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 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 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.
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.
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.
La inteligencia de localización y la caracterización de zonas por medio de Big Data se están utilizando cada vez más para tomar decisiones de negocio en los sectores retail, inmobiliario, logístico y portuario, entre otros.
Los negocios pueden aprovechar los datos de puntos de interés (POI) para identificar patrones y tendencias de la población y los consumidores, tomando decisiones más inteligentes basadas en datos.
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 diferencia de los análisis históricos, el análisis predictivo de la cadena de suministro permite anticiparse y prepararse para el futuro, eliminando las conjeturas de los procesos de planificación y mejorando la toma de decisiones.
El análisis predictivo de la cadena de suministro utilizando herramientas tecnológicas avanzadas como el machine learning, geomarketing y minería de datos permite a las organizaciones identificar patrones y tendencias ocultas para comprender las tendencias del mercado, identificar la demanda, establecer estrategias de precios, conseguir un alto rendimiento de su inversión, optimizar y reducir los costos de inventario.
La construcción geoespacial, o "geoconstrucción", utiliza datos de una amplia gama de puntos focales, como la ubicación, la población y el medio ambiente, para influir en el diseño y la construcción de cualquier infraestructura con el fin de ahorrar, tiempo, dinero y reducir los residuos.
Los GIS (Sistemas de información geográfica) mejoran la eficacia de la planificación y el diseño de la construcción al integrar la información de localización en un entorno único. Su capacidad para almacenar Big Data se utiliza para mantener los datos de la construcción en formato digital, proporcionando una amplia gama de información a la industria con un mecanismo de rápida recuperación y capacidad de manipulación, así como el cálculo de las proporciones de construcción y la estimación de los costes.
La selección de ubicación se ha convertido en un punto crítico en el éxito o fracaso de cualquier industria, ya que tiene un gran impacto en el riesgo global de la empresa, así como en los costos de transporte, logística, salarios, alquileres y materias primas, entre otros.
Dónde ubicar las instalaciones industriales es una de las decisiones estratégicas más importantes que deben tomar las empresas. La identificación de la ubicación óptima es un problema espacial que requiere la comparación de atributos de diferentes localizaciones que tengan la mejor combinación de las variables y cualidades deseadas.
La última milla es el trayecto de un producto desde la estantería del almacén hasta la parte trasera de un camión y la puerta del cliente, siendo así el paso final del proceso operativo, cuando el paquete llega finalmente a la puerta del consumidor. Además de ser una de las claves para la satisfacción del cliente, la entrega de la última milla es la parte más problemática del proceso de envío.
Es una de las áreas logísticas en las que la Big Data puede tener un impacto real en las operaciones diarias, ofreciendo la oportunidad de optimizar los procesos internos y de controlar mejor los factores externos, desarrollando mejoras cualitativas y cuantitativas en las operaciones, áreas de la cadena de suministro y procesos logísticos, aportando significativas mejoras en las entregas de la última milla.
Cada día son más las empresas que recurren a la analítica predictiva para optimizar sus procesos, lograr mejores resultados de negocio e incrementar su participación de mercado.
Las organizaciones utilizan el análisis predictivo interno para pronosticar tendencias, entender y predecir el comportamiento de los clientes, mejorando el rendimiento e impulsando la toma de decisiones estratégicas.
Los modelos predictivos son herramientas estadísticas que utilizan aprendizajes automáticos apoyados por la extracción de Big Data para predecir y pronosticar resultados probables a futuro con la ayuda de datos históricos y existentes, introduciendo múltiples parámetros.
Pueden ser utilizados para predecir prácticamente cualquier cosa que contenga datos existentes, en todos los sectores imaginables, desde los índices de audiencia de cualquier programa, la próxima compra de un cliente, los riesgos crediticios, la toma de decisiones entre otros.
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