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La imparable transformación del transporte y la logística

transformación del transporte y la logística

La inclusión del Big Data en la logística, favorece a una gestión más eficaz en todos los procesos, y sobre todo, una significante optimización traducida en rentabilidad e incremento del número de clientes. Aprovechando todas las oportunidades que ofrece el estudio y análisis del Big Data, y aplicándolo a la actual y creciente demanda urgente, aparece el concepto de logística preventiva.

La analítica de datos, ya permite a la logística predictiva hallar patrones de comportamiento y usarlos como herramienta para la gestión de toda la cadena de suministro. Con la posibilidad de hacer una previsión de todos los factores que participan en cada proceso y hacer más eficiente el trabajo por los siguientes puntos:

Detección del riesgo.

Las posibilidades de gestión predictiva son infinitas. Ofrece una buena gestión de datos, aplicados a la logística, y en base a nuestras necesidades o a los problemas que queramos solucionar. Son una fuente de datos fidedigna y de gran importancia para poder crear unas estrategias o comportamientos más rentables, rápidos o eficaces. Podremos detectar situaciones como las siguientes:

  • Conocer previamente y en concreto las fechas del año en las que puede producirse un descenso o un aumento brusco en la demanda logística.
  • Identificar los puntos de una ruta por un alto riesgo. Por ejemplo, por la cantidad de retenciones que se producen.
  • Reconocer la mercancía que requiere un cuidado especial.
  • Reaccionar de manera eficiente a ciertas situaciones adversas por causas meteorológicas.
  • Identificar rutas más rápidas o más fluidas para determinadas etapas.

Planificación de capacidad.

Prevenir las capacidades logísticas de la demanda especifica permite adaptar todos los factores técnicos, materiales y humanos para abordarlo sólo con los recursos necesarios minorizando los gastos. Además, no se generan vacíos y evitan situaciones improvistas.

Planificación de protocolos.

Pueden conocerse los datos para detectar las fechas clave para realizar los servicios de mantenimiento, la situación de los equipos y del almacén. Con estos pronósticos de mantenimiento se evita el deterioro e impide averías inesperadas que pueden provocar situaciones muy costosas.

Envíos anticipados.

Se puede agilizar el proceso desde el origen. Es posible poner en marcha modelos de gestión más dinámicos y eficaces para ofrecer servicios más fluidos y rápidos.

Análisis desde el origen de los datos.

Podemos tener acceso a una amplia y diferenciada cantidad de datos en cada jornada. Geolocalizadores, sensores, bases de datos y servicios de gestión integral, son la fuente de datos importantísimos para tomar las decisiones más adecuadas. Con ellos, podemos crear las estrategias necesarias y personalizadas para sacar el mayor provecho a nuestros recursos y ofrecer los mejores servicios a nuestros clientes.

Interpretación y extrapolación de datos.

Es la clave de para optimizar la cadena de suministro predictiva. De nada sirve implantar una recogida de datos e informatizar todos nuestros servicios sin saber utilizar después. Hay que emplearlos de forma correcta para conseguir el éxito. Reduciremos costes ganando una fluidez en nuestro transporte, y una mayor adaptación a nuestros clientes y los nuevos mercados.

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