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Aplicación de Big Data en logística: práctica, ejemplos y ventajas

La aplicación de Big Data en logística, trajo una nueva perspectiva al valor de la información que siempre dejamos pasar en cada uno de los procesos de nuestras empresas. Después de todo, la cadena de suministro es uno de los conjuntos de pasos que produce los datos más valiosos para el análisis de rendimiento, la detección de fallas, el fraude y las ineficiencias.

¿Has notado la cantidad de datos que generan dos o tres pasos en tu empresa? ¿No? Cuando una empresa compra insumos, por ejemplo, tiene información profesional de los proveedores, las características físicas de cada producto, las actualizaciones de los presupuestos, la información sobre sus reemplazos, las expectativas de consumo y muchos otros datos más.

Por lo tanto, imagina que este flujo de información tiene diferentes tamaños, volúmenes, relevancia y frecuencia. Esa es una gran cantidad de datos para capturar, ¿no? e imagina , el almacenamiento de estos, un gran desafío por supuesto. Ahora piensa que este volumen y variedad todavía cambian con la velocidad de la industria 4.0.

Es una gran cantidad de información, ¿no?

Hasta hace poco, este conjunto de datos e información valiosa se desperdiciaba, después de todo, no era posible capturar y almacenar todo esto utilizando métodos tradicionales. Hasta la aparición de Big Data y tecnologías cada vez más robustas que utilizan la inteligencia de datos en favor de la logística.

Big Data en logística

Muchos creen que Big Data en la logística se refiere a un enorme volumen de datos, pero en realidad estamos hablando de una estrategia que va más allá de eso. Llamamos Big Data a la posibilidad de capturar y almacenar un volumen muy alto de datos estructurados y no estructurados.

Estos datos, hasta hace poco, no podían ser capturados y tan poco analizados. Por lo tanto, mucho más importante que el tamaño de estos datos, o el volumen, es lo que la industria logística puede hacer teniendo a la mano esta información.

Pero, antes de que conozcamos la práctica de Big Data, es importante entender que toda esta estructura se basa en tres grandes pilares, que son:

  • Volumen

Antes no usábamos más que el término gigabyte para manejar el volumen de datos recolectados, hoy ya usamos términos como exabytes o zettabyte. Esto significa que hemos podido captar un volumen mucho mayor de datos en todos los sectores y transacciones. Es exactamente por eso que Big Data en logística es un gran aliado de los sensores, los dispositivos inteligentes, el equipo industrial con simuladores y todo el escenario de la logística 4.0.

  • Velocidad

No sólo podemos capturar y analizar una enorme cantidad de datos, sino que también lo hacemos de una manera mucho más ágil y actualizada. Después de todo, con el almacenamiento en la nube, el internet de las cosas y la inteligencia artificial, toda la información se recoge y almacena en tiempo real. Por supuesto, esto también acelera todo el análisis y la toma de decisiones, lo que hace que todo el proceso sea mucho más eficiente.

  • Variedad

Siempre comparamos la tecnología con los seres humanos, ¿verdad? Y a pesar de toda la inteligencia y la evolución, todavía esta tiene limitaciones. Después de todo, están programados para seguir ciertos códigos y fórmulas predefinidas que no son muy maleables. Este estancamiento y dependencia hizo difícil que las máquinas interpretaran lo que se computaba como «datos».

Hoy en día, la tecnología puede capturar y almacenar varios formatos de datos, que se pueden dividir en dos categorías:

  • Datos estructurados: csv, txt, XML
  • No estructurado: videos, imágenes, gráficos, correos electrónicos, infografías, audio, transacciones financieras, etc.

Cómo se usa Big Data en logística

Todas las herramientas modernas que utilizamos hoy reciben y producen una gran cantidad de datos, ¿correcto? Con Big Data, podemos capturar y almacenar esta información y luego analizarla.

Esto permite a tu empresa actuar activamente sobre los datos obtenidos en todos los procesos. ¡Big Data, con la captura de una gran cantidad datos, pueden optimizar todo el proceso logístico! Pero para que quede más claro cómo funciona todo esto en la práctica, vamos a ilustrarlo con factores de nuestra rutina. Compruébalo.

  • Last Mile

La Last Mile siempre ha sido una gran preocupación para las empresas, después de todo, es en este intervalo donde ocurren muchas fallas. Sin mencionar, por supuesto, los riesgos y el reproceso a los que están sujetos los empleados. No es por nada que él es responsable de una gran parte de las pérdidas logísticas.

Con el internet de las cosas, los sensores, la transmisión de datos en tiempo real y el Big Data en la logística podemos tener acceso a la información que neutraliza algunos de los riesgos de la Last Mile. Por ejemplo, la ubicación de la carga, el tráfico, las zonas de riesgo, las perturbaciones estacionales, etc.

Además, por supuesto, el cliente puede seguir la entrega en tiempo real y estar disponible para su recepción. 

  • Control de fraude

El monitoreo, la supervisión de la carga y los vehículos con el uso de Big Data en logística es extremadamente beneficioso para tener conocimiento del comportamiento de la entrega. 

Con esta información actualizada en tiempo real, podemos evitar posturas que comprometan la productividad y la eficiencia.

Además, por supuesto, podemos verificar que la información transmitida corresponde a los datos capturados. En este caso, tenemos acceso a los datos de tiempo, condiciones de la entrega, los vehículos y las cargas.

  • Enrutamiento

El enrutamiento también gana con la aplicación de Big Data en logística. Después de todo, podemos rastrear rutas de forma más eficiente basados en datos de tráfico, tasas de accidentes, áreas de riesgos ambientales o sociales. Además de recibir información actualizada sobre cambios estructurales.

  • Fiabilidad

De la misma manera que usamos la estrategia de Big Data en la logística interna de la compañía, podemos ponerla a disposición de socios, clientes y empleados. La transparencia generada por las actualizaciones de datos en tiempo real actúa como un controlador para la confiabilidad externa.

Esto significa que, si tu empresa tiene una alta tasa de entregas a tiempo, por ejemplo, este argumento puede usarse para negociaciones con clientes y proveedores. Los datos adquiridos, por lo tanto, son valiosos para la empresa, pero también para que el mercado tenga en cuenta el nivel de confiabilidad de tu marca.

Y, por supuesto, si estos datos son evidentemente malos, puedes comprender dónde están los cuellos de botella y solucionarlos lo antes posible.

  • Almacenes y Stocks

Finalmente, vemos impactos muy positivos de Big Data en logística en conjunto con tecnologías de automatización e Internet de las cosas. Con este combo, pudimos aumentar la automatización de los procesos de inventario y crear almacenes cada vez más inteligentes.

Claramente, la Industria 4.0 y todas sus tecnologías han revolucionado todos los procesos, pasos y enfoques logísticos. Pero cuando se trata de big data en logística, ¿cuáles son los mayores beneficios reales para tu empresa?

Ventajas del Big Data en logística

  • Captura datos valiosos sobre proveedores, clientes y productos.
  • Interpretación de datos no analizados previamente (no estructurados).
  • Apoyo más eficiente en la toma de decisiones.
  • Comprensión profunda del comportamiento del consumidor.
  • Bases para una toma de decisiones más efectiva.
  • Posibilidad de mantener un stock más inteligente y más eficiente.
  • Minimizar demoras y riesgos.
  • Generar una cadena logística más optimizada y eficiente.
  • Mejora la experiencia del cliente que puede seguir todo en tiempo real y recibir información mucho más precisa.

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  • Mayor eficiencia del servicio, reduciendo el tiempo de respuesta y facilitando el acceso al historial de cada cliente.
  • Mayor agilidad y comunicación mejorada entre el cliente y la compañía, asegurando una experiencia de compra mucho más positiva para el consumidor.
  • Mayor agilidad en el flujo de trabajo, ya que el sistema comienza a alimentarse automáticamente y en tiempo real.
  • Reducción de costos mediante la automatización de actividades, eliminando el uso de papel y optimizando los viajes al agrupar trabajos geográficamente cercanos.
  • Acceso a datos actualizados, lo que facilita el monitoreo de métricas e indicadores que garantizan la satisfacción del cliente;
  • Rentabilidad mejorada, debido al aumento de la productividad del equipo.

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