Cómo el Big Data ha revolucionado la logística

¿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.

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Por qué introducir el Big Data en logística

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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.

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

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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.

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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

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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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