Big Data en los Procesos de Distribución y Logística

Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, las empresas pueden obtener insights valiosos que mejoran la eficiencia y la eficacia en la logística.

En el ámbito de la logística, esta recopilación de información puede ser un gran aporte a la hora de optimizar la cadena de suministro, porque permite tener una visión actual de comportamiento de los clientes, además de predecir cómo actuarán en el futuro, lo que a la larga significará una mejora en los resultados y en la fidelización.

Según DHL, el 36% de las empresas de diferentes tamaños han implementado con éxito la inteligencia artificial (que a menudo se basa en big data) para procesos de cadena de suministro y logística, y se espera que la IA aumente la productividad logística en más del 20% para 2035”

Entendiendo los procesos de distribución

Los procesos de distribución en logística abarcan todas las actividades relacionadas con el traslado de productos desde el punto de producción hasta el consumidor final. Estos incluyen la gestión de inventarios, el transporte, el almacenamiento y la entrega. Uno de los principales retos en la distribución es garantizar la entrega oportuna y eficiente, manteniendo al mismo tiempo los costos bajos.

Aplicaciones del Big Data en la distribución

• Análisis predictivo para la gestión de inventarios: El Big Data permite analizar tendencias históricas y patrones de demanda para prever necesidades futuras de stock, reduciendo así el riesgo de sobre inventario o escasez.
• Optimización de rutas y reducción de costos de transporte: Al analizar datos de tráfico, condiciones meteorológicas y otros factores, las empresas pueden planificar rutas más eficientes que ahorran tiempo y combustible.
• Monitoreo en tiempo real para mejorar la eficiencia operativa: El seguimiento de la ubicación de los vehículos y el estado de los envíos permite a las empresas responder rápidamente a imprevistos y ajustar sus operaciones en consecuencia.
• Personalización de la experiencia del cliente: El análisis de datos de comportamiento y preferencias de los clientes permite a las empresas ofrecer servicios más personalizados y mejorar la satisfacción del cliente.

Big data en la última milla

La logística de última milla representa un escenario crucial donde el big data puede desempeñar un papel transformador. En el ámbito de las operaciones diarias, esta tecnología ofrece oportunidades para perfeccionar y, cuando sea necesario, redefinir los procesos internos, al tiempo que proporciona un control más eficaz de las actividades externas, resultando en beneficios mutuos para todas las partes involucradas.

El big data facilita un incremento en los niveles de transparencia en la última milla, permitiendo identificar y abordar puntos críticos como fallos de comunicación, problemas en las rutas o entregas infructuosas. Además, esta herramienta posibilita la optimización de la calidad y eficiencia de los procesos, lo cual es esencial para planificar y programar entregas de manera efectiva, impactando directamente en la percepción del consumidor.

Al emplear el big data, los responsables de la logística de última milla pueden anticiparse a las demandas del mercado y, por ejemplo, planificar y optimizar las rutas de entrega de manera más precisa. En definitiva, el big data se erige como un aliado indispensable para mejorar la logística de última milla, beneficiando tanto a las empresas como a los consumidores.

Fuentes de Big Data

Las fuentes de big data son los lugares desde los cuales se puede obtener la información. En el caso de la logística, algunos de ellos son:

• Datos de GPS y sistemas de seguimiento: Proporcionan información en tiempo real sobre la ubicación y el estado de los vehículos de entrega.
• Sensores IoT: Recopilan datos sobre condiciones ambientales, temperatura de los productos y más, lo que es especialmente útil para la entrega de artículos perecederos.
• Plataformas de gestión de flotas: Ofrecen análisis sobre el rendimiento de los vehículos, el comportamiento de los conductores y la eficiencia del combustible.
• Datos de tráfico y meteorológicos: Ayudan a planificar rutas óptimas y a anticipar posibles retrasos.
• Historial de entregas y feedback de clientes: Facilitan la identificación de áreas de mejora y la personalización de los servicios.

Al integrar y analizar estas fuentes de datos, las empresas de logística pueden tomar decisiones más informadas y mejorar significativamente la eficiencia y satisfacción del cliente en la última milla.

Drivin es un TMS SaaS enfocado en satisfacer las necesidades logísticas de empresas y negocios con operaciones intensivas de transporte. Rentabilizamos las operaciones logísticas, mejorando el nivel de servicio al cliente.