Big Data en logística, sus aplicaciones

El aprovechamiento del Big Data ya está revolucionando la logística. Cada vez más grandes empresas de todo el mundo están invirtiendo en tecnologías de Big Data para optimizar la eficiencia en la cadena de suministro y de esta manera mejorar su cuenta de resultados.

El Big Data se está consolidando como la tecnología más capaz de superar los grandes retos de la logística moderna: el boom del ecommerce, el aumento del tráfico rodado, la deslocalización de los almacenes, la subida del precio de la energía, las restricciones medioambientales en los centros de las grandes ciudades…

¿Qué es el Big Data en la logística?

En la logística existen muchos procesos diferentes que en su funcionamiento generan continuamente un gran volumen de datos. El origen del Big Data en logística es muy heterogéneo. Algunos ejemplos de estas fuentes de datos son:

• Los datos provenientes de la automatización y robotización de los almacenes.
• Las coordenadas de ubicación de toda la flota de vehículos que generan las tecnologías GPS durante sus recorridos.
• Los datos generados en los procesos logísticos con tecnologías como la RFID o identificación por radiofrecuencia.
• Las alertas sobre desabastecimiento en los puntos de venta.
• Patrones de consumo en tiempo real.
• Datos del tráfico y de previsión meteorológica.

Cómo se usa el Big Data en logística

Los datos, una vez convertidos en información, se pueden aprovechar para sacar el máximo partido de ellos. El Big Data no solo sirve para mejorar la eficiencia de los procesos actuales, sino también para poder anticiparse a las demandas de los consumidores y detectar nuevos modelos de negocio futuros.

La gestión adecuada del Big Data puede dar soluciones de gran valor estratégico para las empresas: reducir los tiempos de entrega, evitar el deterioro de los productos perecederos, eliminar errores, aumentar la rapidez en los tiempos de gestión dentro del almacén, ahorrar combustible…

El Big Data en logística permite dar respuesta a preguntas estratégicas de las empresas más allá de la intuición, de manera objetiva y sin sesgos. Si llega a tiempo y de manera clara a las personas que toman las decisiones el Big Data permite tomar decisiones de negocio clave que consigan:

• Prever niveles futuros de demanda mediante el análisis de datos sobre patrones de consumo para ajustar los precios de los productos a sus costes logísticos.
• Agilizar el tiempo de entrega y la gestión de incidencias para mejorar la satisfacción del cliente.
• Distribuir mejor los recursos para reducir tanto la rotura de stocks como el excedente de mercancía en el almacén. De esta manera se obtiene un ahorro notable en costes y en tiempo.
• Trazar rutas de transporte y reparto más eficientes a partir de los datos del tráfico y la previsión meteorológica.
• En los productos sensibles a los cambios de temperatura, prevenir posibles interrupciones en la cadena de frío mediante el análisis de variables como la predicción meteorológica o el tráfico.
• Prever acciones de mantenimiento predictivo, evitando el coste añadido de posibles averías.

En definitiva, la aplicación del Big Data en la logística, nacional e internacional, es una realidad que ya está mejorando la rentabilidad de las cadenas de suministro de muchas empresas, contribuyendo además a mejorar la experiencia de compra del cliente y aumentando de esta manera su fidelización.