Durante los últimos años, debido al aumento de los e-commerce y los pedidos online (con un aumento de 28,6% en España en los últimos 6 meses), los operadores logísticos se han tenido que enfrentar a múltiples retos. No sólo han aumentado el número de pedidos, las flotas y las rutas de distribución, si no que los consumidores son cada vez más exigentes. Cada vez quieren sus pedidos más rápido (a veces en menos de 1h/2h) y a un menor coste (incluso gratis).
Estos y muchos otros factores hacen que las operaciones logísticas sean inmensamente complejas de planificar y gestionar, y que tengan muy poco margen de beneficio. Por ejemplo, en retail la estacionalidad es un factor determinante a la hora de planificar la logística. En épocas como la Navidad o fechas específicas como el Black Friday o el Día del Soltero, la cantidad de envíos se puede incrementar en más de un 300%.
Además, a estos retos para los operadores logísticos se suma la logística inversa, por:
- Devolución de productos por parte del cliente.
- Devoluciones de inventario por parte de las empresas (a almacén por exceso de stock, redistribución de productos, etc.).
- Devolución para reacondicionamiento o reciclaje de productos.
La logística inversa tiene un margen de beneficio aún menor, y la mayoría de las veces se traduce en pérdidas. No olvidemos que se trata de un pilar inherente al proceso de venta pero que no aporta ingresos directos. De hecho, no es la primera vez que una empresa no recoge un producto en devolución porque no le resulta rentable.
Para intentar ofrecer un servicio de calidad, los operadores logísticos buscan minimizar costes y reducir los tiempos de entrega, siempre cumpliendo con el cuadro normativo vigente. Para lograr estos objetivos, necesitan:
- Tener una visión integral y en tiempo real del proceso logístico (entregas y recogidas) y de la trazabilidad de los productos y las flotas.
- Optimizar los procesos logísticos, para poder agilizar el flujo y maximizar los márgenes operativos contando con recursos limitados.
Según el último estudio de Oliver Wyman ‘Excelencia operativa en las redes logísticas’, los operadores logísticos necesitan realizar un cambio radical a nivel de operaciones y aumentar la agilidad de sus procesos y equipos si quieren competir con gigantes como Amazon o Alibaba.
Aplicando IA y Machine Learning al proceso logístico
Según el mismo estudio, aplicar técnicas y herramientas basadas en Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning en los modelos de gestión logística, puede ayudar a las empresas a:
- Predecir de manera precisa los envíos futuros. Los sistemas de Analítica Predictiva son capaces de mejorar hasta un 90% la precisión del pronóstico de envíos, para poder anticiparse a las necesidades futuras.
- Optimizar la red logística a través de las predicciones y la utilización de escenarios hipotéticos.
- Determinar la combinación óptima de activos necesarios tanto propios como subcontratados.
- Calcular el impacto que pueden tener los cambios normativos, como regulaciones ambientales o normas de circulación.
- Encontrar las ubicaciones ideales y las capacidades de los centros de distribución.
- Calcular el impacto de ganar o no una licitación y determinar el precio de oferta, pudiendo tomar decisiones basadas en datos sobre los contratos con subcontratistas.
- Planificar de manera óptima el mantenimiento y minimizar el tiempo de inactividad y las interrupciones.
- Optimizar las rutas de transporte, las flotas, los conductores y las cargas. Generar un plan de transporte óptimo incluyendo todas las variables como paradas, tiempos y ubicaciones de carga y descarga, requisitos específicos del cliente, restricciones normativas, cruces fronterizos, peajes, tiempos de espera, patrones de tráfico, etc.
- Optimizar los almacenes y centros de distribución. Planificar todas las actividades del almacén, minimizando las interrupciones o los retrasos en la preparación de pedidos.
- Optimizar la capacidad de almacenamiento y las cargas, tanto en almacenes y centros de distribución, como en los medios de transporte.
- Integrar la planificación del almacén con la planificación del transporte para alinear el proceso logístico.
- Optimizar la reposición de productos, previendo las necesidades de producto en todo momento y teniendo en cuenta estacionalidad, tendencias, ciclos de vida, stock de seguridad y niveles de inventario para garantizar siempre el nivel de existencias.
- Minimizar el impacto de los cambios e incidencias de última hora, como por ejemplo el tráfico, las averías, los accidentes o los cambios en los pedidos de los clientes.
- Calcular en tiempo real las consecuencias de cualquier cambio en la planificación.
- Replanificar automáticamente de manera óptima, informando a los responsables de la planificación en todo momento.
- Organizar a los trabajadores de forma más eficiente y productiva, para que no haya mano de obra infrautilizada.
- Minimizar costes logísticos. Estas técnicas avanzadas pueden abaratar los costes del proceso logístico entre un 2% y un 5%.
En decide, llevamos más de 10 años ayudando a empresas del sector logístico y de cadena de suministro a planificar y optimizar sus operaciones logísticas. Algunos de nuestros trabajos en este campo, han sido:
- Desarrollo y aplicación de un modelo de planificación de transporte, que consiguió reducir un 6% los costes operativos de nuestro cliente.
- Desarrollo e implementación de un sistema de gestión de inventario y reposición, que consiguió reducir el stock de nuestro cliente en un 7%.
Fuente: decide soluciones
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