La obtención de grandes cantidades de información proveniente de distintas fuentes, su procesamiento y su análisis, asoman al sector logístico a una nueva dimensión de la eficiencia.
En logística, la obtención masiva de datos abre la posibilidad de gestionar funciones complejas del seguimiento de todas las operaciones, hacer predicciones y optimizar el servicio que se ofrece a los clientes.
¿Qué es Big Data? ¿Cómo pueden ayudar los datos en logística?
Big data e Inteligencia Artificial son dos conceptos que escucharemos cada día más en todos los sectores de actividad, incluida la logística.
Cuando hablamos de Big Data nos referimos, básicamente, a información. Grandes cantidades de datos recopilados desde distintas fuentes. Datos que pueden estar o no estructurados y que, en sí mismos, son imposibles de procesar salvo de una manera: mediante Inteligencia Artificial.
Por poner un ejemplo, Big Data es un enorme saco donde cabe información de muy distinta naturaleza, desde datos contenidos en archivos tipo csv hasta imágenes de satélite, emails o incluso audios.
A menudo se dice que el Big Data es el combustible que alimenta los distintos softwares basados en Inteligencia Artificial.
Estos programas avanzados están diseñados para procesar e interpretar este enorme volumen de información. Sin ellos no sería posible hacer gran cosa con semejante cantidad de datos. Hacen falta herramientas capaces de “digerir” toda esa información y extraer conclusiones útiles.
En resumen, Big Data no solo ofrece la posibilidad de almacenar una enorme cantidad de información procedente de fuentes diversas. También alimenta las herramientas que permiten analizar los datos, crear informes estadísticos y obtener modelos predictivos muy precisos.
Algunas aplicaciones prácticas del Big Data
¿Y para qué sirven los datos? ¿Qué tipo de cosas podemos hacer con ellos?
Somos conscientes de que, al ser campos relativamente nuevos, a veces no está claro cuáles son las posibilidades que ofrecen o cómo le podemos sacar partido. Por eso vamos a ponerte algunos ejemplos que tienen que ver con el sector logístico.
1. Optimización de rutas y transportes
Dada la elevada demanda de transporte de mercancías a nivel global y el gasto de recursos que ello supone, es fundamental tomar las decisiones más eficientes, que ayuden a reducir el impacto de esta actividad.
La tecnología actual permite cruzar informaciones de muy distinta naturaleza, tales como:
- Datos históricos de las diferentes rutas.
- Rendimiento de las flotas.
- Historial de mantenimiento de los vehículos.
- Información aportada por vehículos inteligentes.
- Datos GPS en tiempo real.
- Previsiones meteorológicas.
- Informes de tráfico, etc.
Las posibilidades de mejora de las rutas, gracias a estos datos, son infinitas.
2. Optimización del almacenamiento y gestión del stock
Hacer previsiones es fundamental para tratar de evitar roturas en la cadena de suministro, especialmente en un entorno cambiante, como el que estamos viviendo en estos años postpandemia.
El análisis de datos combinado con la automatización y digitalización de procesos, cambian definitivamente el escenario, ya que permiten contrastar datos locales y globales, y así obtener previsiones de demanda mucho más afinadas para tratar de adelantarse a los requerimientos del mercado.
3. Optimización de las predicciones
Obtener predicciones basadas en Inteligencia Artificial y Big Data puede ayudar a las empresas a ser más resilientes y soportar mejor las tensiones en la cadena de suministro.
Hoy es posible anticiparse a las tendencias del mercado. Te ponemos un ejemplo: una empresa que importa cereal puede anticiparse a un incremento de los precios en determinada región (gracias a los datos meteorológicos que pronostican una sequía) y buscar proveedores en otra zona con tiempo suficiente.
Gracias a la Inteligencia Artificial, se pueden prever situaciones y actuar para reducir su impacto. De hecho, la complejidad de la cadena de suministro global es tal, que solo puede abordarse con herramientas basadas en Inteligencia Artificial y Big Data.
20-10-2022 / GS1 Perú
