La mayoría de los gerentes de las cadenas de suministro tienen una visibilidad limitada sobre cuáles de sus proveedores de primer nivel tienen riesgos y exposiciones derivadas de los proveedores de segundo y tercer nivel. Esencialmente, no saben quién suministra a sus proveedores.
La analítica de localización permite identificar participantes o partes de las cadenas de distribución desconocidos u ocultos, ayudando así a minimizar y controlar mejor los riesgos de interrupción.
La Big Data reúne datos de diferentes aplicaciones, infraestructuras, fuentes de terceros y tecnologías emergentes como la inteligencia de localización para mejorar la toma de decisiones en los procesos estratégicos, tácticos y operativos que conforman la gestión de la cadena de suministro.
Esta herramienta remodela las cadenas de suministro proporcionando datos útiles y procesables que pueden ayudar a mejorar la eficiencia de las empresas individuales y de los ecosistemas en los que operan, ayudando a sincronizar la planificación y la ejecución de la cadena de suministro mejorando la visibilidad en tiempo real de estos procesos y su impacto en los clientes y en el resultado final. Lea el artículo completo aquí
La Big Data está transformando la forma en que los líderes administran las cadenas de suministro en todos los puntos de contacto, desde el abastecimiento y la fabricación hasta la logística y el servicio al cliente.
¿Qué es la Big Data aplicada a cadenas de suministro?
La aplicación de Big Data en cadenas de suministro es la aplicación de inteligencia de alto nivel derivada de la analítica de datos de una organización de sus procesos operativos, desde la adquisición y el procesamiento hasta la gestión del inventario, la distribución, etc., proporcionando una base para los esfuerzos de automatización y mejora continua de las operaciones logísticas.
Los análisis de movilidad permiten identificar las características de las paradas y rutas de tránsito, ayudando a determinar y mejorar la cobertura global de cualquier sistema de tránsito.
En el transporte público, la analítica de movilidad puede ser de gran ayuda para las autoridades, que se enfrentan a diversos retos como la congestión vial y la diversidad de medios de transporte, entre otras. Esto plantea dificultades a los responsables y operadores del transporte público a la hora de realizar la planificación correspondiente.
El secreto de la selección del emplazamiento en un mercado tan competitivo se basa en la capacidad de analizar los datos adecuados y ser capaz de entender e interpretar las estrategias de selección de emplazamientos de las localidades cercanas para adelantarse a sus planes de expansión y obtener una ventaja competitiva.
¿Dónde? Esta es la pregunta fundamental que guía cualquier decisión de selección de emplazamiento.
El mantenimiento predictivo basado en big data y datos geoespaciales busca definir el mejor momento para realizar trabajos en un activo, de manera que la frecuencia de mantenimiento sea la menor posible y la fiabilidad sea la mayor posible sin costes innecesarios.
Los equipos de mantenimiento están empezando a adoptar el uso de big data y modelos predictivos para mejorar el rendimiento, esto ayuda a establecer programas de mantenimiento, que reducen el tiempo de inactividad y ahorran costes de mantenimiento, al mismo tiempo que amplían la vida útil de sus equipos, reducen las tareas de innecesarias y optimizan el inventario de piezas de repuesto.
Las empresas de repartición aprovechan la inteligencia de localización para tener una mejor captación de mercado y maximizar la experiencia del cliente.
Cada vez más negocios se incorporan al negocio de la entrega de productos. Esta búsqueda, a su vez, los ha llevado a necesitar de la inteligencia de localización, ya que les permite medir y controlar varios factores críticos para el éxito de su negocio, o sus procesos, incluyendo actualizaciones de tráfico en tiempo real, localización de direcciones de entrega, rutas, entre otras muchas cosas.
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.
Los minoristas necesitan utilizar modelos predictivos para tomar información conocida, incorporar información supuesta sobre sus clientes y factores de mercado, y combinarla con el fin de pronosticar las ventas o la rentabilidad.
Los modelos predictivosson una forma muy eficaz de identificar una zona idónea para lasestrategias de expansión, ya que se han convertido en herramienta vital para reducir cientos de lugares potenciales a un puñado o incluso a uno solo, cuando se identifica un sitio potencial, se combinan con capas de datos adicionales para determinar si cumple los requisitos del modelo, los objetivos de rendimiento de ventas y otros factores importantes específicos de sus necesidades comerciales. Lea el artículo completo aquí
Al incorporar los análisis de movilidad a la planificación urbana, es posible desarrollar infraestructuras adaptadas a las necesidades de los ciudadanos, mejorando así las condiciones de vida en la ciudad. Además, los datos de localización ayudan a optimizar costos y a priorizar los proyectos de la administración gubernamental.
¿Qué proporcionan los análisis de movilidad a la planificación urbana?
La analítica de la localización está ocupando su lugar como herramienta clave para identificar lo que los consumidores quieren y necesitan, independientemente de su riqueza o estatus demográfico. El COVID ha provocado cambios de comportamiento totalmente inesperados.
El uso de la data geoespacial, otorga una visión profunda de las relaciones logísticas, legales y comerciales entre las corporaciones e instalaciones de diferentes empresas en cualquier lugar del mundo.
La inteligencia de localización y los análisis de movilidad han revolucionado la forma en que los negocios generan ventajas competitivas dentro de los diversos sectores empresariales, poder inferir el comportamiento y las relaciones de las empresas se ha convertido en una realidad gracias a este tipo de técnicas tecnológicas.
Los análisis de micro-movilidad mejoran las estrategias de expansión de los retailers, ya que identifican con precisión los datos demográficos de los consumidores, comprendiendo el comportamiento de los clientes y el rendimiento de sus competidores.
La micro-movilidad es una metodología que combina los datos geoespaciales y los análisis de movilidad para resolver diversos problemas y mejorar las estrategias de expansión, ayudando a comprender cómo se mueven las personas en torno a determinadas ubicaciones físicas, permitiendo a las empresas analizar los patrones de movimiento alrededor de lugares específicos, como las tiendas minoristas, para extraer información significativa.
Existen varias formas de introducir la inteligencia de localización en la cadena de suministro. Si se quiere mejorar los plazos de entrega y aumentar el rendimiento, es vital identificar y resolver las causas fundamentales de los retrasos.
La mayoría de los retrasos en la cadena de suministro no se producen cuando las mercancías están en movimiento entre proveedores y ubicaciones.
La adecuación de la demanda y la oferta, es la base del modelo de negocio de cualquier empresa cuyas operaciones dependen de la micro-movilidad, ya que por cada unidad de demanda que no se satisface, se pierde un pedido, lo que conlleva a la perdida de ganancias y fidelidad de los clientes.
Todas las empresas que dependen de la micro-movilidad pueden gestionar mejor sus activos mejorando sus algoritmos con la inteligencia de localización y los análisis de movilidad, identificando la demanda alcanza picos o caídas más allá del valor promedio con el fin de prever o resolver cualquier tipo de problema inesperado y generar soluciones basadas en Big Data. El seguimiento móvil ayuda a saber lo que está ocurriendo u ocurrió sobre cualquier terreno y enseña cómo ser proactivo al respecto.
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