En la era de la transformación digital, una de las áreas más desafiantes y fascinantes para cualquier negocio, especialmente en logÃstica y transporte, es la cadena de suministro. Con la cantidad de datos que se generan en cada paso del proceso —desde el almacenamiento hasta la distribución—, la clave está en saber cómo gestionar y analizar esos datos para transformar la información en acciones que mejoren la eficiencia y reduzcan costes. Y aquà es donde entra la analÃtica, un apartado por el momento poco profundizado por el sector.
La importancia de los datos en la cadena de suministro
La cadena de suministro es un "ecosistema" dinámico, con muchas partes móviles y múltiples actores involucrados. La tecnologÃa ha hecho que hoy sea más fácil que nunca rastrear e interpretar el comportamiento de cada uno de esos elementos, permitiéndonos no solo reaccionar más rápidamente ante los cambios, sino también anticiparnos a ellos. Sin embargo, todo ese potencial solo se materializa cuando los datos no se quedan en simples números o gráficos, sino que se traducen en acciones claras y estratégicas.
Uno de los mayores desafÃos que enfrentan muchas empresas es saber cómo convertir esos datos en acciones prácticas. No basta con tener herramientas de analÃtica avanzada o acceso a grandes volúmenes de datos. Lo fundamental es saber interpretarlos correctamente y, sobre todo, tener una visión clara de cómo esos datos pueden influir en la toma de decisiones diarias.
En cualquier empresa de transporte y logÃstica a diario se enfrentan al reto de asegurar que nuestras rutas de transporte de carga completa se mantengan lo más eficientes posible. Para lograrlo se usan datos históricos sobre tiempos de entrega, si no que también aprovechamos la analÃtica predictiva. Esta herramienta permite estimar, con gran precisión, las mejores rutas para cada operación, teniendo en cuenta variables como el tráfico, el clima, las demandas estacionales y hasta posibles interrupciones en las carreteras.
Convertir la analÃtica en acción
Uno de los enfoques que se debe de adoptar es crear "mapas de calor" en tiempo real que muestren dónde se concentran nuestras operaciones, detectando cuellos de botella o posibles demoras. Con esta información a la mano, es posible ajustar sobre la marcha las rutas o asignar más recursos a ciertas áreas, mejorando los tiempos de entrega.
Otro caso práctico de cómo convertir la analÃtica en acción es mediante la optimización de la capacidad de carga. A través del análisis de datos, se es capaz de identificar patrones de demanda y ajustar el volumen de carga según las fluctuaciones, evitando asà ineficiencias como el envÃo de camiones con capacidad no utilizada o sobrecargados. Con esta estrategia, la empresa de transporte puede reducir los costes operativos, y contribuir a una operación más sostenible, algo que cada vez es más importante en la logÃstica moderna.
Pero los datos no solo son útiles para la eficiencia interna, esto debe de ampliarse e implementar en un sistema de intercambio de información con los clientes, para que puedan ver en tiempo real el estado de sus envÃos y recibir alertas sobre posibles problemas o demoras. Este enfoque colaborativo permite construir una relación de confianza con los clientes, que saben que pueden contar con su proveedor logÃstico para anticipar posibles desafÃos y resolverlos rápidamente.
El valor de la analÃtica predictiva y la automatización
Un área donde hemos visto resultados muy positivos y aplicables al 100% en el transporte y la logÃstica es en la predicción de la demanda. Analizando datos de años anteriores, vitaminados con datos de otra Ãndole y variables externas, se pueden detectar patrones estacionales y anticipar picos o caÃdas en la demanda de transporte, lo que permite planificar mejor la asignación de los recursos necesarios en cada momento tanto del dÃa como de la semana. En lugar de reaccionar ante un aumento inesperado en los pedidos, podemos estar preparados para gestionarlos con antelación, evitando retrasos y maximizando la eficiencia que en definitivva, es ahorro de costes.
Además, explorando el uso de sistemas automatizados para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, permite reaccionar de manera más rápida y precisa. Esta automatización no solo mejora la capacidad de respuesta, sino que también libera a los equipos para centrarse en tareas más estratégicas y de valor añadido, atacando otro aspecto oculto en muchas ocasiones, como es el tiempo de ejecución de tareas de los equipos operaciones.
Carlos Zubialde
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