¿Cómo incluir la Analítica en Logística?
27 April 2020
Noticias

En la última década, los datos se han convertido en el principal valor agregado en las organizaciones. El mundo de la logística es gigante, donde existen distintos actores dentro del ciclo logístico de una carga, desde la salida de su centro de producción/distribución hasta el lugar donde ésta se va a comercializar. Para poder traducir todos los datos generados a partir de la logística en información que permita generar acciones, es muy importante saber qué indicadores son los mejores para realizar seguimiento a los viajes, las cargas, las entregas, entre otros.

Los KPI de seguimiento de la operación cumplen un papel fundamental descubriendo aquellas acciones cuello de botella donde se podrían implementar mejoras. En este tipo de industria aspectos como reducir tiempos, optimizar envíos, tener seguridad en la ruta, generar y manejar alertas dan una gran ventaja competitiva.

Algunos de los agentes importantes dentro de la logística son las empresas transportistas, quienes son los encargados de realizar el transporte (terrestre, aéreo o marítimo) de manera efectiva dentro de la cadena de suministro. De allí surgen datos asociados a tiempos (de carga, de espera, de viaje, etc.), a rutas (paradas planificadas, paradas realizadas), a distancias (entre paradas) y eventos en la ruta (tráfico, clima, incidentes relacionados con manifestaciones).

Es aquí donde involucrar analítica puede generar diferencia entre tener un envío exitoso y uno que no. Es insuficiente solo tener información. Saber cómo manejarla, gestionar la ruta y optimizar la carga y la flota misma se hace realmente importante. Este objetivo se cumplirá a través de las siguientes etapas: recopilación de datos, estudio de la calidad de estos, preparación y visualización, análisis y automatización de información.

Una mejora importante en este ámbito es una óptima gestión de alertas ya que aplicando analítica se pueden reducir los falsos positivos y dar foco a aquellos eventos donde se requiere realmente realizar alguna acción. Para los clientes, es fundamental saber quién lleva su carga y en qué vehículo. A partir de esto, se promueve la implementación de modelos de evaluación de los conductores y de los vehículos, donde se tienen en cuenta factores como eventos en los que estuvieron involucrados, experiencia, permisos de transporte, entre otras observaciones.

En ALTO MovUp estamos trabajando en poder traducir esos datos en información. Para lograr esto, hemos implementado el uso de IoT (GPS y sensores vinculados a los vehículos transportistas) para la captura de los datos. A partir de esto, es posible generar indicadores de ubicación en tiempo real de los vehículosdistancia recorridadetenciones planificadas y no planificadascuál es el estado de la carga que transportan, entre otros. En este aspecto nos enfrentamos al reto de manipular grandes volúmenes de datos debido a que la solución funciona para cualquier empresa con activos en movimiento (terrestre, aéreo o marítimo). La propuesta de ALTO MovUp es utilizar tecnologías que respondan a las necesidades de cada cliente y al mismo tiempo minimicen el costo operativo.

El objetivo de ALTO MovUp es ser una empresa pionera en el análisis de data en movimiento que entrega visibilidad en tiempo real, genera control de excepciones y del trayecto de activos en movimiento. Para cumplirlo, creamos un equipo de personas de diferentes áreas del conocimiento, todos quienes aportan a generar una solución adecuada para encontrar ese valor agregado que tienen los datos y así poder brindar a nuestros clientes todas las respuestas a sus dificultades y particularidades en la operación de su negocio.

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