Optimizar la logística y transporte con data analytics en empresas de FMCG y CPG

La logística y transporte en los sectores de FMCG (Fast Moving Consumer Goods), CPG (Consumer Packaged Goods), y bienes industriales, se encuentra ante retos importantes relacionados tanto con los tiempo de entregas, como con los costes y la disponibilidad de transportistas. Asimismo, la industria está encontrando nuevos actores con soluciones innovadoras de alto impacto, y que obligan a las empresas a actualizar su proceso de gestión en la logística y el transporte.

Están apareciendo plataformas que ofrecen mejoras en la productividad a través de la logística inversa o del cross-docking (sistemas de distribución integrada), así como soluciones al problema de la capacidad limitada de los camiones para empresas que no utilizan todos sus recursos disponibles. Esta tendencia está rompiendo con los moldes tradicionales de logística y es esencial para mantenerse como líderes en el mercado. Sin embargo, el denominador común de todos estos retos es que pueden llevarse a cabo a través del uso de la tecnología y del acceso y análisis de datos.

Según un informe de PwC, 9 de cada 10 expertos en transporte y logística opinan que el análisis de datos será fundamental para el éxito de sus negocios en los próximos cinco años, una proporción mayor que en las demás industrias. Esta cifra ha aumentado considerablemente desde 2016, ya que solo el 50% de los encuestados opinaba que el análisis de datos sería clave para sus empresas en aquel momento.

Se estima que el análisis de datos será fundamental a la hora de tomar decisiones en la industria de la logística. Informe Industry 4.0: Building the digital enterprise de PwC.

Hoy en día, las empresas productoras disponen de más datos sobre logística que nunca, lo que combinado con el acceso a un análisis avanzado podría garantizarles información para mejorar procedimientos y operar con mayor eficiencia.

Mejoras de la logística con el análisis de datos

Datos sobre recogida y entrega

Para sacar el máximo partido del análisis de datos es importante recopilar los datos adecuados. En la logística de las empresas manufactureras (FMCG, CPG, y bienes industriales), esto se traduce en la necesidad de que las empresas hagan un seguimiento de una serie de variables, como: los tiempos de entrega, la tasa de éxito, el porcentaje de incidencias, la proporción de entregas a tiempo, o el tipo de transporte empleado. De esta manera, los managers de logística y de almacén pueden medir y analizar el rendimiento de las operaciones diarias e identificar la manera de trabajar con mayor eficiencia.

Acceso a los datos

Aunque es evidente que hoy en día hay una cantidad de datos disponible para los managers de logística de producción sin precedentes, es necesario contar con los conocimientos adecuados para extraer la información relevante y accionable. Identificar métodos para que los managers de logística puedan ver y comprender los datos obtenidos permitirá tomar decisiones más acertadas para conseguir un rendimiento óptimo en operaciones. Las plataformas visuales para la toma de decisiones permiten mejorar la previsión, planificación de la ruta y optimización de la capacidad, evitando por ejemplo hacer kilómetros en vacío.

En el futuro, la combinación del análisis de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial podrían incluso permitir a los managers configurar rutas dinámicas al instante sin necesidad de que tengan que participar ni responder a consultas de forma constante.

Sistema de seguimiento

Las empresas receptoras de las mercancías de los productores, demandan mejores estándares en el seguimiento y estado de los envíos, lo que abre una gran oportunidad a través del tracking, los procesos de seguimiento de entrega, y nuevos modelos de predicción más precisos. Una encuesta reciente llevada a cabo por Inbound Logistics ha revelado que el 82% de los managers de logística opina que el mayor reto al que se enfrentan a la hora del transporte es la visibilidad. Una manera efectiva de solucionar este problema es integrar una cadena de suministro potenciada por analítica de datos que mejoren el seguimiento y la predictibilidad, optimizando considerablemente las operaciones diarias de los productores.

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