Soluciones empresariales: Aplicaciones para el sector logístico

Identificar si en la cadena logística de las cajas que se utilizan para transporte de bebidas existen posibles usos ilegítimos y detectar los puntos del proceso en los que la probabilidad de hurto sea mayor, son parte de los problemas que pueden resolverse a través de metodologías de inteligencia comercial.

Miércoles 24 de Marzo de 2021

En la actualidad las compañías y los equipos de trabajo toman decisiones y diseñan sus estrategias empresariales por medio del análisis de datos y el uso de soluciones de Inteligencia Comercial elaboradas a la medida.

En CentralAmericaData recientemente apoyamos a una corporación dedicada a la distribución de bebidas embotelladas, que necesitaba identificar y dimensionar, a lo largo de su cadena de distribución, el riesgo de pérdida y robo de las cajas plásticas en las que transporta las botellas.

Para resolver este problema, se diseñó e implementó una metodología específica y a la medida del cliente. La solución de Inteligencia Comercial consistió en modelar y comprender los flujos económicos existentes entre la empresa distribuidora, sus clientes y terceras partes involucradas en el proceso de distribución de las bebidas embotelladas.

(Imagen ilustrativa que representa la movilidad de personas. Cada punto azul corresponde a un dispositivo a una hora y ubicación específica)

Por medio del modelo desarrollado, fue posible identificar los puntos del proceso en los que existe mayor probabilidad de que las cajas que son empleadas para el transporte de las bebidas sean robada se utilicen de forma ilegítima.

(Imagen ilustrativa que muestra como es posible a partir de fotos satelitales el tamaño de los vehículos de carga y la capacidad de los centros logísticos)

Durante la fase de diseño e implementación de este modelo de simulación, el equipo de científicos de datos de CentralAmericaData recurrió a una amplia variedad de fuentes de datos, tanto primarias como alternativas, públicas y privadas, así como información propia de la empresa cliente. En la creación de la metodología se utilizaron técnicas avanzas de minería de datos y machine learning.

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