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Aplicaciones de big data en el sector logístico: ventajas y características

En el mundo se generan unos tres millones de bytes al día: almacenar y procesar estos datos para obtener una ventaja competitiva es una necesidad por parte de las empresas. Contar con un máster en Big Data te permitirá disponer de los conocimientos necesarios para sacarle el máximo rendimiento a esa mina de información.

Todos los sectores se aprovechan de este recurso, la obtención y posterior análisis de los datos les permite ser cada vez más eficientes. Para llevarlo a cabo necesitan contar con profesionales cualificados que puedan ponerse al frente.

El Big Data en el sector logístico

La aplicación del Big Data en logística y en diferentes sectores ha demostrado su eficiencia. Cada día se suman más para obtener los rendimientos que puede ofrecer esta tecnología. Pero, para explotarla al máximo, es indispensable que esté bien gestionada y aplicada.

El sector logístico se enfrenta a nuevos retos provocado por el aumento de las ventas online:

  • Tráfico en las carreteras
  • Coste de la energía
  • Gestión de último kilómetro
  • Regulaciones del sector

Para superar todos estos retos es imprescindible que seas eficiente. En este punto se fusionan el Big Data en logística.

Tecnologías para la obtención de datos

El primer punto fundamental es la obtención de una gran cantidad de datos para poder analizar. Estas fuentes son la herramienta sobre la que se basa el diseño de la eficiencia a la hora de poner en marcha la logística. Existen tecnologías que te ayudarán a la consecución de estos datos:

  • GPS: Contar con esta herramienta en los diferentes elementos de transporte te servirá para conocer los datos sobre rutas y tiempos.
  • RFID y sensores: Este recurso y otros sensores y cámaras son fundamentales para conocer el estado del stock o de los productos en tienda.
  • Chatbots: Los comentarios que vierten los clientes son sugerencias para crecer.
  • 5G: La velocidad en el envío de los datos es fundamental y la llegada del 5G provocará que aún sea más rápido.
  • Estaciones meteorológicas: Conocer el tiempo actual y próximo es básico para poder planificar las rutas de la manera adecuada.

Gracias a todas estas tecnologías, tu empresa podrá trabajar con fuentes que cubran diferentes campos y se compenetren de manera eficaz.

Cómo aplicar el big data a la logística 4.0

Características de los datos

Los datos cuentan con unas características que los hacen únicos y complejos:

  • Volumen: La inmensa mayoría se generan de manera automática.
  • Variados: Se obtienen de múltiples fuentes.
  • Fiabilidad: En algunos casos están incompletos.
  • Efímeros: se generan datos cada segundo por lo que algunos pierden valor rápidamente.
  • Clave: El valor del dato es lo más importante y es la necesidad de sacarle el máximo rendimiento posible.

Al aunar todos estos factores se consigue una visión global que tiene que ser analizada de manera correcta para obtener un rendimiento de ella.

Análisis

Es el punto más importante del proceso, obtener rendimiento de los datos. Para ello es necesario que realices un análisis que permite entender todo el volumen obtenido de las fuentes. En este punto entra en juego otra tecnología más, la IA.

La inteligencia artificial a través del machine learning se ha convertido en una poderosa aliada del Big Data. Mediante la realización de estos análisis puedes optimizar procesos como el mantenimiento o las rutas.

Ventajas del uso del Big Data y la logística

Aplicar esta tecnología en el sector logístico permitirá a tu empresa obtener grandes ventajas competitivas. Algunas de ellas son las siguientes.

Eficiencia de procesos

Obtener una visión global de la cadena de suministro hará posible que encuentres puntos ineficientes que pueden ser corregidos y mejorados. Gracias a ello se pueden prever incidencias haciendo que el mantenimiento preventivo sea más efectivo.

Control de activos

Todos los activos de la empresa se encuentran bajo control, desde camiones a palés. Esto implica una mejora en las labores de distribución y pudiendo reducir el inventario necesario. Gracias a ello lograrás bajar los costes, lo que repercutirá de manera directa en los beneficios de tu compañía.

Gestión de la demanda

Una labor fundamental que debes afrontar es la integración con el sistema CRM. De esta forma se obtienen datos e intereses de los clientes, pudiendo personalizar sus envíos. Un ejemplo de uso de este servicio es definir la hora óptima de entrega de los productos, evitando así tener que recurrir a una segunda entrega.

Último kilómetro

La distribución en último kilómetro está sujeta a multitud de factores que deben ser analizados: tráfico de la ciudad, horas de entrada en zonas peatonales, normativas de contaminación o sentido de las calles requieren de un análisis de Big Data para obtener la mejor opción de reparto.

Seguimientos y rutas

Los datos se registran en tiempo real, lo que permite conocer la posición de todos los vehículos y las incidencias a las que se pueden enfrentar. Gracias a ello tendrás la oportunidad de planificar las rutas o desviarlas para evitar cualquier tipo de problema.

Precios

Con los datos obtenidos es posible hacer una previsión a futuro y fijar un precio que cubra subidas de costes que se pueden ocasionar en el largo plazo. Es decir, aplicar una financiación predictiva.

Casos de éxito

Existen diferentes casos de éxito en la aplicación del Big Data, cada uno de ellos es diferente pero demuestra la importancia de integrar este sistema.

Pratt & Whitney

Esta empresa de aviación está diseñando un programa de mantenimiento proactivo gracias a los 5000 parámetros que se registran en los motores de un avión en vuelo. Gracias a ello se consigue evitar averías que impidan despegues programados.

Kroger

La cadena de alimentación americana consiguió una tasa de uso de cupones por correo directo superior al 70 % (la media está por debajo del 4 %). Esto se debió a la integración que hizo del CRM y el Big Data, que permitió el envío de cupones en función de los hábitos de compra de cada consumidor de manera individual.

Walmart

Esta cadena de supermercados cuenta con un stock muy bajo y eficiente, ya que analiza los patrones de compra para disponer solo del producto que se vende en cada momento.

Si estás interesado en conocer más sobre la aplicación de los datos es el momento de inscribirte en nuestro máster en Big Data. Una manera de formarte para situarte entre los mejores. ¡Te estamos esperando, inscríbete ya!

Big Data: Factor clave en la Transformación Digital de la Logística 4.0

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Aplicaciones de big data en el sector logístico: ventajas y características

La aplicación del Big Data en la logística de las empresas va a permitir, sin duda, una gestión más eficaz de los procesos. ✅