Al entrar en la segunda mitad de 2023, la industria de la logística se enfrenta a una revolución tecnológica. Dado que Amazon ha patentado recientemente su sistema de "envío anticipado" que pronostica la demanda y mueve los productos antes de los pedidos de los clientes, es sólo cuestión de tiempo antes de que las empresas de logística sigan su ejemplo.

Según un McKinsey de 2021 reporte, los profesionales de la industria que integraron la IA en los procesos de gestión de la cadena de suministro mejoraron los niveles de inventario en un 35 % y los niveles de servicio en un 65 %. Y una subárea dentro de la categoría más amplia de la IA está teniendo un impacto notable: el análisis predictivo. Al analizar datos históricos y externos, la IA presenta una visión holística de las operaciones comerciales. Identifica las causas fundamentales y ayuda a las empresas de logística a descubrir patrones históricos, tendencias y estacionalidades que pueden aplicarse para prever el futuro.

Cuando los márgenes son ajustados y la competencia es feroz, aprovechar la tecnología de vanguardia puede ayudar a las empresas de logística a seguir siendo competitivas, reducir costos y brindar un mejor servicio al cliente.

Exploremos cómo la visibilidad de los datos y el análisis predictivo darán forma al panorama logístico para el resto de 2023.

La industria logística pasa de lo manual a lo digital

Un estudio de 2022 realizado por Zencargo encontró 38% de los profesionales de la cadena de suministro recibió datos desactualizados y el 49% tuvo problemas con la precisión de los datos. No ayudó eso más del 20% de los proveedores de logística dependieron de procesos manuales de seguimiento y localización para localizar su carga marítima, como se cita en el informe de FourKites de 2023. Dado que los datos envejecen rápidamente y el uso intensivo de la entrada manual, obtener visibilidad de los datos en las cadenas de suministro fue extremadamente difícil. 

Las empresas están cambiando a la captura de datos automatizada para garantizar un flujo de datos continuo y una toma de decisiones en tiempo real. Los proveedores de logística pueden rastrear automáticamente bienes y procesos utilizando herramientas de captura de datos, como rastreadores de activos, cámaras de despacho con visión por computadora y sensores de almacén. 

Además de esto, el intercambio electrónico de datos (EDI) y las interfaces de programación de aplicaciones (API) ayudan a las compañías navieras a conectar sus sistemas y comunicar electrónicamente información como órdenes de compra, avisos anticipados de envío y facturas, que tradicionalmente se comunican en papel. Con flujos de datos continuos, los profesionales de la logística pueden garantizar que los sistemas se actualicen con información precisa e identificar problemas antes de que escale más en la cadena de suministro.

Análisis exitosos con datos armonizados bajo un mismo techo

El panorama tecnológico para las empresas de logística es vasto y genera una gran cantidad de datos. Por lo tanto, si bien la recopilación constante de datos de calidad es parte de la batalla, revisar todos los datos simultáneamente también es cada vez más difícil. 

Muchos operan en entornos tecnológicos complejos con sistemas de gestión de transporte (TMS), sistemas financieros y telemática, sin mencionar fuentes de datos de terceros y mucha información almacenada y mantenida en Excel. Fusionar y mapear estos datos, además de mantener la calidad de los datos subyacentes, representa un obstáculo importante para la visibilidad, la productividad y la eficiencia.

Una solución es organizar los diversos flujos de datos en un sistema central mediante la creación de lagos de datos: repositorios centralizados que pueden almacenar datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Esto permite a las organizaciones conectar los datos de diferentes fuentes y crear una versión única de la verdad.

Sin embargo, las inconsistencias de los datos entre diferentes formatos pueden provocar errores de legibilidad. Los ingenieros y científicos de datos deben priorizar la eliminación de inconsistencias dentro de los datos, conectar múltiples fuentes y transformar los formatos de datos para lograr el éxito. Una buena gestión de datos, como garantizar periódicamente datos relevantes y de alta calidad, y adoptar estándares de datos para toda la empresa, puede respaldar procesos fluidos de intercambio de datos.

El análisis predictivo ayuda a los profesionales de la logística a tomar decisiones eficaces

Las empresas de logística recurren al análisis predictivo para informar decisiones estratégicas basadas en datos, particularmente para una gestión eficiente del inventario, recursos y planificación de capacidad.

Supongamos que una empresa de transporte marítimo quiere reducir costes. Sin embargo, siempre mantiene grandes reservas para satisfacer una demanda inexistente, lo cual es ineficiente. Con la ayuda de análisis predictivos y pronósticos de demanda, los administradores de contenedores pueden comenzar a identificar los niveles de existencias óptimos y el tipo de activo en cualquier momento y lugar, reabasteciendo solo la cantidad correcta de contenedores en el momento necesario. Esto ayuda a poder evitar costos de almacenamiento innecesarios, especialmente en ubicaciones costosas. Las mejores prácticas incluyen mantener reservas suficientes para satisfacer la demanda esperada en lugar de grandes reservas que nunca se necesitan. 

La definición de los niveles óptimos de existencias debe ser dinámica, ya que depende mucho de las condiciones del mercado. Por este motivo, la previsión de la demanda basada en la IA puede ayudar a convertir la volatilidad del mercado de una amenaza a una oportunidad.

Al incorporar los datos históricos de eventos y reservas de contenedores de los últimos años en modelos de pronóstico de demanda impulsados ​​por inteligencia artificial, los profesionales de la logística pueden extraer información para identificar tendencias y crear predicciones precisas. Y cuanto más granulares y de alta calidad sean los datos, mejor podrán alinear la oferta y la demanda. 

Con estimaciones confiables, los proveedores de logística pueden identificar y cancelar viajes innecesarios o agregar viajes de manera eficiente al asegurar la capacidad con anticipación. Esto se debe a que, si bien las predicciones a corto y mediano plazo, de dos días a 12 semanas, influyen en gran medida en la planificación operativa, las previsiones a largo plazo son buenas para planificar nuevas compras de activos o expandir negocios a nuevas geografías. Los profesionales de la logística pueden utilizar los conocimientos basados ​​en datos para optimizar sus procesos, y sus ahorros de costos pueden respaldar inversiones en recursos adicionales para escalar. 

La captura de datos de manera centralizada no sólo ayuda a los profesionales de la logística a tomar decisiones comerciales acertadas para satisfacer las crecientes expectativas de los clientes, sino que también es un requisito previo para el análisis predictivo. Los proveedores de logística de hoy deben recopilar información continuamente, predecir la demanda futura y analizar las predicciones con respecto a los volúmenes reales para construir cadenas de suministro y logística resilientes, y la IA está ayudando a administrar la carga.

Biografía del autor

Dimítar Pavlov, es el director de crecimiento de Transmetricas, un proveedor de tecnología logística especializado en la automatización y optimización de la gestión de contenedores. Con amplia experiencia en las industrias de tecnología y logística, Pavlov es responsable de supervisar las estrategias de generación de ingresos y desarrollar asociaciones con clientes y socios clave. Su liderazgo ha sido fundamental para el éxito de Transmetrics al ofrecer soluciones innovadoras que ayudan a las empresas de logística a automatizar y optimizar sus procesos de gestión de contenedores para aumentar la eficiencia y la rentabilidad.

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• Fuente: https://logisticsmatter.com/data-visibility-and-predictive-analytics-whats-in-store-for-logistics-companies-in-2023/