El COVID-19 y el cambio climático han impactado directamente las cadenas de suministro de los sectores e industrias que más derrama económica generan.
Lunes 4 de Octubre de 2021
Lamentablemente la ficción está alcanzando la realidad, y una pandemia mundial aunada a cambios climáticos repentinos, han incrementado estos problemas a nivel mundial, debido también a imprevistos en rutas logísticas y al exponencial aumento de las compras online, que obligan a las industrias a aumentar la carga de transporte, vehículos, personal y recursos en general.
No es de extrañar que en las industrias y sectores empresariales se presenten problemas o stoppers dentro de sus procesos en las cadenas de suministro. A lo largo del tiempo, se han ido generando estrategias cada vez más novedosas para implementar soluciones que maximicen y optimicen los envíos, recolecciones, rutas de transporte, entre otros.
Este tipo de problemas se pueden minimizar e incluso evitar, con el uso de herramientas tecnológicas como la inteligencia de localización basada en datos geoespaciales y los modelos predictivos, ya que pueden identificar y evaluar patrones que infieran un problema en la logística y a su vez mejoren los procesos en sus respectivas cadenas de suministro y las relaciones comerciales en el mundo.
Estas herramientas incorporan conceptos como el tiempo atmosférico, tiempo en los retrasos o reparaciones inesperadas, gracias a la gran cantidad de Big Data que puede obtenerse por medio de sensores, GPS y otros sistemas de gestión del tráfico.
Con este tipo de inteligencia y utilizando la data disponible en diversos registros, parámetros del sistema y estadísticas de abastecimiento, se logra optimizar las rutas comerciales, insumos como la gasolina, el mantenimiento de transporte, la gestión de empleados, mercancía, entre otros. Así, se minimizan las pérdidas y se logra predecir cualquier factor que afecte a las cadenas de suministro.
Integrar un control de mandos de productividad global para la logística y las operaciones, identificando las fuentes de ineficiencia.
Implementar un algoritmo de optimización del sistema de gestión de tráfico que permite la programación de las grúas y equipos, mejorando el rendimiento y la productividad de la terminal.
Adaptar un sistema de mantenimiento predictivo basado en la medición, seguimiento y monitorización de los sensores de los equipos, consiguiendo una minimización de los tiempos de parada y averías.
En PREDIKData-Driven ayudamos a los sectores a encontrar las rutas de distribución más eficientes, para optimizar gastos dentro de sus operaciones y maximizar sus ingresos, previendo problemas a futuro y otorgando soluciones en tiempo real.
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Los responsables de la logística necesitan implementar la inteligencia de localización en las cadenas de suministro para poder reducir los retrasos, mantener los costes bajos, generar una ventaja competitiva, y con ello mejorar la red global de múltiples transportistas, proveedores de servicios y ubicaciones físicas de la amenaza constante de problemas inesperados.
La inteligencia de localización mediante técnicas basadas en Big Data recopila datos geoespaciales con el fin de mejorar las decisiones que se toman en los centros logísticos, permitiendo utilizar la localización y sus puntos de datos relacionados, creando soluciones y optimizando las rutas de distribución.
Esta novedosa herramienta tecnológica encuentra su aplicación inmediata en los negocios que dependen del espacio, como las empresas quese dedican aldeliveryylogística.Los datos recogidos a través de los sensores de infraestructura, las cámaras y la cartografía del tráfico no sólo permiten determinar las mejores ubicaciones para sus negocios, almacenes y centros, sino que tambiénpermiten saber por qué ciertas ubicaciones tienen un impacto directo en el éxito ofracaso de unnegocio.
La actual crisis mundial en las cadenas de suministro está obligando a las empresas a gestionar sus métodos de distribución adoptando un enfoque proactivo basado en Big Data y analítica avanzada.
La crisis en las cadenas de suministro ha provocado que cadenas de restaurantes y establecimientos de comida rápida se queden sin ingredientes clave (por ejemplo, Nandos, McDonald's, KFC y Greggs),que exista escasez en las estanterías de los supermercados (por ejemplo, ASDA, Sainsbury's y Morrisons) que se presenten interrupciones en las líneas de productos de los minoristas (por ejemplo, IKEA) y que escasee el combustible.
Varias empresas, especialmente en el sector retail, se han dado cuenta de que necesitan desafiar las soluciones tradicionales de entrega de última milla a la luz de los recientes avances en las herramientas tecnológicas.
Con ayuda de la inteligencia de localización que da acceso a imágenes aéreas, de satélite y a mapas en alta definición, los procesos de entrega de última milla pueden evolucionar al grado de permitir a los conductores evitar el tráfico y agilizar las entregas mediante alertas predictivas, los gestores de flotas pueden centrarse en planificar las rutas de entrega de forma más eficiente en función de los costes de combustible, el tiempo de viaje, los peajes de las carreteras, etc.
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