{"id":18813,"date":"2023-07-07T10:22:38","date_gmt":"2023-07-07T09:22:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noatumlogistics.com\/?p=18813"},"modified":"2023-07-21T08:57:40","modified_gmt":"2023-07-21T07:57:40","slug":"big-data-en-logistica-sus-aplicaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.noatumlogistics.com\/es\/big-data-en-logistica-sus-aplicaciones\/","title":{"rendered":"Big Data en log\u00edstica, sus aplicaciones"},"content":{"rendered":"<p>El aprovechamiento del Big Data ya est\u00e1 revolucionando la log\u00edstica. <strong>Cada vez m\u00e1s grandes empresas de todo el mundo est\u00e1n invirtiendo en tecnolog\u00edas de Big Data para optimizar la eficiencia en la cadena de suministro<\/strong> y de esta manera mejorar su cuenta de resultados.<\/p>\n<p>El Big Data se est\u00e1 consolidando como <strong>la tecnolog\u00eda m\u00e1s capaz de superar los grandes retos de la log\u00edstica moderna:<\/strong> el boom del ecommerce, el aumento del tr\u00e1fico rodado, la deslocalizaci\u00f3n de los almacenes, la subida del precio de la energ\u00eda, las restricciones medioambientales en los centros de las grandes ciudades\u2026<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es el Big Data en la log\u00edstica?<\/h2>\n<p>En la log\u00edstica existen muchos procesos diferentes que en su funcionamiento generan continuamente un gran volumen de datos. El origen del Big Data en log\u00edstica es muy heterog\u00e9neo. Algunos ejemplos de estas fuentes de datos son:<\/p>\n<ul>\n<li>Los <strong>datos provenientes de la automatizaci\u00f3n y robotizaci\u00f3n<\/strong> de los almacenes.<\/li>\n<li>Las <strong>coordenadas de ubicaci\u00f3n de toda la flota<\/strong> de veh\u00edculos que generan las tecnolog\u00edas GPS durante sus recorridos.<\/li>\n<li>Los datos generados en los <strong>procesos log\u00edsticos con tecnolog\u00edas como la RFID <\/strong>o identificaci\u00f3n por radiofrecuencia.<\/li>\n<li>Las <strong>alertas sobre desabastecimiento<\/strong> en los puntos de venta.<\/li>\n<li><strong>Patrones de consumo <\/strong>en tiempo real.<\/li>\n<li>Datos del <strong>tr\u00e1fico<\/strong> y de <strong>previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>C\u00f3mo se usa el Big Data en log\u00edstica<\/h2>\n<p>Los datos, una vez convertidos en informaci\u00f3n, se pueden aprovechar para sacar el m\u00e1ximo partido de ellos. <strong>El Big Data no solo sirve para mejorar la eficiencia de los procesos actuales, sino tambi\u00e9n para poder anticiparse<\/strong> a las demandas de los consumidores y detectar nuevos modelos de negocio futuros.<\/p>\n<p>La gesti\u00f3n adecuada del Big Data puede <strong>dar soluciones de gran valor estrat\u00e9gico para las empresas: <\/strong>reducir los tiempos de entrega, evitar el deterioro de los productos perecederos, eliminar errores, aumentar la rapidez en los tiempos de gesti\u00f3n dentro del almac\u00e9n, ahorrar combustible\u2026<\/p>\n<p>El Big Data en log\u00edstica permite <strong>dar respuesta a preguntas estrat\u00e9gicas de las empresas m\u00e1s all\u00e1 de la intuici\u00f3n, de manera objetiva y sin sesgos. <\/strong>Si llega a tiempo y de manera clara a las personas que toman las decisiones <strong>el Big Data permite tomar decisiones de negocio clave que consigan:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Prever niveles futuros de demanda <\/strong>mediante el an\u00e1lisis de datos sobre patrones de consumo para <strong>ajustar los precios <\/strong>de los productos a sus costes log\u00edsticos.<\/li>\n<li><strong>Agilizar el tiempo de entrega y la gesti\u00f3n de incidencias<\/strong> para <strong>mejorar la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Distribuir mejor los recursos<\/strong> para reducir tanto la rotura de stocks como el excedente de mercanc\u00eda en el almac\u00e9n. De esta manera se obtiene un <strong>ahorro notable en costes y en tiempo.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Trazar rutas de transporte y reparto m\u00e1s eficientes<\/strong> a partir de los datos del tr\u00e1fico y la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica.<\/li>\n<li>En los productos sensibles a los cambios de temperatura, <strong>prevenir posibles interrupciones en la cadena de fr\u00edo <\/strong>mediante el an\u00e1lisis de variables como la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica o el tr\u00e1fico.<\/li>\n<li><strong>Prever acciones de mantenimiento predictivo<\/strong>, evitando el coste a\u00f1adido de posibles aver\u00edas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En definitiva,<strong> la aplicaci\u00f3n del Big Data en la log\u00edstica, nacional e internacional, es una realidad que ya est\u00e1 mejorando la rentabilidad de las cadenas de suministro de muchas empresas, <\/strong>contribuyendo adem\u00e1s a mejorar la experiencia de compra del cliente y aumentando de esta manera su fidelizaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El aprovechamiento del Big Data ya est\u00e1 revolucionando la log\u00edstica. 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