‘Big data’, el gran aliado para la evolución del sector logístico

Transformar el sector de la logística hacia un modelo más tecnológico, eficiente y sostenible se configura como el nuevo camino a seguir para un sector donde la experiencia de los clientes es vital para garantizar su supervivencia. Para conseguir estos objetivos en el vertiginoso mercado actual, en el que la pandemia ha impulsado aún más el auge del ecommerce, es esencial la aplicación de tecnologías como el big data, que ofrece información real, accesible y siempre disponible.

La expansión del ecommerce ha abierto nuevas oportunidades de negocio. Sobre todo para el sector logístico, en el que multitud de comercios y retailers se sintieron atraídos por las enormes posibilidades que ofrecía la venta online de sus productos, lo que se tradujo en una mayor demanda.

De hecho, este sector alcanzó los 26.700 millones de dólares (algo más de 22.500 millones de euros) en ventas a nivel global en 2019, un 4% más que en 2018, según la Conferencia de la Organización de las Naciones Unidas para el Comercio y Desarrollo (UNCTAD). Un crecimiento que se acentuó aún más tras la llegada de la pandemia, cuando el comercio electrónico pasó a representar el 19% de las ventas minoristas (un 3% más) y las ganancias por servicios de entrega de pedidos online crecieron un 24,3%.

Frente a un mercado tan competitivo, surge la necesidad de modernizarse y de invertir en tecnología como big data, que además va ganando más peso cada día dentro del sector logístico. Como indica el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI), el big data ya se encuentra implementado en un 19% de las compañías del sector, lo que convierte este área productiva en la cuarta que mayor uso hace de esta tecnología. Asimismo, el radar de tendencias en el sector logístico de DHL desvela que las cadenas de suministro accedieron a una cantidad de datos 50 veces mayor que cinco años antes. Todos estos datos posicionan al big data como la tecnología con más potencial disruptivo en el próximo lustro, junto con Internet de las Cosas (IoT) y la nube.

De hecho, el uso del big data es aplicable no solo al propio proceso logístico, donde ya es posible ofrecer información sobre el estado de la mercancía y las rutas de transporte. Su aplicación puede extenderse a otras verticales, como la de los proveedores de servicios y equipamiento del sector logístico, que pueden obtener información sobre el estado de la maquinaria y flotas de transporte para garantizar un mantenimiento preventivo que impulse la eficiencia y optimice la vida útil de todo el equipamiento involucrado en un proceso logístico.

Las nuevas posibilidades que ofrece el big data para este sector pueden llegar incluso a revolucionar otros sectores como el del transporte. El uso de esta tecnología, que se deriva de la obtención de información sobre los tiempos de entregas, rutas y vehículos implicados, añade una capa de inteligencia que anuncia la llegada de un modelo smart aplicado a centros logísticos, ya se sitúen por mar o carretera (logística 4.0, smart ports…).

Big data como engranaje logístico

Si nos centramos en lo que el big data puede aportar en concreto para el sector logístico, encontramos, en primer lugar, que ofrece nuevas soluciones para el control de los recursos. Paquetes, vehículos y naves son susceptibles de un seguimiento más minucioso y de una mayor previsión de incidencias.

Un buen ejemplo es el de los camiones de TIBA con sensores para monitorizar el estado de los productos perecederos. Si antes han detectado productos estropeados durante una ruta, el sistema ofrece una alternativa, lo que neutraliza el problema antes de que se produzca. La consecuente fluidez del tránsito de vehículos reduce el riesgo de los temidos ‘cuellos de botella’.

La evaluación de los gastos es otra de las áreas de negocio beneficiadas, ya que la recopilación de datos es esencial para que una compañía conozca el retorno que va a obtener de sus inversiones. Es el caso de DHL, que ha aprovechado la analítica predictiva para aplicar el modelo demand forecasting (pronóstico de demanda) para predecir las futuras necesidades de sus cadenas productivas y de suministros. Así, se pueden aprovisionar las demandas de stock en los almacenes y optimizar la gestión de estos, lo que facilita la planificación económica y estratégica.

La visibilidad de la cadena de suministro es también una prioridad para la firma de almacenamiento Nakeo. Esta compañía ha implantado un sistema que mide y recoge la información sobre retrasos, demoras y casos de detención, así como el desempeño de proveedores de servicios logísticos, generando de forma automática informes que son de gran utilidad para mejorar la toma de decisiones asociados a todo su proceso logístico.

De igual forma, la analítica de datos  da paso a otra ventaja como la optimización de los procesos productivos, no solo en cuanto a la eficiencia del trabajo realizado, sino a todos los niveles. La trazabilidad de los envíos, por ejemplo, va más allá de la simple monitorización del recorrido del producto, de hecho, en la actualidad se tienen en cuenta factores como el uso sostenible de carburante y las emisiones de CO2. Por eso, la alemana DHL, una vez más, está desarrollando soluciones para anticipar las entregas y su ubicación en función de los datos tomados por rastreadores GPS y carreteras. Esta solución denominada Smart Truck ha reducido el número total de km recorridos por su flota de vehículos en un 15%, ayudando a reducir tanto el consumo de combustible como las emisiones de CO2.

La intensa evolución que ha vivido el sector logístico en el último año, con el big data como motor, ha convertido en cotidianos servicios que eran un sueño hace tan solo un lustro, lo que ha permitido a todo el sector logístico adaptarse al nuevo entorno surgido tras la pandemia.

Angel Bargalló Borràs
Ejecutivo de cuentas Grandes Empresas Orange
Experto Logística e Industria 4.0.

 

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