Qué los datos son el petróleo del futuro, es conocido por todos, pero la gran mayoría de las veces, poco utilizados por las empresas. En el sector de la logística y el transporte se genera un volumen de datos muy importante, todas las operaciones llevan aparejadas un número importante de actualizaciones y modificaciones, que las empresas podrirán aprovechar.
Hay varias formas en que esos datos generados en un almacén logístico, por ejemplo, pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las operaciones.
¿Cómo?
Te proporcionamos 6 ideas:
- Optimización de la gestión de inventario: Los datos recolectados sobre los niveles de inventario, las tasas de rotación de inventario y las tendencias de ventas pueden ser utilizados para optimizar la gestión de inventario, asegurando que los productos más populares estén siempre disponibles y evitando el exceso de inventario en los productos menos populares. Proyectos como es resloting con Inteligencia artificial, entrarían dentro de este apartado.
- Mejora de la eficiencia de la cadena de suministro: Tener información sobre el tiempo de tránsito, los tiempos de carga y descarga, y las rutas de transporte pueden ser utilizados para identificar cuellos de botella en la cadena de suministro y buscar formas de mejorar la eficiencia. La planificación con herramientas de Big Data e Inteligencia Artificial son un buen ejemplo.
- Planificación de la capacidad: Un clásico, con los datos que tenemos sobre los niveles de ocupación y la utilización de los recursos, pueden ser utilizados para planificar la capacidad y asegurar que se tiene suficiente espacio para almacenar y procesar los productos.
- Predicción de demanda: No podíamos dejar de lado las predicciones, y es que con los datos sobre las tendencias de ventas y los patrones de compra pueden ser utilizados para predecir la demanda futura y asegurar que se tienen los productos adecuados en inventario.
- Análisis de la calidad: Los datos recolectados sobre las devoluciones y las quejas de los clientes pueden ser utilizados para analizar la calidad de los productos y buscar formas de mejorarla.
- Monitorización y mejora de la seguridad: los datos recolectados sobre los incidentes de seguridad y la movilidad de los trabajadores dentro del almacén pueden ser utilizados para monitorizar y mejorar la seguridad del almacén, siguiendo los recorridos más habituales o localizando las operaciones de mayor riesgo potencial.
De todos ellos, en la actualidad, queremos poner el foco en los desarrollos en el entorno de la predicción. La predicción de la demanda en logística y transporte es un proceso clave para garantizar que los productos correctos estén disponibles en el momento adecuado y en la cantidad adecuada. En pocas palabras, conocer de antemano los niveles de venta, y estar preparado para ello teniendo la mercancía y productos a tiempo, es objeto de deseo de las compañías. Esto puede ayudar a reducir los costos al evitar el exceso de inventario y las escaseces, y mejorar la satisfacción del cliente al asegurar que los productos estén disponibles cuando se necesiten.
Hay varias técnicas y herramientas utilizadas para predecir la demanda en logística y transporte, algunas de las cuales incluyen:
- Modelos estadísticos: estos incluyen técnicas como la regresión lineal, la suavización exponencial y el modelo ARIMA, que utilizan datos históricos de ventas para predecir la demanda futura. Este es el clásico modelo que una gran mayoría de empresas utiliza, pero con elementos rudimentarios como los excel.
- Minería de datos: se utilizan técnicas de análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en los datos históricos de ventas, con el fin de predecir la demanda futura.
- Inteligencia artificial y aprendizaje automático: estas técnicas utilizan algoritmos avanzados para analizar grandes cantidades de datos y aprender patrones en las tendencias de ventas, con el fin de predecir la demanda futura.
- Análisis de tendencias del mercado: el enfoque implica el análisis de las tendencias del mercado, como las tendencias de productos, las tendencias de estaciones, las tendencias de precios, etc.
- Análisis de la competencia: en este caso el enfoque implica el análisis de la competencia, como el análisis de las acciones de los competidores, el análisis de los productos y servicios de la competencia, el análisis de las estrategias de precios, etc.
En los tiempos que corren, la predicción de la demanda es un proceso clave que ayuda a las empresas, les permite tener una herramienta que ayuda a trabajar con antelación, generar los esfuerzos necesarios y ajustar los recursos. Todos queremos saber que ocurrirá mañana....
Artículo propiedad de Carlos Zubialde
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