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Las tendencias y los modelos de negocios evolucionan a gran velocidad y nosotros debemos cambiar con ellos. Ejemplos de ello son el comercio electrónico, la estrategia omni-channel o el Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés). En un artículo publicado en Forbes con el título de “Supply Chain Trends To Follow In 2017”, Steve Banker hace hincapié en dos conceptos que bajo su punto de vista son bastante nuevos en el mercado: la torre de control en la cadena de suministros y el análisis predictivo en las startups.  Veamos los beneficios que tiene para los profesionales de logística actualizarse con  estas tendencias.

La torre de control de la cadena de suministro

Banker explica que la torre de control es donde se ejecuta el S&OP (proceso para la ejecución de la estrategia de negocio) y donde se organiza la cadena de suministros. La organización es más efectiva cuantos más datos externos, pertinentes y contextualizados puedan introducirse en la torre de control.

Por su parte, el grupo Spend Matters Networks define la torre de control como una herramienta que se enfoca en coordinar los flujos más importantes: materiales, información y dinero a lo largo de toda la cadena de suministro, desde la materia prima hasta el consumidor final.

El Big Data es una de las piezas claves de la torre de control ya que filtra información necesaria para la organización de la empresa. La torre de control gestiona en tiempo real la información proporcionada, lo que facilita a las empresas administrar su negocio.

El análisis predictivo en las startups

En su artículo Banker apunta que el análisis predictivo en las startups ha ido emergiendo y haciendo un trabajo interesante con información del IoT, que para quien no se sienta familiarizado con el término se trata básicamente de un  grupo de objetos de uso cotidiano interconectados entre sí gracias a la red. El IoT cuenta con sensores que almacenan y gestionan datos.

Pero, ¿qué es el análisis predictivo?

“El análisis predictivo implica la aplicación de técnicas de análisis estadístico, consultas analíticas y algoritmos automáticos de aprendizaje automático a conjuntos de datos para crear modelos predictivos que sitúen un valor numérico o puntuación en la probabilidad de que ocurra un evento particular”, Margaret Rouse que administra WhatIs.com, la enciclopedia y centro de aprendizaje de TI de TechTarget.

Rouse asegura que las aplicaciones de software de análisis predictivo utilizan variables que pueden medirse y analizarse para predecir el comportamiento probable de individuos, maquinaria u otras entidades.

“Las áreas de marketing, los servicios financieros y las compañías de seguros han ido adoptando la analítica predictiva, al igual que los grandes motores de búsqueda y los proveedores de servicios en línea. También se utiliza en industrias como la sanitaria, el comercio minorista y la fabricación”, argumenta.

Volviendo a Banker, en su artículo comenta cómo algunas empresas ya lo aplican en el transporte marítimo y de carretera para obtimizar el transporte de carga marítimo y para predecir cuándo un conductor de camión puede dormirse y tener un accidente.

Así, mientras que gracias a la torre de control se obtiene una mejor rentabilidad de la cadena de suministros, de recursos y de dinero, el análisis predictivo nos ayudará, por ejemplo, a analizar quiénes son los mejores consumidores , qué producto necesitan y la mejor manera de organizar la logística.

Una cosa está clara y es que hoy en día para poder avanzar resulta fundamental conocer la importancia que tiene el almacenamiento en la cadena logística y cuál es el cambio radical que deben dar las organizaciones para convertirlo en elemento estratégico de decisión.

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Topics: logística

Marta Miera

Written by Marta Miera