¿Cuáles soluciones para el seguimiento de los productos por artículos?

Una logística eficiente es el corazón de la cadena de suministro y el motor del comercio y la economía. Si es cierto que los consumidores exigen envíos más rápidos, costes más bajos y una experiencia óptima para el cliente, la logística debe adaptarse, innovar continuamente y aprovechar las soluciones basadas en datos que proporcionan una visibilidad completa de la cadena de suministro.

Las empresas que prestan servicios de seguimiento internacional de artículos deben aplicar soluciones tecnológicas innovadoras y flexibles para obtener una ventaja competitiva y garantizar una experiencia óptima para el cliente. Gracias a la creciente implantación de estas soluciones, el sector logístico puede avanzar hacia una transición digital que aportará valor añadido a todos los actores involucrados.

Las nuevas tecnologías ayudan a la cadena de suministro

Las soluciones innovadoras para la visibilidad de la cadena de suministro y, por lo tanto, para una logística eficiente que pueda hacer un seguimiento de los productos a nivel de artículo, contribuyen en gran medida al proceso de digitalización progresiva de las empresas.

Este proceso se apoya en una serie de tecnologías innovadoras esenciales, como el Internet de las Cosas (IoT), el análisis de Big Data, la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML), que son el andamiaje que sustenta el software para la visibilidad y la gestión dinámica de la cadena de suministro, el lugar de aterrizaje al que deben aspirar las empresas que deseen innovar en sus procesos y operaciones.

En el caso del IoT, estamos hablando de todos aquellos dispositivos de campo que permiten la monitorización de los envíos, posiblemente en tiempo real, transmitiendo una serie de datos e información esencial -incluyendo localización, temperatura, humedad, etc. – para el buen flujo del producto a través de la cadena de suministro. 

Cuando hablamos de Big Data Analytics, tenemos que analizar el tema pieza por pieza: Big Data son el conjunto de tecnologías y metodologías de análisis de datos masivos, que tienen la capacidad de extrapolar, analizar y relacionar una enorme cantidad de datos heterogéneos, estructurados y no estructurados, para descubrir los vínculos entre diferentes fenómenos y predecir los futuros; Analytics son algoritmos, tecnologías y software implementados para estudiar y buscar conexiones y correlaciones entre los datos. El Big Data sin la analítica no es más que una enorme cantidad amorfa de datos; la analítica sin el Big Data no es más que una herramienta estadística. Es la combinación de Big Data y analítica la que crea una herramienta completamente diferente con un enorme potencial, Big Data Analytics. Se trata de tecnologías y software aplicados al estudio e investigación de las conexiones y relaciones entre los Big Data, y capaces de extraer nueva información y crear nuevas formas de valor.

Por último, llevando el tema de la Inteligencia Artificial al mundo de la logística, podemos ver aplicaciones que, gracias a diferentes modelos de Machine Learning, aportan mayor autonomía a procesos que en el pasado se realizaban de forma manual. De hecho, existen aplicaciones de software que pueden automatizar procesos de gestión y compartición de datos, gestionar fenómenos imprevisibles como la intensidad del tráfico en un momento dado, establecer el momento óptimo para una operación de descarga o la cantidad ideal de stock en el almacén.

El uso coordinado de estas tecnologías permite a las empresas aplicar un enfoque basado en los datos.

Enfoque basado en datos: qué significa y cómo utilizarlo para mejorar el sector logístico

La frontera del uso de los datos para tomar decisiones se ha ampliado de forma espectacular: muchas empresas de alto rendimiento construyen hoy sus estrategias competitivas sobre la base de la información derivada de un análisis en profundidad de grandes cantidades de datos, capaz de generar excelentes resultados empresariales. En esto consiste exactamente el enfoque basado en los datos: utilizar tecnologías innovadoras de recopilación y análisis de datos de forma proactiva a lo largo de la cadena de suministro para tomar decisiones informadas, no basadas en sensaciones subjetivas, y ancladas en la medida de lo posible en los propios datos. Así, surge la importancia crucial de los datos:

“Hace años que se repite que los datos son el nuevo petróleo. En realidad, creo que están destinados a ser como el nuevo agua: simplemente un recurso fundamental para nuestras empresas y nuestras vidas.”

Joel Gurin, fundador y autor de OpenDataNow

Importar el enfoque basado en datos a las empresas de la cadena de suministro significa poder establecer una logística eficiente en todas las etapas de la cadena.

Podemos tomar el ejemplo de una solución de seguimiento de un producto en tránsito en la cadena de suministro: las empresas suelen utilizar una plataforma independiente y no integrada, adquirida al proveedor de los dispositivos o sistemas utilizados en la empresa de logística. En estos casos, los datos de seguimiento del producto a nivel de artículo no están vinculados a las operaciones de la empresa: puede ocurrir, por ejemplo, que yo sepa la temperatura a la que está mi producto, pero para ver si está a cargo del proveedor de servicios logísticos o si está a cargo de otra persona, tengo que ir a consultar otro sistema o hacer llamadas telefónicas, intercambiar correos electrónicos. En definitiva, se trata de un hecho habitual, pero que sirve para poner de manifiesto cómo la experiencia óptima del cliente no es fácil de garantizar, puede dar lugar a acciones que requieran mucho tiempo y, desde luego, depende del nivel de integración que tengan los sistemas de la empresa.

Volviendo al enfoque basado en los datos, su aplicación garantiza la coordinación de la oferta y la demanda, la gestión óptima del stock en los almacenes, el seguimiento de todos los transportistas en movimiento y, en general, la disponibilidad de información oportuna y en tiempo real sobre todas las operaciones. Este nivel de conocimiento granular proporciona a las empresas un control sin precedentes sobre los productos en tránsito a través de la cadena de suministro y, cuando se utiliza para rastrear los productos a nivel de artículo, da a las empresas la capacidad de proporcionar a los consumidores una experiencia de cliente de alto nivel que refuerza la marca y realiza ahorros en tiempo y recursos. Esto se debe a que el enfoque basado en datos es un paso clave en la dirección de la visibilidad total de la cadena de suministro.

Visibilidad en el seguimiento, ¿cómo mejorar?

Los que trabajan en la cadena de suministro saben que tener visibilidad en toda la cadena es un requisito previo para una logística eficiente. El camino hacia la visibilidad de la cadena de suministro es intrincado y está rodeado de muchos retos, pero no es imposible. Hemos reunido algunos pasos básicos que le ayudarán a estructurar una visibilidad de la cadena de suministro 100% operativa.

“El primer objetivo debe ser construir los dos pilares fundamentales de la visibilidad de la cadena de suministro: la trazabilidad y la transparencia.”

En otras palabras, es necesario recopilar información detallada sobre productos y procesos, y determinar qué información debe compartirse, con quién y cuándo. Veamos cuatro pasos para lograrlo: 

• Digitalización de datos: sin digitalizar todos los registros en papel y los procesos manuales, no es posible iniciar el camino hacia la visibilidad y recoger información precisa sobre las operaciones. La gestión de los expedientes digitales permitirá almacenar y procesar una gran cantidad de datos, y conducirá a la transparencia al compartir la información recopilada.
• Recopilar datos fiables y acabar con los silos: hay que tener un conocimiento claro de todos los agentes de la cadena de suministro, para saber quién posee qué información y disponer de un mecanismo para compartirla. Sin embargo, obtener la información no siempre es fácil: muchas empresas, por ejemplo, sólo reciben una notificación cuando el envío llega a un punto de control (como un puerto o un centro de distribución), pero desconocen la ubicación y el estado de sus productos durante el tránsito. La solución es encontrar la plataforma de conectividad adecuada que pueda integrarse con independencia de las tecnologías o los sistemas heredados en uso. Debe ser capaz de conectar a todos los actores clave y garantizar que todas las partes interesadas puedan acceder fácilmente a los datos.
• Aprovechamiento de los datos: la interpretación de los datos recogidos permitirá gestionar las irregularidades de forma proactiva antes de que se produzcan, ahorrando tiempo y dinero a la empresa y manteniendo un alto nivel de satisfacción de los clientes. El análisis de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las tecnologías que permiten esta fase.
• Creación de una red ampliada de la cadena de suministro: una vez que se han digitalizado los datos, se han reunido todos los datos fiables y se han explotado para obtener información fiable que permita tomar decisiones basadas en los datos, debe desarrollarse una red ampliada de la cadena de suministro, para proceder en la línea de un enfoque colaborativo de la gestión de la cadena de suministro.

Conclusión

Los consumidores de hoy en día esperan que los productos se entreguen en el menor tiempo posible y que las empresas de logística compartan información sobre el producto desde los primeros momentos en que está en tránsito por la cadena de suministro. Las cadenas de suministro están sometidas a una gran presión para satisfacer estas expectativas flexibles de los consumidores, y los gestores de la cadena de suministro deben asegurarse de que los productos adecuados estén en el lugar correcto en el momento adecuado.

La logística eficiente, y por tanto la visibilidad completa de la cadena de suministro, sólo es posible mediante tecnologías innovadoras basadas en datos: el futuro de la cadena de suministro depende de la capacidad de recopilar información granular tanto de los productos como de los procesos, de compartir esta información con las partes interesadas adecuadas en el momento oportuno, de dar sentido a la información recopilada y, por último, de construir una red ampliada de la cadena de suministro.