Intermodalidad constante y en directo

Para las grandes empresas logísticas, el ‘big data’ supone solo ventajas en materia de costes, tiempo y relaciones

El big data, una de las 18 áreas en las que se divide el proceso de digitalización, se ha convertido en una herramienta indispensable para muchas actividades. Pero si hay alguna que actualmente ya no puede prescindir ni un solo día sin ella es la de la logística.

En una situación parecida a cuando nos preguntamos cómo podíamos vivir sin teléfonos móviles, las empresas del sector se extrañan de haber podido trabajar sin este proceso tecnológico de recolección y análisis de grandes cantidades de datos que no existía hace unos años.

“La logística es un sector de transacciones, produce muchísimos datos; históricamente, era muy difícil recolectarlos y manejarlos”, explica Xavi Esplugas, portavoz de DHL y del grupo Deutsche Post DHL. La comparación que hace Esplugas es muy gráfica: “Antes solo podías ver los árboles que tenías por delante; ahora, con el big data, puedes colocarte por encima y ver el bosque entero”.

En la práctica diaria del negocio, esta herramienta actúa de forma dinámica y eficaz. Por ejemplo, si un cliente de DHL pide 20 camiones para hacer una descarga, la base de datos aporta información externa como la climatología, el consumo y hasta el cálculo del personal necesario (fijo y temporal).

Y concluye que lo idóneo para ese transporte son 18 camiones. “Reduce el margen de error”, afirma Esplugas, como también sirve “para modelizar comportamientos humanos, ya que podemos mantener unas relaciones empresariales más racionales, que antes se basaban más en el feeling personal”.

Otro ejemplo son los millones de registros que permite, pues, según aclara el portavoz, “en una base de datos relacional, buscar una orden de compra específica llevaba media hora. Desde hace dos años, nos lleva cuatro segundos”.

El futuro más próximo

En Deliverea, gigante de la gestión logística del ecommerce, el big data ofrecerá (si no lo está haciendo ya) una mejora en la eficiencia y eficacia logísticas. “Por ejemplo, el poder incluir en el proceso de planificación de rutas las interacciones previas, ayudará a reducir la ratio de entregas no efectivas. Si, más adelante, lo combinamos con algoritmos de inteligencia artificial, se podrán realizar simulaciones más certeras de las necesidades reales ante picos de demanda estacional, uno de los grandes retos que tiene por delante la industria”, especifican desde la compañía.

La interconexión constante y en tiempo real entre dispositivos distintos situados en lugares diferentes es la enorme ventaja que presenta, a juicio de la empresa de transportes de mercancías española Sertrans.

En un informe reciente, esta compañía identifica, entre otras “revoluciones: la fijación adecuada de precios, al disponer del conocimiento de la demanda y de los costes derivados del almacenamiento; la rapidez en los inventarios, tarea que era engorrosa para cualquier empresa, o el control sobre procesos tan vitales y delicados como la cadena de frío”.

Esplugas coincide en que la posibilidad de identificar patrones mucho más macroeconómicos y la de interrelacionar áreas son aspectos que están revolucionando el sector. Precisamente, la interrelación es, para el portavoz de DHL, uno de los retos que comporta el big data.

En una empresa de ecommerce como Amazon, el big data es esencial. En esta compañía utilizan una combinación de métodos matemáticos, estadísticos y algorítmicos para aprovechar al máximo los datos de los que dispone y, así, “resolver las cuestiones sobre el negocio y la eficiencia en la logística para ayudar a los clientes a mejorar su experiencia de compra”, declaran desde su filial en España.

“Hay tres campos de interés. El primero de ellos se centra en la investigación operativa. Por ejemplo –explican–, se intenta reducir la distancia de entrega o los gastos de transporte. El segundo corresponde a la auditoría de los sistemas avanzados, ya que se debe asegurar que todos trabajan como se tiene previsto. Finalmente, el tercero cubre la investigación estadística para encontrar correlaciones y patrones que nos permitan descubrir nuevos enfoques”.

La compañía aclara que “se requiere mucha matemática y análisis para hacer todo lo que solicita el cliente cuando hace clic en comprar.

Logística postal

La alianza innovación-big data ha llegado también al sector público. La empresa estatal Correos está implantando en comunidades de vecinos de todo el país un proyecto llamado Home Paq, por el que la oficina postal se instala en los portales. Este instrumento, parecido a un cajero, permite entregar y recibir paquetes vía postal pero sin desplazamientos a una oficina de Correos ya que constituye una terminal.

“Es lo que en logística se conoce como la última milla, la entrega final al cliente con más valor añadido que la mera entrega o recogida”, asegura José López García de Leániz, CEO de Igeneris, la empresa que ha diseñado el proyecto de Home Paq para la compañía estatal. “En Correos están convencidos que este es su futuro más próximo: dotar de comodidad al cliente”.

De hecho, va a ser la primera compañía postal que implante Home Paq en las comunidades de vecinos, pues hasta la fecha, en España y en otros países, sólo existen en lugares de mucho tránsito público como gasolineras o estaciones de transporte.

Y aquí entra en escena como protagonista la analítica de datos. “El big data, junto con la Home Paq, permite que las empresas accedan al marketing”, afirma José López. “Cuando un cliente navega por la red en busca de un producto, la empresa sabe dónde, cuánto y cuándo lo hace. Con estos datos puede ofrecer un mejor servicio al cliente y así, enviarle mediante el Home Paq distintos productos para que elija, si nota que duda en la elección de color o tamaño, por ejemplo. O si ve que no se decide en la web, puede dejarle disponibles los productos durante 24 horas en la terminal del domicilio con un código, aunque la empresa vendedora se arriesga a que el cliente no compre nada. “Pero le habrá dado todas las facilidades”, añade.