¿Cómo usar Big Data en logística?

La importancia de utilizar grandes cantidades de datos en la industria de la Logística se ha acelerado, ya que se están generando enormes cantidades de datos de la telemática, escáneres de códigos de barras, lectores RFID, sistemas de software de gestión de operaciones y dispositivos de posicionamiento en vehículos y teléfonos móviles. Y la realidad es que a todos nos gusta seguir el paquete/encargo que estamos esperando en tiempo real. Esperamos que se entregue con prontitud y no dudamos en compartir cualquier comentario o queja. Así que los datos que generamos, revisiones de productos, comentarios de medios sociales, gustos, blogs y comentarios en línea, también están redefiniendo esta industria tradicionalmente fragmentada.

Debido a estas razones, la logística comenzó a posicionarse para darle un mejor uso y más eficiente de los datos. Les compartimos algunos ejemplo de los casos en que la logística está aprovechando de Big Data:

Eficiencia operacional

Podemos decir que los beneficios podrían no ser claros en todos los campos de la logística, sin embargo los resultados más directos se pueden ver en su negocio principal: Operaciones.

  • (En tiempo real) Optimización de rutas: La logística utiliza comúnmente sistemas de enrutamiento dinámico que calculan las rutas basándose en los datos de envío entrantes, las situaciones de tráfico, los días festivos, la secuencia de entrega, las condiciones meteorológicas y el estado del destinatario.

La optimización de la ruta también juega un papel crucial en el caso de determinar qué vehículos (camión, barco, avión o tren) elegir sobre posibles rutas y puntos de unión para optimizar el flujo a lo largo de la cadena en términos de coste y tiempo.

Esta inteligencia de enrutamiento permite a las empresas ahorrar tiempo y costo en la secuenciación manual del personal, reducir el kilometraje y minimizar las entregas no exitosas. De hecho, UPS ha ahorrado más de 39 millones de galones de combustible y evitado 364 millones de millas desde que comenzó la optimización de la ruta en 2001. Además de esto, han logrado reducir el tiempo de inactividad del motor en 10 millones de minutos-impresionante!

  • Verificación de dirección: La verificación de una dirección de entrega es un requisito fundamental para la logística. Las herramientas de verificación de direcciones aseguran que los datos introducidos en una base de datos son exactos al entrar en tiempo real con auto-completar y ofrece entregas más rápidas y rutas optimizadas a través de coordenadas de geo-localización precisas.
  • Planificación de turnos: En la logística, el cálculo y la gestión de turnos no sólo están sujetos a disponibilidad de personal. Incluye muchos otros parámetros, como la planificación de la red (previsiones de producción y demanda a largo plazo, ventas diarias para cada tienda), planificación de la cadena de suministro, planificación de la capacidad de transporte y tiempos de ocupación periódicos. Con el análisis predictivo, las empresas prevén estas fluctuaciones complejas y apoyan inversiones estratégicas en toda la red. El cálculo de las rutas por adelantado permite a la logística identificar fácilmente al personal calificado disponible a los turnos críticos y también contribuye a una mejor satisfacción de los empleados a medida que los empleados obtienen un equilibrio más constante entre la vida personal y el trabajo.
  • Análisis en tiempo real: Los sensores en vehículos son capaces de reportar datos en tiempo real. Estos informes y análisis mejoran el rendimiento y la calidad del proceso, así como optimizar el consumo de recursos. Ahora las empresas son capaces de consultar la localización de materiales o vehículos sin interrumpir el funcionamiento del sistema. También son capaces de administrar la entrega basada en multitudes, donde un cambio de horario de última hora se anuncia a los conductores, y un conductor de vez en cuando ofrece los envíos a lo largo de rutas que tomaría de todos modos.

Planificación de riesgos

Mediante la ayuda del análisis predictivo, es posible anticipar los riesgos internos tales como los estilos de envío, los requisitos de mantenimiento, las rutas de envío y los riesgos externos como las condiciones meteorológicas, las condiciones de la carretera, los períodos ocupados, etc En realidad las empresas logísticas comenzaron a ahorrar millones en la prevención de ineficiencia y mantenimiento no planificado mediante la aplicación de análisis de datos. Sus algoritmos predicen los requisitos de mantenimiento de sus vehículos de entrega para que no se enfrenten a las consecuencias de cualquier desglose no planificado de un vehículo que resulta en entregas tardías y clientes infelices.

UX – Experiencia del cliente

Dado que las expectativas de servicio al cliente han cambiado radicalmente, determinar y actuar sobre lo que los clientes quieren, cuándo y dónde quieren es una de las prioridades en la logística. Se usan grandes datos para realizar una segmentación precisa de los clientes, optimizar la interacción del cliente y entender sus requerimientos. Esta visión integral de la información de los clientes permite a las empresas mejorar la calidad y la cartera de los servicios / productos.

Un ejemplo es Amazon “anticipatory shipping” técnica que tiene como objetivo ayudar al minorista en línea para anticipar la demanda de los clientes en lugares específicos y ajustar su inventario en consecuencia. La predicción de la demanda se basa en compras anteriores, búsquedas previas y el tiempo dedicado a mirar artículos específicos para satisfacer las necesidades de los clientes con precisión.

UPS también creó un servicio para sus clientes con el fin de enriquecer la experiencia del cliente. “My Choice” permite a los clientes gestionar la ubicación de entrega y la sincronización a través de dispositivos móviles en tiempo real resolviendo uno de los mayores problemas de los clientes – permanecer en casa para un paquete

Recientemente, la industria de la logística está haciendo más esfuerzos para intercambiar cálculos manuales con análisis de datos; Informes complicados a herramientas de visualización de datos y análisis predictivo para optimizar dicha red, que tiene varios componentes. Los grandes datos están ayudando a la industria con información precisa basada en datos para lograr una toma de decisiones de negocios efectiva, mejores decisiones de inversión, derivar nuevas estrategias y desarrollar proyectos e innovaciones más potentes.

 

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