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.
Entender cómo llega un producto a las manos de los clientes requiere una visión amplia y completa de la lista de todas las empresas participantes en el proceso de distribución, desde las fábricas hasta el último distribuidor al cliente final
La inteligencia de localización permite mapear en su totalidad la cadena de suministro, para identificar todos componentes que forman parte del proceso.
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.
Aprovechar los datos actuales e históricos de los movimientos de localización permite comprender los retos actuales y construir ciudades inteligentes, flexibles y eficientes.
A medida que más ciudades comienzan a implementar la planificación de ciudades inteligentes con base en ciencia de datos, los conocimientos de big data ayudan a formar las políticas que beneficiarán a los barrios y a las personas que viven en ellos.
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.
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?
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.
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.
Los mapas de calor son utilizados por todos los sectores empresariales para identificar los patrones de movilidad peatonal y vehicular de una zona o punto de interés, ya que su visualización presenta múltiples datos de forma que tengan un sentido inmediato.
Los mapas de calor pueden ser utilizados para identificar patrones de movilidad desde una escala a nivel país, hasta un nivel más detallado como la infraestructura de una tienda u edificio.
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.
El COVID-19 y el cambio climático han impactado directamente las cadenas de suministro de los sectores e industrias que más derrama económica generan.
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.
A través del análisis de datos es posible mejorar el funcionamiento de los vehículos, reducir costes, mejorar procesos, establecer estrategias, optimizar rutas y tiempos y prever e identificar problemas, entre otros.
El análisis del transporte toma diversos ecosistemas de datos, ayudando a los líderes del sector, a utilizar técnicas analíticas avanzadas como machine learning, Big Data y data geoespacial, para optimizar las estrategias de negocio del sector.
A partir del 20 de julio la aerolínea reiniciará el vuelo entre la capital española y el país centroamericano, en un inicio se ofertaran dos frecuencias semanales.
Directivos de Air Europa anunciaron que los martes y domingo se operara la ruta, y el vuelo se realizará en un Boeing 787 dreamliner.
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