El big data ante el reto de la logística 4.0

Con la irrupción del big data en el mundo de la logística hace ya algunos años, los operadores logísticos empezaron a darse cuenta del potencial del análisis de datos para optimizar cada uno de los pasos de la cadena de suministro.

Y es que detrás de cada movimiento, mercadería o sistema existen bits de información que es posible recoger, almacenar y explotar para alcanzar conclusiones con las que realizar previsiones y automatizar procesos.

En el nuevo paradigma de la logística y el talento 4.0, el big data desempeña un papel central para la gestión de un almacén. Pero, ¿de dónde obtener los datos apropiados para entender mejor el funcionamiento de la cadena de suministro? ¿Qué aplicaciones prácticas tiene el big data en este sector? Todos los detalles, a continuación.

¿De dónde extraer los datos para optimizar la cadena de suministro?

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.

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.

Usos del big data en la logística 4.0

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 data para atesorar información importante sobre los flujos de materiales que se producen en el almacén y, en función de ellos, optimizar la ubicación de las mercaderías 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 WMS, que es capaz de evaluar y analizar el histórico de stock para gestionar las mejores ubicaciones para cada mercadería en el almacén.

Big data: el secreto del funcionamiento de un almacén caótico

El paradigma de la aplicación del big data en el almacenaje es el sistema de ubicaciones libre o almacén caótico. En este contexto, todos los procesos están automatizados y es un WMS como Easy WMS de Mecalux, el que determina dónde se debe colocar cada mercadería en cada momento.

Una de las ventajas del almacén caótico es su flexibilidad y su capacidad para adaptarse a todo tipo de variaciones en la demanda y en el stock. En este sistema, el WMS está continuamente recogiendo y procesando datos, con los que automatiza la toma decisiones. De este modo, los operarios simplemente han de seguir sus instrucciones para ubicar los productos en el lugar óptimo.