El impulso de la venta online derivado de la irrupción de la pandemia de COVID-19 ha provocado que el sector logístico haya ganado más protagonismo que nunca en los últimos meses. Así, la industria se ha tenido que enfrentar a nuevos retos, dejando en evidencia la necesidad de apostar por la digitalización de los negocios. En este sentido, el desarrollo del análisis avanzado de datos, mediante técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial, permiten a las empresas impulsar su innovación al mismo tiempo que les proporcionan un mayor grado de eficiencia. Sin embargo, aunque existen múltiples tecnologías basadas en el Big Data que ofrecen claras ventajas al sector, como por ejemplo los sistemas de planificación de la mejor ruta de entrega en tiempo real, gran parte de las compañías españolas no han apostado aún por ellas.
Para poner fin a esta situación y guiar a las empresas en su proceso de digitalización, la patronal logística UNO y la empresa “everis” han publicado el informe “Tendencias tecnológicas post COVID-19 en el sector logístico”, en el que se analizan los principales retos a los que se enfrenta el sector, y se clasifican las tecnologías disponibles en función de su velocidad de amortización. Según el informe, el análisis de Big Data es el más atractivo desde este punto de vista, al ser la tecnología que ofrece un retorno de la inversión más rápido, pues proporciona un impacto inmediato en la operativa diaria de las empresas a pesar de requerir una inversión inicial relativamente poco costosa. Así, se destaca que el Big Data proporciona diversas ventajas para las compañías logísticas, ya que les dota de la información necesaria para poder reducir costes, optimizar recursos, ganar eficiencia, minimizar el impacto ambiental, y gestionar mejor la previsión de la demanda.
No es de extrañar, por lo tanto, que en los últimos años hayan surgido numerosos proyectos en nuestro país relacionados con la aplicación del Big Data en el sector logístico. Por ejemplo, la empresa Comextic ha sido galardonada recientemente con el premio “Pilot” a la Excelencia Logística en Aragón, gracias al desarrollo de un proyecto de integración de datos en tiempo real para la gestión de los procesos de almacenamiento, gestión de inventarios, transporte y servicio al cliente. Otro ejemplo lo encontramos en la startup SmartMonkey, que ha desarrollado una plataforma digital que ofrece a los repartidores la ruta más eficiente en tiempo real, a partir de la combinación de datos públicos sobre el tráfico y el entramado urbano, e información sobre el comportamiento y la experiencia de los propios repartidores.
Un caso de éxito en este sentido es el de la empresa de transporte estadounidense UPS, la cual, a partir de la recogida de datos mediante la colocación de sensores en todos sus vehículos, consiguió que sus entregas fuesen más eficientes, y que sus empleados ahorrasen más de cinco millones de litros de gasolina al año. Para ello, la compañía desarrolló un algoritmo mediante Big Data con el que, teniendo en cuenta factores como la velocidad o el tiempo invertido en cada entrega, se optimizó la elección de las rutas más adecuadas. Así, casos como este evidencian que el sector logístico español debe seguir las recomendaciones de UNO y everis, y apostar pronto por este tipo de tecnologías.
Más información:
Data Peers. (2018). 5 casos de éxito con Big Data. Obtenido de Data Peers: https://datapeers.itpeers.com/es/5-casos-sucesso-big-data/
El Mercantil. (14 de Octubre de 2020). El big data y la automatización lideran el ranking de tecnologías por su retorno de inversión. Obtenido de El Mercantil: https://elmercantil.com/2020/10/14/el-big-data-y-la-automatizacion-lideran-el-ranking-de-tecnologias-por-su-retorno-de-inversion/
Enes, V. (19 de 5 de 2021). Automatización logística e industrial: repensando la cadena de suministro. Obtenido de El Economista: https://www.eleconomista.es/opinion-blogs/noticias/11223819/05/21/Automatizacion-logistica-e-industrial-repensando-la-cadena-de-suministro.html
Europa Press. (11 de Mayo de 2021). Analiza cómo el ‘big data’ y la ciclologística pueden mejorar el reparto de mercancías en áreas urbanas. Obtenido de Europa Press: https://www.europapress.es/navarra/noticia-analiza-big-data-ciclologistica-pueden-mejorar-reparto-mercancias-areas-urbanas-20210511145826.html
Menéndez, L. H. (9 de Mayo de 2021). Excelencia logística con eficacia probada. Obtenido de Heraldo de Aragón: https://www.heraldo.es/noticias/economia/2021/05/09/excelencia-logistica-con-eficacia-probada-1490717.html?autoref=true
Redacción Interempresas. (26 de Octubre de 2020). Big data analytics, RPA y trazabilidad avanzada: tecnologías clave en la nueva logística postCOVID. Obtenido de Interempresas: https://www.interempresas.net/Logistica/Articulos/317124-Big-data-analytics-RPA-trazabilidad-avanzada-tecnologias-clave-logistica-post-COVID.html
Varela, A. F. (26 de Mayo de 2021). SmartMonkey, una de las startups españolas de logística favoritas para los fondos, pone el foco en el mercado internacional y ultima una nueva ronda de financiación. Obtenido de Business Insider: https://www.businessinsider.es/entrevista-xavier-ruiz-ceo-fundador-smartmonkey-867137
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