Tecnología en la Logística: Parte 4 - Análisis Predictivo para la Toma de Decisiones en la Gestión Logística

Después de nuestro blog anterior sobre el valor de la recopilación de datos en tiempo real, exploraremos la relevancia de los datos en la logística en este blog. A medida que los roles operativos de la logística continúan expandiéndose, la cantidad de datos generados a partir de las transacciones en la cadena de suministro también continúa aumentando a un ritmo exponencial. Aunque los datos han sido parte de todas las funcionalidades transaccionales desde tiempos inmemoriales, desde que la tecnología desató el poder de los datos aprovechados, la demanda de agregar, filtrar, validar e integrar datos para obtener información significativa está en aumento constante. Los datos sin duda han experimentado un cambio colosal a 'Big Data'.

El panorama de la logística fue de hecho rápido para adoptar tecnologías de big data; sin embargo, tanto el ecosistema como el alcance de la captura y análisis de datos se expandieron más allá de la imaginación. Por lo tanto, las expectativas actuales de Big Data son enormes, con el ecosistema de logística esperando los conocimientos para entregar el estado de envíos en tiempo real, pronosticar tendencias y posibles interrupciones, e incluso gestionar listas de conductores y decisiones de planes de ruta de manera eficiente.

El ecosistema de la logística se ha movido claramente más allá de los datos en tiempo real que anuncian eventos en curso y ha comenzado a aplicar el análisis de datos con dos propósitos:

• Toma de decisiones informadas en tiempo real y
• Predecir incidentes y situaciones futuras basadas en extrapolaciones de datos existentes y tendencias actuales

Esta innovadora extensión desde el análisis de datos hasta la comprensión de datos cognitivos forma el núcleo del análisis predictivo y la optimización en memoria. Ambos enfoques implican el uso de datos estadísticos, patrones pregrabados y secuencias de respuesta a eventos anteriores para analizar cada dato capturado para la toma de decisiones y predecir tendencias futuras.

Comprender el valor de la toma de decisiones con capacidad de datos y el análisis predictivo

Si bien ambas aplicaciones de los datos parecen ser una mejora espectacular sobre los datos sin procesar, el objetivo real de la toma de decisiones con capacidad de datos y el análisis predictivo ciertamente necesitan una aclaración.

Toma de decisiones con capacidad de datos

Los datos alcanzan su propósito completo solo cuando se utilizan para tomar decisiones oportunas. Tomemos un ejemplo:

Supongamos que un camión que transporta un envío crítico está viajando a lo largo de una ruta predefinida, pero se encuentra con una interrupción repentina e inesperada: un colapso repentino.

• Si esta información no llega a las autoridades encargadas de la toma de decisiones, es probable que cada parte interesada de la cadena de suministro asociada al envío sufra enormes pérdidas.
• Si esta información llega a las autoridades encargadas de la toma de decisiones, el próximo escenario será un caos posible, con decisiones tomadas de forma manual en función de la eficiencia y el conjunto de habilidades del responsable de la toma de decisiones.
• Ahora considere la situación donde los datos son analizados y convertidos en percepciones preciosas en términos de la ubicación exacta donde ocurrió el colapso, las implicaciones de este colapso en el tiempo total de tránsito, la causa del colapso, la probabilidad de resolver el problema dentro de un tiempo limitado , los recursos requeridos, las opciones alternativas disponibles, la probabilidad de seguir el plan de ruta original con cada opción, y la opción más recomendada basada en las ocurrencias anteriores. ¿No cree que la decisión tomada por las partes interesadas en esta instancia será la mejor solución posible a la interrupción?

De hecho, este es el poder de los datos: lo ayudan a tomar la mejor decisión, respaldados por datos sólidos y sin latencia.

Análisis Predictivo

El análisis predictivo agrega inteligencia a los datos analizados, lo que permite a los usuarios no solo mantenerse al tanto de las tendencias actuales, sino también estar preparados para manejar situaciones futuras. Tomemos el ejemplo de la gestión del transporte:

• El motor de optimización en memoria es fundamental para simplificar todas las complicaciones anteriores de la gestión del transporte, especialmente la planificación de la flota.
• Este motor usa algoritmos preempaquetados y patrones de instancias encontradas previamente para registrar escenarios.
• Este registro de todos los patrones y salidas anteriores respalda el motor al considerar sin problemas todas las posibles variantes y personas influyentes para sugerir opciones precisas para la planificación de rutas.
• Algunas de estas variantes incluyen disponibilidad del conductor, rendimiento del conductor, disponibilidad del vehículo, rendimiento del vehículo, naturaleza del envío, restricciones de tiempo, condiciones climáticas, estado de la ruta, recogida y destino, posibles rutas, planificación de la carga y disponibilidad del almacén.
• El conjunto final de opciones de ruta se genera mediante la extrapolación de los posibles escenarios que pueden derivarse de cada combinación de variables.

El alcance del análisis predictivo es realmente inmenso para predecir la ruta ideal para el transporte logístico.

Otros beneficios del análisis predictivo y la toma de decisiones oportunas

Los beneficios de estos dos enfoques habilitados para datos son innumerables, desde la eficiencia mejorada de la fuerza laboral hasta el transporte efectivo y la planificación de depósitos.

• La gestión de flotas habilitada para datos agiliza la planificación de los horarios de servicio del vehículo, la elección de vehículos apropiados y la supervisión del rendimiento del vehículo.
• Lograr un listado eficiente de los conductores, desde revisar constantemente el desempeño del conductor hasta asegurar el cumplimiento, ya no es una tarea desafiante.
• Estas capacidades dobles también traen muchos ahorros, desde la administración eficiente de la fuerza de trabajo hasta el ahorro de combustible y el mantenimiento efectivo del vehículo.

Por lo tanto, el análisis predictivo y la toma de decisiones habilitada para datos definitivamente simplifican la administración de todo el proceso de logística en toda la cadena de suministro, no solo permitiendo a las partes interesadas tomar decisiones bien informadas, sino también mediante la entrega de un mapa corto claro respaldado por datos - y las posibilidades e implicaciones a largo plazo de adoptar un enfoque específico.

Pero la funcionalidad central de los datos es brindar una visibilidad nítida en todo el ecosistema de logística. Nuestro próximo blog evaluará las opciones que cada parte interesada en logística tiene para lograr una transparencia completa del paisaje.

Nosotros en DUFREI hemos habilitado la recopilación de datos en tiempo real. Nuestro solución ayuda al análisis de datos en tiempo real para ayudar a los clientes a tomar decisiones basadas en datos. Para saber más, escríbanos a info@dufrei.com.

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