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El uso de Big Data en la logística

Uno de los conceptos tecnológicos más emocionantes de los últimos años, junto al 5G y a la Inteligencia Artificial, es el Big Data, que representa una innovadora oportunidad para el seguimiento y control logístico en todas las operaciones de la cadena de suministro internacional.

Sin embargo, frecuentemente es mencionado como un concepto abstracto sin aparentes aplicaciones reales que se estudia como algo que puede ayudar a la industria en un futuro lejano.En esta nota vamos a hablar de las aplicaciones prácticas de esta tecnología en ámbitos logísticos, así como definiciones sencillas de conceptos que la mayoría de las publicaciones complica innecesariamente.

Lo que debemos tener siempre presente al leer sobre instancias innovadoras como estas es que, aunque pocos las aplican en su día a día actualmente, su uso se ha vinculado con la mejora de la administración y manejo de recursos para compañías transnacionales. Es solo cuestión de tiempo para que, como el e-commerce y los ELDs, la Big Data se vaya implementando internacionalmente y termine por innovar en una gran mayoría de las compañías que decidan adoptarla en sus procesos cotidianos.

Definición, principios y aplicaciones específicas.

También llamado macrodatos, el Big Data se refiere a la acumulación de cantidades masivas de datos que, por su volumen, complejidad o velocidad en la que aumentan exponencialmente, son difíciles de capturar, gestionar y procesar. Incluyen información sobre el comportamiento de personas, los mercados, y la competencia, permitiendo la generación de estrategias que faciliten la planificación informada y previsión de la demanda.

El objetivo general al implementar este componente de la “logística inteligente” es generar una competitividad aumentada que posibilite la optimización de costos en la mayor cantidad de pasos del proceso. Los datos recopilados deben cumplir con las cinco V, principios fundamentales que deben seguir los datos recopilados para ser considerados parte de sistemas Big Data:

  • Volumen: automatizarlos de tal manera que sigan siendo acumulados, necesitando de procesamiento que pueda manejar cantidades enormes de datos que crecen cada día.
  • Variedad: los datos deben provenir de múltiples soportes y plataformas desde smartphones, ELDs, redes sociales, movimientos bancarios etc.
  • Veracidad: al ser tantos datos y provenir de tantas fuentes, algunos llegan incompletos o son completamente equivocados. Es necesario cuestionar y diferenciar los datos veraces de los falsos.
  • Velocidad: los datos deben ser generados y accesibles en tiempo real.
  • Valor: al convertir los datos en análisis informativos, genera un valor inmenso para cada empresa que logre sacarles provecho.

Una vez acumulados los datos con estos principios en mente, los dividimos en estructurados, que marcan cuáles ya han sido organizados de tal manera que sean explotables, y desestructurados que denominan aquellos que están dispersos, necesitando limpieza para normalizar su interpretación.

Casi siempre las compañías que implementan la acumulación de Big Data requieren de un esfuerzo de regularización para acomodar todo lo recopilado por la actividad de flota, almacenes, información meteorológica, análisis de tráfico, economías, interacción con usuarios en línea y hasta alertas de escasez de producto en puntos de venta si su giro las necesita.

Hay que tomar en cuenta esa necesidad de digitalización en cada parte de nuestro proceso porque, sin ella, tendríamos que capturar manualmente todos los datos, lo que imposibilita lograr la velocidad necesaria para que sean considerados valiosos ¿En qué nos pueden servir directamente las aplicaciones de Big Data? A continuación, enlistamos los aspectos más útiles actualmente, pero queremos dejar en claro que esta tecnología encontrará cada vez más nichos en la logística y cientos de giros comerciales, por lo que en muy poco tiempo esta lista estará obsoleta o incompleta:

  • Control de almacenes: en la gestión del inventario, diversos softwares en el mercado permiten aprovechar la potencia de los macrodatos, que acumulan importante información sobre el flujo de materiales que se producen en almacén y, en función de ellos, optimiza el acomodo de mercancías maximizando la rentabilidad y accesibilidad del inventario mismo.
  • Atención personalizada a clientes: gracias a la unión entre el Big Data y los registros CRM (Manejo de Relaciones con Clientes, por sus siglas en inglés) es posible adelantarse a las necesidades de cada cliente en función a su consumo previo, ya sea para identificar un problema en la cadena u ofrecer un servicio más personalizado.
  • Mantenimiento preventivo: al estar tan interconectado con una digitalización oportuna de todos nuestros aparatos, el Big Data permite acumular información operativa de toda una flota de transporte, por ejemplo, y ayudar a prevenir averías que podrían costar el doble o triple si no se reemplaza una pieza oportunamente.
  • Ajuste de flujo de distribución: a medida que recopilamos y analizamos más datos, los softwares van “aprendiendo” nuestros patrones de uso creando, en el caso de los GPS, rutas cada vez más sencillas, rápidas y optimizadas para las entregas.

Es cierto que no todo es óptimo en la implementación del Big Data actualmente. Como ha quedado claro, posee una dificultad intrínseca por la complejidad y enorme volumen de datos, siendo además vulnerable a ciberataques si no se combina con seguridad cibernética efectiva y, al tratar con datos de clientes o colaboradores, si son vulnerados pueden ser causa de problemas legales, por lo que es necesaria una inversión significativa en los mejores sistemas de seguridad posible.

En Woodward exhortamos a las compañías a buscar la innovación en todos los procesos logísticos que sea posible, para mantenerse a la par de las exigencias de la cadena de suministro sin descuidar las medidas necesarias que permitan explotar los beneficios de los macrodatos de forma segura y efectiva.