el Big Data todavía se encuen­tra en una fase embri­onar­ia y que­da mucho por inves­ti­gar de esta nue­va tec­nología. En ante­ri­ores artícu­los hemos habla­do de qué son los datos a y qué apli­ca­ciones tiene en el mun­do de la empre­sa. En este post vamos a ver cómo se intro­duce el Big Data en logís­ti­ca para mejo­rar la efi­cien­cia en la cade­na de sum­in­istro.

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Pero no sólo para mejo­rar los pro­ce­sos actuales, sino tam­bién para poder antic­i­parse a las deman­das futuras de los con­sum­i­dores y detec­tar nuevos mod­e­los de nego­cio.


Por qué introducir el Big Data en logística


La apli­cación del big data en el nego­cio de la logís­ti­ca puede mejo­rar la efi­cien­cia de muchas empre­sas en sus opera­ciones y, por tan­to, ten­er un impacto pos­i­ti­vo en su cuen­ta de resul­ta­dos. Por este moti­vo, y según var­ios estu­dios recientes, más del 90% de las grandes empre­sas a niv­el mundi­al están apli­can­do y aumen­tan­do sus inver­siones de tec­nologías Big Data en sus pro­ce­sos de logís­ti­ca.

A esta necesi­dad de ser más efi­cientes, se le suma el hecho de que el pro­ce­so de logís­ti­ca se ha vuel­to cada vez más com­ple­jo debido, en parte, al aumen­to del trá­fi­co de las car­reteras, la deslo­cal­ización de los almacenes, el aumen­to del coste de la energía, el aumen­to del ecom­merce, la com­ple­ji­dad de una últi­ma mil­la con necesi­dades may­ores de sosteni­bil­i­dad y con­t­a­m­i­nación en las ciu­dades y, por últi­mo, las dis­tin­tas y cam­biantes reg­u­la­ciones nor­ma­ti­vas sobre el sec­tor.

Todo esto, requiere de una may­or tec­nología para con­seguir una gestión efi­ciente que sim­pli­fique los pro­ce­sos impli­ca­dos.

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Busi­ness Intel­li­gence: ten­den­cias y casos de éxi­to

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Empresas Data Driven en logística

Empezar por el dato es el prin­ci­pal error. Sigu­ien­do una metodología Data Strat­e­gy, hay que empezar por hac­erse las pre­gun­tas ade­cuadas de nego­cio como, por ejem­p­lo: ¿Cómo puedo opti­mizar el uso de com­bustible? ¿Puedo reducir mis tiem­pos de entre­ga? ¿Hay mar­gen en la reduc­ción del número de errores? ¿Puedo ser más efi­ciente en la gestión de los recur­sos que ten­go? ¿Puedo reducir la pér­di­da de pro­duc­tos pere­cederos? ¿Cómo podría reducir tiem­pos de gestión de almacén? ¿Puedo mejo­rar el ser­vi­cio y mi prop­ues­ta de val­or ante el cliente?

Estas son las pre­gun­tas sobre las que debe cimen­ta­rse un cam­bio de estrate­gia basa­do en datos, y de nue­vo, el obje­ti­vo no es respon­der­las a través de la intu­ición, sino bus­car los datos que nos den una respues­ta obje­ti­va y sin ses­gos. Esto es ser una empre­sa Data Dri­ven.

Fuentes de Big Data

Exis­ten números fuentes de datos des­de donde poder cap­turar toda la infor­ma­ción que se pre­cisa para con­tes­tar a las pre­gun­tas ante­ri­ores. Para el caso de la logís­ti­ca, exponemos algu­nas de ellas:

  • Activi­dad de la flota a través de tec­nologías GPS que nos per­mi­tan hac­er un seguimien­to claro de la ubi­cación y recor­ri­do de cada uno de los recur­sos de trans­porte.
  • Datos de pro­ce­sos y opera­ciones de mer­cancías a través de sis­temas infor­máti­cos tradi­cionales que real­i­cen el seguimien­to con tec­nologías como RFID, sen­sores de dis­tin­tos tipos y cámaras dotadas con algo­rit­mos de inteligen­cia arti­fi­cial.
  • Aler­tas de clientes y colab­o­radores sobre desabastec­imien­to en pun­tos de ven­ta que han de ser aten­di­dos con la máx­i­ma urgen­cia.
  • Patrones de con­sumo ofi­ciales, o inter­nos en tiem­po real, que nos per­mi­tan hac­er analíti­ca pre­dic­ti­va sobre posi­bles necesi­dades futuras.
  • Datos mete­o­rológi­cos con los que poder tra­ba­jar rutas alter­na­ti­vas más efi­cientes.
  • Datos prove­nientes de la autom­a­ti­zación de nue­stros almacenes medi­ante robo­t­i­zación.

Tipos de Big Data


El Big Data responde a 5 V’s: vol­u­men, var­iedad, veraci­dad, veloci­dad y val­or. Estos cin­co val­ores demues­tran la ver­sa­til­i­dad de los datos y la difi­cul­tad para proce­sar­los y trans­for­mar­los en infor­ma­ción valiosa para la toma y gestión de deci­siones.

#1 Vol­u­men. Los datos provienen de máquinas o dis­pos­i­tivos y se cre­an de man­era automáti­ca, por lo que el vol­u­men a analizar es masi­vo.

#2 Var­iedad. Hoy en día el ori­gen de los datos es muy het­erogé­neo. Pueden provenir de múlti­ples soportes y platafor­mas: cámaras, smarth­pones, GPS, redes sociales, movimien­tos ban­car­ios…

#3 Veraci­dad. La gran var­iedad de datos provo­ca que muchos de ellos lleguen incom­ple­tos o incor­rec­tos, lo que puede hac­er­nos dudar sobre el gra­do de veraci­dad de todos ellos.

#4 Veloci­dad. Vivi­mos en una era hiper­conec­ta­da, por lo que se gen­er­an datos a cada segun­do que pasa. Este gran vol­u­men provo­ca que los datos que­den des­fasa­dos ráp­i­da­mente y que pier­dan su val­or, a la vez que apare­cen otros nuevos.

#5 Val­or. Los datos, una vez con­ver­tidos en infor­ma­ción, tienen un val­or que las empre­sas aprovechan para sacar el máx­i­mo par­tido de ellos. Este es, prob­a­ble­mente, el ele­men­to más impor­tante del Big Data.

Analítica del dato 

Una vez cap­tura­do el dato, éste ha de ser proce­sa­do para con­ver­tir­lo en infor­ma­ción y tomar las mejores deci­siones de nego­cio en la orga­ni­zación. Para esto, se han de uti­lizar los cua­tro tipos de téc­ni­cas de analíti­ca: descrip­ti­va, diag­nós­ti­ca, pre­dic­ti­va y pre­scrip­ti­va. 

Con la uti­lización de la analíti­ca de datos, las empre­sas de logís­ti­ca pueden alcan­zar grandes nive­les de efi­cien­cia con acciones oper­a­ti­vas como las sigu­ientes:

  • Con­trol de Stock: uti­lizar de for­ma con­jun­to la analíti­ca descrip­ti­va para cono­cer en todo momen­to a través de dis­tin­tos dash­boards que niv­el de stock ten­go y donde, y cómo poder inferir el esta­do de mis almacenes para días pos­te­ri­ores.
  • Man­ten­imien­to pre­ven­ti­vo: las empre­sas de logís­ti­ca pueden uti­lizar sus datos proce­sa­dos con algo­rit­mos de analíti­cas para con­seguir pre­de­cir averías de for­ma antic­i­pa­da a las mis­mas, reducien­do de esta for­ma gas­tos impor­tantes.
  • Rutas efi­cientes. A través de los patrones de con­sumo y de con­trol de stock, un buen uso de los datos per­mite crear rutas en tiem­po real y con­seguir una may­or efi­cien­cia.

Y esto son sólo algunos de los ejem­p­los en los que la analíti­ca del dato per­mite tomar deci­siones de nego­cio. El reto, lle­ga­dos a este pun­to, está en saber oper­a­tivizar la infor­ma­ción, es decir, que los datos lleguen a las per­sonas deciso­ras en tiem­po y for­ma.


Aplicaciones del Big Data en logística

El Big Data per­mite recopi­lar los datos que se gen­er­an durante la cade­na se sum­in­istro. Con esta infor­ma­ción se pueden detec­tar las ten­den­cias, el com­por­tamien­to de los clientes o los errores en las opera­ciones, para poder intro­ducir solu­ciones a los pro­ce­sos e, inclu­so, detec­tar nuevos nego­cios de cara al futuro.  

Casos de éxito del Big Data en logística

Exis­ten muchos casos de éxi­to de apli­cación del big data en logís­ti­ca, entre los que desta­can algunos como los sigu­ientes:

  • Wal­mart, la cade­na de super­me­r­ca­dos amer­i­cana ha sido una de las pio­neras en uti­lizar el dato en sus opera­ciones, lle­gan­do a ges­tionar 2,5 petabytes de datos a la hora. Wal­mart ha con­segui­do un con­trol de stock muy efi­ciente que les per­mite ten­er los pro­duc­tos cor­rec­tos a la hora cor­rec­ta para sus clientes en el lin­eal de su super­me­r­ca­do.
  • Rolls-Royce, el fab­ri­cante de motores de aviación ha con­segui­do un sis­tema tan efi­ciente en la gestión de los datos que le per­mite cono­cer con antelación de sem­anas posi­bles averías y desar­rol­lar acciones de man­ten­imien­to pre­dic­ti­vo elim­i­nan­do costes y aumen­tan­do la prop­ues­ta de val­or hacia sus clientes.
  • Jhon Deere, empre­sa tradi­cional en la fab­ri­cación de trac­tores, ha desar­rol­la­do un sis­tema basa­do en datos que per­mite a agricul­tores una gestión efi­ciente en el abona­do y tratamien­to de sus cam­pos, y por tan­to, una gestión efi­ciente de com­pras y logís­ti­ca de pedi­dos.

Cómo hemos podi­do ver, la apli­cación del big data a la logís­ti­ca aca­ba de comen­zar, y rev­olu­cionará este nego­cio provo­can­do un pun­to de inflex­ión con nuevas reglas com­pet­i­ti­vas.

¿Qué puede hacer la logística con el Big Data?

Mejo­ra en la efi­ca­cia de los pro­ce­sos. Al medir los pro­ce­sos logís­ti­cos, se obtiene un mapa detal­la­do y obje­ti­vo de la situación y la cal­i­dad de los mis­mos. Cono­cer de primera mano la cade­na de sum­in­istro per­mite ten­er un may­or con­trol sobre ella y poder antic­i­parse a cualquier inci­den­cia.

Con­trol efi­ciente de los activos. Con la intro­duc­ción del Big Data se puede mejo­rar el con­trol de los activos de la empre­sa: la flota de vehícu­los, los pro­duc­tos alma­ce­na­dos, los palés, etc. De esta man­era se opti­mizan las opera­ciones de dis­tribu­ción, se reducen los nive­les de inven­tario  y se obtiene un ahor­ro notable en costes y en tiem­pos de orga­ni­zación.  

Seg­mentación de la deman­da. Si la empre­sa inte­gra el Big Data con su CRM (pro­gra­ma para la gestión de los clientes) se pueden cono­cer las necesi­dades e intere­ses de los com­pradores (qué pro­duc­tos con­sumen, cuáles podrían intere­sar­les…). Además, la infor­ma­ción obteni­da a través de los datos per­mite per­fi­lar los pro­duc­tos y hac­er­los más per­son­al­iz­ables. Esto quiere decir que, al cono­cer las pref­er­en­cias de cada com­prador, se puede ajus­tar la ofer­ta de un pro­duc­to a cada cliente o seg­men­to de cliente. Lo que se con­sigue con esto es una may­or fidelización y, por lo tan­to, un incre­men­to de las ven­tas.

Dis­tribu­ción más ágil. Con­tar con los datos que brin­da el Big Data tam­bién per­mite opti­mizar los pro­ce­sos de dis­tribu­ción. Además ofrece la opor­tu­nidad de detec­tar nuevos mod­e­los de nego­cios y for­mas de entre­ga más efi­caces. Opti­mizan­do la dis­tribu­ción tam­bién se mejo­ran los ser­vi­cios de aten­ción al cliente, por ejem­p­lo, pudi­en­do resolver mejor sus inci­den­cias.

Seguimien­to de pro­duc­tos y máquinas. La obten­ción de los datos en tiem­po real per­mite realizar un seguimien­to exhaus­ti­vo del esta­do y de la situación de todos los pro­duc­tos para, entre otras cosas, poder detec­tar posi­bles inci­dentes. Tam­bién se puede cono­cer con antelación el esta­dio de la maquinar­ia para poder realizar man­ten­imien­tos pre­ven­tivos y evi­tar paros en la cade­na logís­ti­ca.

Fijación antic­i­pa­da de pre­cios. La analíti­ca de datos per­mite estable­cer parámet­ros de nego­cio con los que poder pre­de­cir la deman­da y de esta for­ma ajus­tar los pre­cios de los pro­duc­tos a la de los costes logís­ti­cos.

Opti­mización de las rutas. A través de los datos en tiem­po real que pueden obten­erse de la situación del trá­fi­co y del cli­ma, se pueden cal­cu­lar las mejores rutas para entre­gar los pedi­dos a los clientes. Esto supone un notable ahor­ro para la empre­sa y un ben­efi­cio para el cliente.

Conclusiones


La apli­cación del Big Data en la logís­ti­ca de las empre­sas va a per­mi­tir, sin duda, una gestión más efi­caz de los pro­ce­sos. Si las com­pañías empiezan a incor­po­rar estas nuevas tec­nologías en las dinámi­cas de tra­ba­jo, la cade­na de sum­in­istro será más rentable y se ofre­cerá una mejor expe­ri­en­cia de com­pra al cliente.

Una vez anal­iza­dos todos los ben­efi­cios que el Big Data apor­ta a la logís­ti­ca podemos con­cluir que su apli­cación sig­nifi­ca una impor­tante opti­mización del sec­tor, además de obten­er rentabil­i­dad, incre­men­tar el número de clientes y detec­tar futur­os mod­e­los de nego­cio. Des­cubre qué es el exper­to en Big Data y aplíca­lo al sec­tor logís­ti­co.

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Fuente