Análisis de datos en la industria logística: el futuro de la gestión de la cadena de suministro

El análisis de datos en la industria de la logística implica el uso de grandes cantidades de datos para agilizar las operaciones de la cadena de suministro. Requiere desglosar conjuntos de datos complejos en estrategias procesables, lo que permite reducir costos, acortar los plazos de entrega y aumentar la satisfacción del cliente. 

Imagina predecir cuándo llegará un camión de reparto a tu puerta con precisión milimétrica o prever posibles cuellos de botella en la cadena de suministro incluso antes de que ocurran. 

Sigue leyendo y aprenderás en este artículo: 

• Los beneficios que aporta la tecnología 
• Aplicaciones, técnicas y retos a afrontar. 
• ¿Qué es el análisis de datos en la logística y la gestión de la cadena de suministro? 

¿Qué es análisis de datos en logística y cuál es su importancia en la industria? 

El análisis de datos logísticos implica recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos para tomar decisiones estratégicas que mejoren las operaciones de la cadena de suministro. 

Esto permite que las empresas asignen recursos de manera eficiente, reducir los desechos y minimizar el impacto ambiental; alineándose con las crecientes preocupaciones de sostenibilidad que existen actualmente.  

Su importancia recae en una brújula estratégica que guía a las empresas a través de la compleja red de actividades de la cadena de suministro. Al examinar los datos históricos y en tiempo real, es posible identificar tendencias, predecir fluctuaciones de la demanda e incluso esperar posibles interrupciones. 

Esta previsión permite a las empresas optimizar sus operaciones, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente.

10 beneficios de la analítica de datos en las empresas de logística 

Imagínate predecir con precisión las interrupciones de la cadena de suministro, optimizar las rutas y reducir significativamente los costos operativos. Ese es el poder de la analítica de datos.  

Estos son algunos de los beneficios más notables cuando las empresas lo implementan para mejorar sus operaciones. 

Precisión de pronóstico mejorada 

Predecir con precisión la demanda futura es crucial para las empresas. Es posible lograrlo analizando los datos históricos de ventas, las tendencias del mercado y los factores externos. Al realizar un análisis de este tipo, las empresas pueden: 

• optimizar los niveles de inventario, 
• minimizar los desabastecimientos, 
• y reducir el exceso de costos de inventario. 

Optimización mejorada de rutas 

Las empresas de logística pueden ajustar dinámicamente las rutas de entrega a través del análisis de datos en tiempo real en función del tráfico, las condiciones meteorológicas y otras variables. Esta optimización reduce los tiempos de entrega, el consumo de combustible y los costos generales de transporte.  

Un informe de Gartner predice que para 2025 el 50% de todas las empresas de logística utilizarán el análisis de datos para optimizar sus redes de transporte. 

Reducción de costos 

Con esta tecnología las empresas pueden identificar oportunidades de ahorro de costos mediante el análisis de datos en toda la cadena de suministro. 

Esto podría implicar la renegociación de los contratos con los proveedores, la optimización del embalaje o la búsqueda de modos de transporte más eficientes, lo que en última instancia reduce los costes. 

Optimización de inventario 

Las empresas deben identificar y abordar los productos de baja rotación u obsoletos para garantizar niveles óptimos de inventario, esto puede ayudar a liberar capital, al tiempo que garantiza que los productos estén fácilmente disponibles. 

Al agilizar la gestión de inventario las empresas pueden mejorar la eficiencia y reducir los costos de transporte.  

Un informe de PwC encontró que el 75% de los profesionales en la industria logística creen que el análisis de datos es esencial para administrar el inventario de manera efectiva. 

Planificación de la demanda 

El análisis de datos permite a las empresas anticipar la demanda de los clientes y ajustar las estrategias de producción e inventario, minimizando los problemas de desperdicio y escasez. 

Servicio al cliente mejorado 

Supervisa el servicio de atención al cliente y mejora el rendimiento de las entregas identificando posibles problemas en tiempo real, satisfaciendo las expectativas de los clientes y resolviendo los problemas rápidamente. 

Visibilidad de la cadena de suministro 

Las herramientas de analítica de datos proporcionan visibilidad de extremo a extremo de la cadena de suministro, permitiendo a las empresas realizar un seguimiento del movimiento de mercancías de los proveedores a los clientes. Esta transparencia ayuda a identificar cuellos de botella, retrasos e ineficiencias para las intervenciones oportunas. 

Mitigación de riesgos 

Identifica los posibles riesgos e interrupciones en la cadena de suministro como las interrupciones de los proveedores, los desastres naturales o los eventos geopolíticos. Al identificar estos riesgos a tiempo, las empresas pueden desarrollar planes de contingencia para minimizar su impacto.  

Según Deloitte, las empresas que utilizan el análisis de datos para mitigar los riesgos en sus cadenas de suministro pueden reducir el costo de las interrupciones hasta en un 50%. 

Rendimiento energético 

Reduce tu huella de carbono optimizando las rutas y los modos de transporte, lo que minimiza el consumo de combustible y las emisiones de gases de efecto invernadero. 

Ventaja competitiva 

Las empresas que aprovechan el poder de los datos pueden responder rápidamente a los cambios del mercado, satisfacer eficazmente las expectativas de los clientes y superar a sus competidores. 

No te quedes atrás. Mantente a la vanguardia con las herramientas correctas, sigue leyendo sobre la optimización de datos. 

Los 5 casos de uso en el análisis de datos en logística 

Las siguientes aplicaciones o casos de uso están cambiando drásticamente el panorama logístico, desde el mantenimiento predictivo hasta la optimización de rutas y la previsión de la demanda. Conoce algunos de ellos: 

Previsión de la demanda y gestión de inventarios 

La predicción precisa de patrones de demanda es crucial para que las empresas optimicen los niveles de inventario, reduzcan los costos de transporte y garanticen que los productos estén disponibles cuando se necesiten. 

El análisis de datos es fundamental para utilizar datos históricos, tendencias del mercado y estacionalidad. Las empresas pueden mejorar la satisfacción del cliente y la eficiencia de costos evitando situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias. 

Optimización de rutas y seguimiento en tiempo real 

Las empresas de logística pueden optimizar las rutas de entrega analizando las condiciones del tráfico en tiempo real, el clima y las limitaciones de entrega. Este enfoque dinámico puede ayudar a minimizar los tiempos de entrega, reducir el consumo de combustible y reducir los costos de transporte. 

Además, el seguimiento en tiempo real permite la visibilidad del progreso de los envíos, haciendo posible las actualizaciones oportunas para los clientes y así una resolución eficiente de problemas. 

Gestión de almacenes y optimización de la distribución 

El análisis de datos desempeña un papel crucial en la optimización de las operaciones de almacén. Analiza la colocación de productos, las rutas de preparación de pedidos y la utilización de la capacidad de almacenamiento. 

La analítica emplea la información que brindan los datos para reorganizar los diseños de los almacenes y agilizar los procesos, reducir los tiempos de manipulación, aumentar la eficiencia del almacenamiento y reducir los costes de mano de obra.  

Esta aplicación es esencial para mejorar la productividad general del almacén. 

Análisis de Desempeño de Proveedores y Gestión de Proveedores 

Una de las tareas más importantes para mantener una cadena de suministro confiable es monitorear el desempeño de los proveedores. El análisis de datos permite evaluar la calidad de los proveedores, las tasas de entrega a tiempo y las tendencias de precios. 

Al identificar a los proveedores que no cumplen con las expectativas o negociar contratos más favorables con los que se desempeñan bien, las empresas pueden mejorar sus relaciones con los proveedores, reducir los costos de adquisición y garantizar un suministro constante de bienes. 

Gestión de riesgos y planificación de contingencias 

Las empresas de logística pueden utilizar el análisis de datos para identificar posibles riesgos e interrupciones en la cadena de suministro, incluidos desastres naturales, eventos geopolíticos o problemas con los proveedores. 

Al analizar los datos históricos y los factores externos, las empresas pueden crear planes de contingencia eficaces para hacer frente a tales interrupciones. Esta aplicación es fundamental para garantizar la continuidad del negocio y reducir las pérdidas financieras durante eventos imprevistos. 

Desafíos de la analítica de datos en el sector transporte y logística 

La tecnología de análisis de datos tiene el potencial de revolucionar la industria del transporte y la logística. No obstante, existen desafíos que pueden obstaculizar una exitosa adopción e implementación.  

Abortar estos retos de forma efectiva es crucial para liberar todo su potencial. A continuación, te brindaremos posibles desafíos a enfrentar y de qué manera puedes abordarlos para salir vencedor en este proceso.  

Calidad e integración de datos 

Garantizar datos de alta calidad, coherentes e integrados de múltiples fuentes es un gran desafío. Los datos precisos y completos son cruciales para obtener buenos resultados analíticos y tomar decisiones informadas. 

Para hacer frente a este desafío es esencial implementar procesos de validación, marcos de gobernanza y formatos de datos estandarizados para una integración perfecta.  

Restricciones de costos y recursos 

Muchas empresas se enfrentan a barreras financieras cuando se trata de implementar soluciones de análisis de datos. A las empresas más pequeñas les puede resultar difícil asignar la tecnología, el talento y los recursos de infraestructura necesarios. 

Sin embargo, hay formas de superar estos desafíos. Las empresas pueden comenzar por desarrollar una estrategia de ROI bien definida, explorar soluciones rentables basadas en la nube y considerar la implementación por fases. 

Escasez de talento 

Muchas empresas necesitan ayuda para encontrar y mantener el talento adecuado para aquellas iniciativas que impliquen nuevas tecnologías, especialmente aquellas con conocimientos de logística; debido a la gran demanda de analistas de datos y científicos de datos cualificados. 

Para abordar este problema las empresas pueden invertir en programas de capacitación, colaborar con instituciones educativas y utilizar servicios externos de análisis de datos cuando se carece de experiencia interna. 

Seguridad y privacidad de los datos 

Salvaguardar los datos logísticos confidenciales y cumplir con las regulaciones de privacidad de datos es un desafío crítico. Equilibrar la accesibilidad de los datos para el análisis con medidas de seguridad sólidas es esencial para proteger la información valiosa. 

Implementa medidas sólidas de cifrado y control de acceso, auditorías de seguridad periódicas y promueve el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos. 

Gestión del cambio y resistencia 

La transición hacia la toma de decisiones basada en datos puede ser un desafío, especialmente cuando los empleados y la gerencia se resisten al cambio. Es crucial convencer a todos para que adopten este cambio cultural y cambien las prácticas establecidas. 

Para fomentar una cultura basada en datos se debe proporcionar apoyo y una comunicación efectiva. Los empleados deben participar en el proceso de transición para garantizar su aceptación, así, al hacerlo, la organización puede superar la resistencia y crear una cultura que valore la toma de decisiones basada en datos. 

Libera el poder de la analítica de datos con los servicios de Heinsohn 

Únete a líderes de la industria como Merck, Coca-Cola y DHL para aprovechar el potencial del análisis de datos para transformar tu negocio de transporte y logística. 

En Heinsohn, ofrecemos soluciones de análisis de datos a medida diseñadas para superar los desafíos a los que te enfrentas en la industria de la logística. 

Nuestro equipo de expertos está listo para guiarte a través en tu proceso de análisis de datos, desde la integración hasta la implementación y el soporte continuo. Al elegirnos, estás eligiendo un socio de confianza con un historial comprobado en ayudar a empresas como la tuya a optimizar sus operaciones y mantenerse competitivas en la industria dinámica. 

Ponte en contacto con nosotros hoy mismo y emprende tu camino hacia el éxito basado en datos. 

Preguntas frecuentes 

¿Cómo puede el análisis de datos mejorar la cadena de suministro? 

Optimizando la gestión del inventario, prediciendo la demanda y reduciendo los costes operativos. 

¿Qué es la regresión logística en la analítica de datos? 

La regresión logística es un método estadístico utilizado para analizar la relación entre un resultado binario y una o más variables predictoras. 

¿Cómo se utiliza la analítica de datos en logística? 

El análisis de datos en logística ayuda en la optimización de rutas, el seguimiento en tiempo real y la previsión de la demanda. 

Cómo analizar los datos logísticos 

Los pasos clave en el análisis de datos logísticos incluyen la recopilación de datos, la limpieza, el análisis exploratorio de datos, el modelado y la interpretación. 

• Recopilación de datos: Recopile datos logísticos relevantes de varias fuentes. 
• Limpieza: Elimine las inconsistencias y los errores en el conjunto de datos. 
• Análisis exploratorio de datos: identifique patrones, valores atípicos y tendencias.