Data geoespacial para optimizar cadenas de suministro

Utilizando técnicas de análisis de data geoespacial, CentralAmericaData realizó un análisis de cinco centros de distribución de Walmart en Florida, Estados Unidos, con el objetivo de identificar patrones en las cadenas de suministro de estos cinco centros y sus relaciones con establecimientos comerciales y otros complejos logísticos del Estado.

Jueves 8 de Julio de 2021

A través de este análisis, cuyo objetivo es mostrar cómo se pueden aplicar técnicas de ciencia de data geoespacial para resolver problemas en el sector logístico, se identificaron y caracterizaron las relaciones existentes entre centros de distribución de Walmart y sus sedes a surtir.  para que distintas cadenas comerciales de gran tamaño puedan evaluar y a la vez mejorar procesos en sus respectivas cadenas de suministro. 

¿Cómo se realizó?  

Se analizaron cientos de miles de registros de dispositivos móviles en las zonas en que se encuentran los centros de distribución de Walmart. Estos datos de posicionamiento celular, que se obtienen para una ubicación y periodo de tiempo específicos, al ser analizados a gran escala, permiten llegar a conocer la afluencia de personas en cada punto de interés, en este caso, los centros de distribución y los demás establecimientos comerciales del área en cuestión.  

Con esta información, fue posible inferir patrones de comportamiento de la cadena logística entre los centros de distribución y las sedes a surtir, estableciendo las partes de entrega y recepción con un recuento de visitas mutuas. Esto permitió señalar las principales y más importantes relaciones entre los centros de distribución y los establecimientos. 

Podría interesarle: "Big Data para entender la movilidad de los consumidores"

Metodología 

Para predecir y comprender las visitas y relaciones entre los centros de distribución de Walmart en el estado de Florida y los establecimientos aledaños, se realizó lo siguiente:  

Primero, el estado fue dividido en cinco zonas: Centro, Noreste, Noroeste, Sureste y Suroeste. Posteriormente se definieron las coordenadas de los centros de distribución y las sedes para localizarlos en un mapa, estableciendo cada centro y sede como un registro con su información geográfica respectiva. Utilizando una metodología innovadora de creación de polígonos sobre las construcciones, se determinaron los perímetros, y, por último, con los datos anonimizados de posicionamiento de teléfonos celulares, se pudo definir el número de personas que visitaron los centros de distribución y un local en un lapso de tiempo determinado. 







Ver también: "Big data para inferir relaciones entre empresas"

Esta visualización muestra la relación entre la superficie del centro de distribución y el volumen de visitas. Se incluyó una línea de regresión lineal, que representa un crecimiento proporcional entre las visitas con la superficie de los centros de distribución. Por lo tanto, si la propiedad se acerca a la línea, significa que el espacio del centro de distribución está siendo mejor aprovechado. Teniendo en cuenta esto, se pudo calcular que: 

El tamaño del círculo representa la cantidad de visitas. Podemos ver que, cuánto mayor es el tamaño del perímetro de los centros de distribución, mayor es la afluencia de visitantes.   

Como se puede observar, casi todas las instalaciones parecen alinearse cerca de la tendencia, lo cual muestra una formidable proporción entre el perímetro y el volumen de visitas.  

La única excepción es el centro Alcachua (círculo morado), ya que es el único punto que parece estar desperdiciando su capacidad de espacio. Aunque no ocupa la última posición en cuanto a superficie, es el centro con menos afluencia. 

Este tipo de modelos ayuda a las organizaciones a identificar y caracterizar las relaciones directas que existen entre variables tan relevantes como espacio físico y afluencia peatonal en cada punto, lo cual se convierte en un insumo de alto valor para encontrar tendencias y optimizar los procesos en las cadenas de suministro. 

¿Sabía que ahora somos parte de algo más grande?
Conozca PREDIK Data-Driven, nuestra nueva marca global. 


 ¿Necesita más información de este tipo de soluciones? Contáctenos









Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad de Google y los términos de servicio.
¿Tiene alguna duda? Llámenos.
(506) 4001-6423


Más sobre este tema

Movilidad en supermercados: Walmart Vs. Kroger Ohio, USA

Diciembre de 2021

Las grandes cadenas de supermercados necesitan aplicar inteligencia de localización y la analítica de movilidad para identificar patrones de movilidad de los consumidores, entender el desempeño de sus puntos de venta, estimar la facturación de la competencia y generar modelos de expansión eficientes.

Qué beneficios brindan los análisis de movilidad y la inteligencia de localización?

Movilidad en tiendas para mascota: PETCO Vs. PetSmart

Noviembre de 2021

Las tiendas para mascota necesitan aplicar técnicas de inteligencia de localización y la analítica de foot traffic para identificar patrones de movilidad de los consumidores, y con ello maximizar sus ventas y generar modelos de expansión más eficientes.

¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad y la inteligencia de localización en las tiendas para mascota?

¿Quién gana en el mercado orgánico?: Whole Foods Market Vs. Sprouts Farmers Market

Octubre de 2021

Entender los patrones de movilidad de los consumidores es fundamental para todo tipo de negocio. Las herramientas de Big Data y los datos geoespaciales juegan un papel muy importante en estos análisis, ya que permiten medir el tráfico peatonal y la conducta de los consumidores en cualquier zona o punto de interés.

Los análisis de afluencia peatonal, la inteligencia de localización y la categorización de puntos de venta, han revolucionado la forma en que los minoristas implementan las estrategias de expansión, comerciales y operativas en el mercado de las franquicias de supermercados enfocados a productos de origen más orgánico.

Big Data para inferir relaciones entre empresas

Julio de 2021

Por medio del análisis de los grandes volúmenes de datos anónimos que generan los dispositivos móviles, se puede establecer si un centro de distribución tiene relación comercial con otros complejos logísticos, e incluso con establecimientos que atienden al consumidor final.

Con las herramientas de Big Data más avanzadas es posible conocer el comportamiento de las cadenas de suministro de empresas del sector retail, pues al monitorear las piezas de entrega y realizar un recuento de visitas mutuas entre proveedores y acreedores, es posible identificar y establecer cuáles son las relaciones más importantes entre los centros de distribución y los puntos de venta al consumidor final, com las tiendas.

cerrar (x)

Reciba más noticias sobre Industria

Suscríbase SIN COSTO a CentralAmericaDATA EXPRESS.
Todos los días, lo más importante de Centroamérica.

Ingrese su correo electrónico:

* Al suscribirse, estará aceptando los terminos y condiciones


Indices Bursatiles

(6 Abr)
Dow Jones
-5.60%
S&P 500
-5.10%
Nasdaq
-5.64%

Materias Primas

(8 Dic)
Petróleo Brent
75.66
Café "C"
244.85
Oro
1,783
Plata
22.390