Progresar en logística significa potenciar la eficiencia, agilizar entregas, minimizar incidencias y suplir la demanda. Para conseguir estos objetivos en el mundo post -pandemia es esencial contar con una información veraz, bien filtrada y siempre disponible.
Además, la irrupción de la pandemia de la COVID-19 y el auge del ecommerce no ha hecho sino acentuar esta tendencia. Según el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI), la logística es ya el cuarto sector productivo que más uso hace del big data, una tecnología que ya se encuentra implementada en un 19% de las compañías de transporte y almacenamiento. Asimismo, el radar de tendencias en el sector logístico de DHL desvela que las cadenas de suministro accedieron a una cantidad de datos 50 veces mayor que cinco años antes. Este mismo documento coloca al big data como la tecnología con más potencial disruptivo en el próximo lustro, junto con internet de las cosas (IOT) y la nube.
Un uso inteligente de las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad permite diseñar una estrategia que garantiza la optimización de recursos como el carburante, las flotas de vehículos, así como la prevención mantenimiento preventivo del equipamiento disponible en los almacenes logísticos.
Explosión de las ventas online
Según la Conferencia de la Organización de las Naciones Unidas para el Comercio y Desarrollo (UNCTAD), el ecommerce alcanzó los 26.700 millones de dólares (algo más de 22.500 millones de euros) en ventas a nivel global en 2019, un 4% más que en 2018. Las restricciones impuestas tras el estallido de la pandemia impulsaron aún más su crecimiento. En 2020, en plena crisis sanitaria, el comercio electrónico pasó de representar el 16% de las ventas minoristas al 19%.
Esta revolución del ecommerce, que ha supuesto la incorporación de multitud de comercios y retailers, se traduce en una mayor demanda de tecnología para el sector logístico. El estudio ‘Logística para el comercio electrónico’ del observatorio sectorial DBK desvela que la prestación de servicios de almacenamiento, transporte y distribución vinculados a operaciones comerciales en internet generó un volumen de ingresos de 2.300 millones de euros en 2020, un 24,3% más que en el año anterior.
Este contexto de alta competitividad es el perfecto incentivo para que las compañías de logística inviertan en tecnología e infraestructuras. Y el big data se convierte en la llave que abre todo este proceso de transformación tecnológica.
Nuevas posibilidades del big data en el sector logístico
La implementación de soluciones con esta tecnología en los diferentes vectores del mundo logístico hará posible el abastecimiento y una gestión más eficiente y sostenible de todo el proceso logístico, un sector que además abarca infinidad de empresas que se nutren de él.
Como es lógico, para las compañías logísticas pueden beneficiarse de la optimización y el análisis en los transportes. Una aplicación de la que ya somos testigos, con la evolución de los puertos hacia el concepto de smart ports a través de la inspección en tiempo real de naves, containers y grúas. En carretera es paradigmático el caso de los camiones de TIBA, que incorporan sensores que monitorean el estado de los productos perecederos en el interior y los trasladan a una terminal informática central. Si existen precedentes de productos estropeados durante la ruta elegida, el sistema ofrece otro camino alternativo.
De hecho, el control de los activos por parte de las empresas dedicadas a la seguridad y la protección de la mercancía tambiénadquiere nuevas capas con el big data.Equipamiento como loscontenedores, palés, paquetes, camiones, barcos y drones se pueden monitorizar en tiempo real para garantizar el estado de toda la mercancía y poner medidas en caso de que ocurra cualquier desviación, garantizando una trazabilidad de principio a fin en todo el viaje logístico.
Desde el otro lado y para los proveedores que facilitan soluciones y servicios al sector logístico, el big data supone un avance en analítica y predicción gracias a la incorporación de la inteligencia artificial. La acumulación y filtrado masivo de datos aporta una inteligencia que hace posible el mantenimiento predictivo de la maquinaria e instalaciones, a través de la detección de patrones de anomalías que hayan tenido lugar en el pasado para anticipar los fallos que puedan producirse.
Cómo aprovechar al máximo el big data en el sector logístico
Las ventajas que tras su uso ofrece el big data son muy variadas, extendiéndose a la práctica totalidad de la tarea logística. Su aplicación tiene como objetivo mejorar la experiencia de cliente y optimizar procesos a través de aplicaciones multiplataforma que aprovechan todos los datos recopilados y se extrapolan para aportar mucha más información en diferentes áreas dentro de este sector.
Entre otras aplicaciones, puede ser una herramienta para el ajuste de gastos e inversiones. La recopilación de datos sobre el mercado y la demanda es clave para que una compañía sepa el retorno que va a obtener por la inversión en sus productos e infraestructuras. Por ejemplo, la analítica predictiva ha servido a DHL para aplicar el modelo demand forecasting (pronóstico de demanda), que combina el machine learning y el big data para predecir las futuras necesidades de sus cadenas productiva y de suministros. De este modo, se pueden aprovisionar las demandas de stock en los almacenes y optimizar la gestión de estos y de la flota, lo que les permite dar un gran paso adelante en la planificación económica y estratégica.
La analítica de datos también abre la puerta a una mejor detección de ineficiencias en el proceso productivo. Un buen ejemplo es la trazabilidad de los envíos. Estatarea, tan importante para cualquier empresa del sector, ya va más allá de la simple monitorización del recorrido del producto. Gigantes como la alemana DHL están desarrollando, a partir de sus propias bases de datos, soluciones capaces de anticipar las entregas que aún están por encargarse y la ubicación de las mismas. Por su parte, UPS emplea la información del GPS para calcular el tiempo de una entrega y detectar patrones que se pueden utilizar para agilizar la entrega y reparto de los envíos.
De la misma forma, la aplicación del big data también puede definir rutas más rápidas y seguras teniendo en cuenta factores como la velocidad óptima, las áreas de descanso y repostaje y los tiempos de entrega. Esta es la función del sistema smart truck, integrado en los camiones de DHL. Su implementación ha dado como fruto la reducción del número total de kilómetros recorridos en un 15%, una reducción en el gasto de combustible, menos incidencias y por tanto ha impulsado un modelo mucho más sostenible y respetuoso con el medio ambiente. En este sentido, la mejora del flujo de vehículos también ayuda a prevenir los cuellos de botella y anticiparse a ellos, para que no afecten negativamente a los tiempos de entrega.
Desde el control de activos hasta la optimización en las rutas o la predicción de demanda, el big data ya ha impulsado una intensa evolución en el sector logístico, donde la utilización comprensiva de grandes cantidades de datos ha convertido en cotidianos servicios que eran tan solo ideas hace un lustro. Se abre así una nueva era para el sector logístico donde el Big Data es el gran aliado a tener en cuenta.
Por José Sánchez Mendoza
Imágenes | Chuttersnap y @sortino en unsplash
