Ciencia de datos y sus aplicaciones en logística

La data science o ciencia de datos está cobrando cada vez más relevancia en todas aquellas actividades relacionadas con la cadena de suministro.

¿Qué es la ciencia de datos en logística?

La ciencia de datos en logística consiste en el uso de información proveniente de elementos como envíos, sistemas de gestión de almacenes, seguimiento de vehículos o geolocalización y ubicación de los clientes con el propósito de optimizar todos estos procesos y lograr una cadena de suministro más eficiente. La recolección de datos para su posterior estudio posibilita un conocimiento profundo de la actividad, facilitando una toma de decisiones más acertada en los negocios.

Todos estos aspectos, desde la preparación y el despacho de los artículos hasta su transporte y consumo final, pueden ser estudiados por data scientists o científicos de datos. A su vez, el trabajo de estos profesionales puede mejorar la productividad y eficiencia de las empresas.

¿Qué hace la ciencia de datos en logística?

La ciencia de datos se ha convertido en una herramienta crucial para optimizar envíos, lograr rutas de entrega eficientes y, en definitiva, contar con una oferta más atractiva que la de las empresas de la competencia. Por ejemplo, el Distributed Order Management System Easy DOM asigna de forma automática los puntos de expedición idóneos en función del nivel de inventario y la capacidad de trabajo de cada centro para minimizar costos y maximizar beneficios.

Estas son algunas de las aplicaciones de la ciencia de datos en el sector de la logística:

• Análisis de la previsión de la demanda. Si los data scientists anticipan qué recursos serán necesarios para hacer frente a los deseos de los consumidores, es posible proveer la mercancía requerida, procesarla y despacharla diaria, semanal, mensual o anualmente.
• Estudio de la eficiencia operacional. La ciencia de datos puede proporcionar información valiosa sobre los procesos logísticos, lo que permite a los directores de supply chain detectar áreas de mejora e implementar cambios.
• Gestión de rutas. Al valorar el tiempo preciso para entregar las mercancías y su costo asociado, se puede dar con el recorrido más rentable y aprovechar los recursos de las compañías.
• Monitoreo de la satisfacción. Las técnicas de minería de datos identifican, por ejemplo, si un cliente no está conforme con la atención recibida, antes de que abandone el servicio, y mejorar su experiencia de manera proactiva.

Beneficios de aplicar la ciencia de datos a la logística

Recopilar grandes volúmenes de información y que estos sean analizados por los algoritmos desarrollados por los data scientists aporta múltiples ventajas a las empresas:

• Reducción de costos. El análisis de datos de toda la cadena de suministro permite localizar aquellas áreas en las que es factible obtener algún ahorro. Así, puede dar pie a renegociar contratos con proveedores, modificar el empaque utilizado hasta la fecha o buscar otros métodos de transporte.
• Optimización de inventarios. Detectar cuáles son los productos obsoletos o de menor rotación ayuda a reasignar el espacio que ocupan en la instalación. El sistema de gestión de almacenes Easy WMS de Mecalux proporciona siempre la mejor ubicación para el stock a almacenar basándose en criterios como el tipo de artículo, su rotación o propietario.
• Visibilidad de la cadena de suministro. La ciencia de datos, que alimenta las mejores herramientas de gestión de almacenes, provee una visibilidad de extremo a extremo que contribuye a identificar cuellos de botella, retrasos o ineficiencias.
• Gestión de proveedores. La fluidez de la cadena de suministro depende, en gran medida, del trabajo de los proveedores de materias primas y mercancías. Los estudios de los data scientists pueden determinar de modo objetivo cuáles son los más fiables, evaluar su producción y minimizar los riesgos que puedan surgir.

Técnicas de ciencia de datos para la cadena de suministro

Las organizaciones más modernas conocen el valor del análisis de datos y están preparadas para obtener y procesar diversas fuentes de información en su día a día. Para ello se sirven de algunas de estas técnicas:

• Análisis predictivo. Emplean datos históricos junto con información en tiempo real para predecir comportamientos, tendencias y hábitos, ya sean de individuos o relativos al comportamiento de máquinas o sistemas logísticos.
• Machine learning para la optimización de rutas. Según expertos como el profesor Matthias Winkenbach, jefe de investigación del MIT CTL, la inteligencia artificial y el ML poseen una ventaja única sobre los métodos de investigación operacional a la hora de innovar en la gestión de rutas y entregas.
• Analítica para la gestión de inventarios. Disponer de una visibilidad en tiempo real de lo que ocurre en cada punto de la cadena de suministro evita el sobrestock y permite una reposición más rápida.
• Simulaciones para la toma de decisiones. Los data scientists utilizan gemelos digitales para estudiar qué ocurriría en distintos escenarios y probar sus hipótesis antes de que las empresas lleven a cabo grandes inversiones.

Tendencias en ciencia de datos para logística

Cada vez existen más herramientas para que el procesamiento de información resulte de ayuda a los profesionales de la cadena de suministro:

• Industrial Internet of Things (IIoT). El uso de dispositivos que operan a través de internet para recabar datos maximiza la eficiencia de los procesos industriales y logísticos.
• Analítica avanzada y decisiones autónomas. Los sistemas dotados de inteligencia artificial pueden identificar anomalías e implementar algunos cambios con el fin de lograr la mayor productividad posible.
• Cadena de bloques o blockchain. La implantación de esta tecnología proporciona una vía para registrar los datos de mercancías y los contratos a lo largo de todo el proceso logístico.

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