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La industria logística actual

En la actualidad, las empresas en el sector logístico se encuentran sumidas en un profundo proceso de transformación y cambio debido a la irrupción de las nuevas tecnologías, la entrada de competidores procedentes de otros sectores y los nuevos hábitos de consumo de los clientes. Estos cambios han provocado una drástica transformación en la demanda de servicios, donde los pedidos se entregan no solo en mismo día, sino incluso en menos de 1-2 horas.

Pero esto no es todo, el 62% de los expertos del sector logístico opinan que aumentará la competencia en los próximos 5 años. El 60% de ellos cree que se incrementarán los gastos por trayecto y que crecerá el número de rutas logísticas. Y el 54% prevé un aumento en el coste del combustible. Datos que no resultan alentadores a la hora de planificar los procesos logísticos y la cadena de suministro: más competencia, más rutas, más costes.

De la reticencia al cambio a la Transformación Digital

La cadena de suministro ha contado siempre con procesos muy arraigados y reticentes al cambio. Pero como ya hemos comentado, las empresas en el sector logístico están sufriendo una gran presión para flexibilizarlos. En un momento en el que el consumidor cada vez exige un servicio con mayor calidad, más rápido, más transparente y a un menor precio.

Según el informe ‘El futuro del sector logístico y de transporte’, elaborado por la consultora PwC, sólo el 28% de las empresas en el sector logístico aseguran ser digitalmente avanzadas. Dato que el 50% de los directivos del sector achacan a la falta de una cultura y de una formación digital adecuada.

Ante los nuevos retos que se presentan, la búsqueda de ventajas competitivas se centra en nuevas tendencias como la robotización de los almacenes, la automatización del transporte o la optimización de rutas.

De hecho, según el mismo estudio, el 41% de los expertos opina que las nuevas tecnologías son actualmente la mejor oportunidad de inversión para las empresas en el sector logístico. Y el 43% cree que el Big Data, la Inteligencia Artificial y la Analítica Avanzada serán la vía de cambio más significativa del sector en los próximos años.

Esta tecnología adaptada al sector logístico, tendrá su mayor impacto en servicio al cliente (46%), respuesta ante problemas (41%), optimización de tiempos y rutas (40%), mantenimiento predictivo (38%), eficiencia de la cadena de suministro (36%) y ahorro de costes (33%). Se abren nuevas oportunidades que las empresas en el sector logístico deben aprovechar en los próximos años.

Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial en el sector logístico

Por tanto, para poder realizar los servicios con la calidad esperada por los consumidores, conseguir una ventaja competitiva ante los competidores y sacar la máxima rentabilidad, es necesario transformar los procesos logísticos y de cadena de suministro.

Las técnicas analíticas avanzadas y la Inteligencia Artificial aplicadas a los procesos logísticos, ayudan a optimizarlos y automatizarlos para conseguir una mayor eficiencia. Y las áreas en las que mayor beneficio proporcionan son: previsión de la demanda y planificación, transporte, mantenimiento de activos de la cadena de suministro, o atención al cliente, entre otros.

Previsión de la demanda

Gracias a la Analítica Predictiva, saber la demanda que tendrá tu negocio en el futuro, ya es una realidad. La previsión de la demanda se puede utilizar para crear planificaciones óptimas y adelantarte a los envíos de los clientes, disponiendo de la flota adecuada en cada momento y los trabajadores indicados.

Planificación inteligente

Utilizando diferentes técnicas de Analítica Avanzada de datos, y la previsión de la demanda, se pueden crear planificaciones óptimas y automatizadas. Tanto para las rutas de distribución, como para los horarios, turnos y tareas de los trabajadores. Siempre teniendo en cuenta todos los actores, variables y restricciones que influyen en el proceso.

Así se centraliza toda la información para gestionar los activos de una forma más sencilla, y con una visión más global de todos los procesos de la compañía. Lo que ahorrará costes, evitará errores y ayudará a gestionar las incidencias de manera eficaz y en tiempo real.

Seguimiento de los envíos

Gracias a los sistemas de reconocimiento avanzado de imágenes, se puede rastrear el estado de los envíos en cada momento de una forma casi automática. El reconocimiento avanzado de imágenes utiliza las técnicas más avanzadas de Inteligencia Artificial, como el Deep Learning, para identificar y clasificar los envíos a través de términos, y que puedan ser rastreados o buscados en cualquier momento.

Transporte autónomo

Los vehículos de conducción autónoma pueden suponer un antes y un después en el mundo del transporte y como consecuencia en el sector logístico. Estos automóviles pueden ser utilizados 24h al día sin tener que depender de jornadas laborales, y no tienen que cumplir normativas en materia de descansos y paradas obligatorias.

Pueden ahorrar un tiempo muy valioso a los repartidores, aparcando de forma automática mientras ellos reparten los envíos o yendo a recogerles a alguna ubicación específica.

Empresas como Amazon ya están trabajando en desarrollar sus propios vehículos autónomos para distribuir paquetes por las ciudades, y así poder sumarse al ahorro de tiempo y costes que supone esta tecnología.

Además otras compañías como la multinacional Still, comercializa vehículos autónomos para la manipulación de mercancía en almacenes.

Optimización de rutas de transporte

Utilizando conjuntamente las diferentes técnicas de Analítica Avanzada, podemos saber en tiempo real cuál es la ruta más óptima a seguir. Teniendo en cuenta numerosas variables como el tipo de vehículo, el tipo de vía, las aglomeraciones de tráfico, restricciones, etc., y buscando siempre una unión entre el camino más corto, el camino más rápido y el que conlleve menores costes de combustible.

Las grandes empresas en el sector logístico como DHL, ya incorporan este tipo de soluciones para optimizar sus entregas. Y salir así de las típicas rutas pre-establecidas que no tienen en cuenta ni el medio de transporte, ni la vía, ni el tráfico en tiempo real.

Maximización de la disponibilidad de la flota

Mediante técnicas de Mantenimiento Predictivo, se puede maximizar la disponibilidad de la flota y la vida útil de los vehículos y activos de la cadena de suministro.

Utilizando modelos de Machine Learning, se crean planificaciones optimizadas de las tareas de mantenimiento, y sistemas para poder tanto adelantarse a cualquier posible avería de los equipos, como optimizar todos los recursos disponibles.

Automatización y robotización de los almacenes

Otra de las maneras en las que se están utilizando las nuevas tecnologías en logística, es implementando robótica en las cadenas de suministro.

Gracias a esta tecnología, pueden ser robots los encargados de mover y empaquetar el género en el almacén, consiguiendo un aumento de la efectividad y la productividad. Además de automatizar procesos básicos y repetitivos.

Por ejemplo en DHL ya han comenzado a probar robots de colaboración en almacenes seleccionados para transformar las cadenas de suministro.