Madrid, 11 de julio del 2022.-   Innovatrans ha emprendido un desarrollo propio big data para analizar diferentes variables de las cadenas de suministro de sus clientes. Se trata de una innovación tecnológica para entender mejor los procesos de estos clientes para predecir su demanda. Carlos Mayoral, CEO de Innovatrans, ha explicado así los detalles:

El Big Data permite recopilar los datos que se generan durante la cadena de suministro. Con esta información se pueden detectar las tendencias, el comportamiento de los clientes o los errores en las operaciones, para poder introducir soluciones a los procesos e, incluso, detectar nuevos negocios de cara al futuro. Por ejemplo:

• La eficiencia operativa: permite la optimización en tiempo real de las rutas de distribución de mercancías teniendo en cuenta parámetros como, por ejemplo, el orden de entrega de los pedidos, la situación del tráfico en cada momento y la disponibilidad del receptor de la entrega.
• La experiencia del cliente: se ve mejorada gracias a, por ejemplo, tener capacidad para predecir retrasos en la cadena de suministro y modificar los aspectos que sea necesario para que el usuario no se vea afectado por ello.
• Los nuevos modelos de negocio: El Big Data proporciona a los operadores logísticos ideas para innovar y crear nuevos modelos de negocio. Por ejemplo, el análisis de la relación entre las condiciones climatológicas, las epidemias de gripe y los hábitos de consumo online de los usuarios ha demostrado que las compras por Internet se disparan en esos periodos. Esto afecta directamente al volumen de mercancías a gestionar por el operador. Un correcto análisis del Big Data puede ser crítico para prever estas situaciones y estar preparados para evitar colapsos y, en definitiva, dar más valor al usuario.

Según puntualiza Mecalux, el Big Data trabaja con todo aquel conjunto de información que es imposible analizar mediante métodos tradicionales, incluyendo tanto datos estructurados como desestructurados:

• Los datos estructurados son los que la compañía tiene ya recopilados, o que puede recopilar, perfectamente organizados y listos para su explotación.
• Los datos desestructurados son registros dispersos y heterogéneos, que se deben limpiar y normalizar para su interpretación.

Esta información se extrae de distintas fuentes de datos a disposición de los responsables de logística o cadena de suministro en las empresas. Mecalux ha establecido también las fuentes para el análisis big data en la logística 4.0

• Sistemas de operaciones tradicionales: facilitan información relacionada con métricas importantes para la logística de la empresa, como por ejemplo los tiempos de preparación de pedidos, de entrega o el porcentaje de éxito al primer intento.
• Actividad de la flota de transporte: mediante la instalación de sensores, junto a las tecnologías de geolocalización, es posible controlar con precisión horarios, recorridos y consumo de combustible.
• Información meteorológica y del tráfico: agencias estatales y privadas emiten puntualmente y con precisión cualquier aviso sobre el tiempo o el estado de las carreteras.
• Previsiones económicas: son útiles tanto las predicciones generales, a nivel mundial o nacional, como las estimaciones contables que efectúa cada empresa.
• Comportamiento online de los usuarios: el número de visitantes que registra el sitio web de la compañía, el patrón de navegación que siguen, los productos mejor posicionados y más demandados en la tienda online… Todas estas señales son oro puro para data mining y, en especial, para la logística e-commerce.
• Alertas de desabastecimiento de los puntos de venta: saber cuándo un producto está a punto de agotarse en un distribuidor contribuye a una mejor planificación de los pedidos teniendo en cuenta el lead time que manejamos.

Según Mecalux, la práctica de la minería de datos con todo el volumen de registros que acabamos de mencionar sentará las bases para optimizar las siguientes áreas:

1. Control de stock

En el campo de la optimización de la gestión de stock, un software de gestión de almacén como Easy WMS de Mecalux aprovecha toda la potencia del big datapara atesorar información importante sobre los flujos de materiales que se producen en el almacén y, en función de ellos, optimizar la ubicación de las mercancías para así conseguir la máxima rentabilidad del inventario.

2. Atención personalizada a los clientes

Gracias a la unión entre el big data y los registros del CRM, es posible adelantarse a las necesidades de los clientes y, en función de su consumo previo, detectar si se han producido incidencias en anteriores transacciones, que pueden sacar a la luz problemas de gestión en el almacén o en el transporte.

Por otro lado, estos datos también pueden utilizarse para ofrecer un servicio más personalizado al cliente desde el almacén (por ejemplo, usando un embalaje especial).

3. Mantenimiento preventivo

El big data en la logística 4.0 ayuda a asegurar el correcto funcionamiento de todo tipo de máquinas y sistemas automáticos, previniendo averías y parones en la actividad de la empresa gracias al mantenimiento preventivo programado.

4. Ajuste de los flujos de distribución y de las rutas de transporte

A medida que se recogen y analizan más datos de los procesos de distribución, se produce el machine learning. Por ejemplo, el software de gestión de flotas aprende y va creando rutas cada vez más rápidas, sencillas y optimizadas para la entrega de los productos.

De igual modo ocurre con el SGA, que es capaz de evaluar y analizar el histórico de stock para gestionar las mejores ubicaciones para cada mercancía en el almacén.

Información Big Data Innovatrans

Teléfono: 91 660 10 47