La integración de datos se ha convertido en la base del éxito en el sector de la logística y el transporte, donde el tiempo es dinero y la precisión es primordial. Como profesional experimentado de la logística y el transporte, eres consciente de la naturaleza dinámica del sector, por lo que ya te has dado cuenta de la importancia de los datos en la logística y el transporte.
Los datos y la gestión del transporte deben ir de la mano para lograr la máxima eficiencia, así que ¿por qué hay empresas que aún no convierten los datos en acciones? Sencillamente porque los datos están dispersos, y necesitan una visión general adecuada de todo en un solo lugar.
Según el estudio de Coyote, la obtención de datos coherentes (41%) y el cambio de estrategia en función de los resultados (41%) son los principales retos de los transportistas en materia de indicadores clave de rendimiento, seguidos de cerca por la fusión de datos de varios proveedores (40%).
Pero antes de nada, ¿qué queremos decir cuando hablamos de datos?
Los datos en diversos formatos, como números, texto e imágenes, se recogen y almacenan con diversos fines. Pueden ser brutos o procesados como base de la información y el conocimiento. El análisis de grandes conjuntos de datos permite descubrir patrones pasados, detectar cambios en tiempo real y predecir el futuro.
Comprendiendo la importancia de los datos, exploremos su importancia en el sector de la logística y el transporte, donde los datos abarcan las capacidades de almacenamiento, los plazos de entrega, el seguimiento de vehículos y el rendimiento de los transportistas.
La gestión del transporte necesita datos para ser eficaz: optimización del rendimiento y los costes del transportista
La eficiencia es el latido de la logística. Los retrasos, las imprecisiones y los retos inesperados suelen atascar los modelos tradicionales. ¿El remedio? Los datos. La información en tiempo real y los datos históricos son la clave para optimizar rutas, reducir costes y garantizar entregas puntuales.
Como vemos en el estudio de Coyote, los cargadores priorizan los KPI de entrega a tiempo como el factor más crítico, quedando el coste por envío en segundo lugar.
Una de las ventajas de utilizar la analítica de datos en el sector logístico es conocer los precios y negociar mejores acuerdos, reduciendo costes. Además, permite observar el rendimiento de los transportistas y compartir esa información para ayudarles a mejorar. Esto demuestra que el uso de datos es útil y necesario para que la logística sea más eficiente.
"En la era de los datos, quienes navegan por el panorama logístico sin aprovechar su poder están abocados al fracaso". - John A. LogisticsPro
Ya que hablamos de datos, es importante mencionar el aprendizaje automático o machine learning, que nos ayuda a comprender y predecir cosas a partir de mucha información. Para 2035, se espera que el aprendizaje automático, como componente central de la IA en logística, aumente la productividad en más de un 40 %.
Introducción del aprendizaje automático: rendimiento de las compañías y predicciones de precios
El aprendizaje automático, el motor del análisis predictivo, está cambiando la forma en que los transportistas enfocan sus operaciones.
Utilizar un proveedor de soluciones de aprendizaje automático te facilitará mucho la vida en tu búsqueda de la optimización logística. Con estas soluciones, podrás recopilar y organizar datos de forma eficiente, haciéndolos accesibles y comprensibles. Con estos datos organizados, podrás analizar métricas clave, identificar patrones y extraer información valiosa que te permitirá tomar decisiones informadas e implementar estrategias que mejoren aún más tu eficiencia y sostenibilidad.
Ventajas del aprendizaje automático en logística
Predecir tendencias futuras: Realizar predicciones de precios basadas en datos históricos ayudará a su organización a obtener información valiosa sobre las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes, lo que le permitirá optimizar los procesos y tomar decisiones precisas.
Visibilidad: El aprendizaje automático aporta ventajas a las partes interesadas al permitir tiempos de respuesta más rápidos y una mayor visibilidad en el proceso logístico. Con los sistemas basados en aprendizaje automático, los cargadores pueden responder rápidamente a sus necesidades, ya que la disponibilidad y los costes son directamente visibles. Esta visibilidad permite a los transportistas tomar decisiones bien fundadas basadas en datos en tiempo real, lo que garantiza unas opciones de envío óptimas y una buena relación coste-eficacia.
"Las organizaciones que adoptan la IA han sido testigos de una reducción media del 25% en los costes de la cadena de suministro de extremo a extremo".
Enfoque específico: Para los transportistas, la implementación de ML conduce a solicitudes específicas de envíos reales basadas en su disponibilidad y puntos fuertes. En lugar de limitarse a buscar tarifas, los transportistas reciben solicitudes de presupuesto específicas que se ajustan a sus capacidades. Este enfoque específico agiliza el proceso y mejora la eficiencia general del sector.
Emparejamiento eficaz: mediante algoritmos de ML, podemos identificar y conectar a los transportistas con cargas pendientes que se ajusten a sus rutas y horarios. Esta combinación simbiótica de capacidad vacía con cargas disponibles optimiza la utilización de los recursos. Reduce el desperdicio de kilómetros abiertos, en línea con nuestra misión de promover la sostenibilidad y minimizar el impacto medioambiental del transporte.
Ahora que reconocemos la importancia de los datos en la logística, es crucial abordar el reto de los datos fragmentados y difíciles de encontrar.
Una solución a este problema es CtrlChain, que ofrece una plataforma centralizada. Esta plataforma agiliza varios procesos logísticos, permitiendo a los usuarios reservar transporte, ver los detalles del pedido, reservar franjas horarias y acceder a documentos esenciales, como la prueba de entrega (POD).
Con funciones de seguimiento y análisis de los datos de los envíos, CtrlChain pretende mejorar la rentabilidad, la gestión de riesgos y la eficiencia general. Al crear un ecosistema integrado, la plataforma elimina la necesidad de que cargadores y transportistas dependan de múltiples herramientas, proporcionando un eje centralizado para acceder a todos sus datos sin problemas.
Al concluir nuestra exploración de la frontera de la logística basada en datos, recuerde que el futuro es ahora, y está escrito en código y algoritmos. Los datos no sólo están transformando nuestro sector, sino que nos están impulsando hacia una nueva era de eficiencia, colaboración y toma de decisiones informada. Aproveche el poder de los datos y deje que CtrlChain sea su brújula para navegar por el intrincado panorama de la logística. El futuro está impulsado por los datos, y usted está al timón.
