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  • Foto del escritorJuan Arango

¿Cómo aplicar la logística predictiva?

La complejidad de la economía mundial durante los últimos años ha traído nuevas oportunidades para la cadena de suministro global, pero también un mayor riesgo de interrupción y un aumento de la incertidumbre. Por tal motivo, hoy el valor de los datos y su análisis se convierten en una punta de lanza para empresas de todos los sectores de la economía, que hoy tienen a su disposición tecnologías que permiten recopilar, analizar y diseñar soluciones para sus clientes y que se ajusten a las cambiantes condiciones del mercado global.


Frente a las diferentes afectaciones que ha sufrido la cadena de suministro global en los últimos dos años, efecto de la época de cierres fronterizos y de la posterior reapertura con un acelerado crecimiento de la demanda de materias primas y bienes superior a las capacidades logísticas del mundo, se debe plantear la pregunta ¿Cómo pueden ayudar el análisis predictivo de data a las cadenas de suministro?


Se deben definir inicialmente que existen herramientas tecnológicas avanzadas como el machine learning, geomarketing y minería de datos que permiten a las organizaciones identificar patrones y tendencias ocultas para comprender las tendencias del mercado, identificar la demanda, establecer estrategias de precios, conseguir un alto rendimiento de su inversión, optimizar y reducir los costos de inventario, temas clave que son competencia de los profesionales en logística.


análisis de datos
Análisis predictivo para cadenas de suministro

Observa el siguiente vídeo





Envío y logística:


Determina la frecuencia y la cantidades óptimas de envío para satisfacer la demanda

y minimizar los costos, analizando entre otros datos también las rutas más rápidas, tomando en cuenta la congestión del tráfico, la distancia, el clima y los puntos de entrega.



Previsión de la demanda:


Permite mejorar la previsión de la demanda mediante el análisis de las tendencias pasadas y actuales de consumo y en conjunto con la inteligencia de mercado y las previsiones económicas permite tener información más asertiva que permita el abastecimiento estratégico de mercancías y materias primas.


Gestión de inventarios:


El análisis predictivo permite a las organizaciones determinar los niveles óptimos de inventario para satisfacer la demanda y minimizar las existencias, permitiendo a los gestores de la cadena de suministro determinar los requisitos de inventario detallados por región, ubicación y uso, para evitar stock de baja demanda y de tener exceso de inventario de mercancías que posiblemente no se logren vender.


Análisis para la planificación de reposiciones. Mejora la disponibilidad de producto en los puntos de venta e impulsa los niveles de satisfacción del cliente. Necesita de:

Planificación integrada con el minorista, el distribuidor y a nivel de canal.

Optimización de la logística de cumplimiento, en especial en lo relativo a las funciones de almacén.



computadores
Gran cantidad de datos construyen los modelos predictivos

Trazabilidad end to end clave para el análisis predictivo.


Las herramientas predictivas necesitan de datos y para lograr los resultados esperados es preciso tener garantizada la visibilidad de extremo a extremo de la cadena de suministro. Aprovisionamiento, logística de entradas, almacén, inventario, fabricación, cumplimiento de pedidos, transporte internacional y local, distribución, toda la información construye bases de datos sólidos para anticiparse logísticamente.


La tecnología end to end da visibilidad a cada proceso; se conecta con los diferentes actores de forma integrada, evidenciando un flujo continuo de información en el que un retraso o fallo en cualquier punto, se propaga a través del sistema impidiendo una ejecución eficiente.


Eficiencia que se enfrenta en la actualidad a la volatilidad y la incertidumbre que han hecho que los modelos tradicionales de gestión logística poco a poco queden obsoletos, por eso se hace necesario fortalecer el suministro global que depende de muchos factores, y entre ellos será clave implementar de forma estratégica la planeación y previsión logística para responder ante situaciones complejas de abastecimiento con un sistema integrado y robusto de logística que tenga las herramientas disponibles para resolver las posibles interrupciones en el normal flujo comercial y de abastecimiento del mundo.





Fuentes retomadas:

https://www.centralamericadata.com/es/article/home/Cmo_ayuda_el_anlisis_predictivo_en_las_cadenas_de_suministro


https://retos-operaciones-logistica.eae.es/20664-2/#:~:text=La%20miner%C3%ADa%20de%20datos%20puede,sus%20proveedores%2C%20socios%20y%20componentes.


https://blog.es.logicalis.com/analytics/analisis-predictivo-el-futuro-de-la-cadena-de-suministro#:~:text=El%20an%C3%A1lisis%20predictivo%20es%20cada,que%20los%20costes%20se%20reduzcan.


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