En el contexto de la Semana Europea de la Logística, no queríamos dejar de aportar nuestro granito de arena a este sector, uno de los estratégicos dentro de PiperLab, imprescindible y muchas veces falto de recibir la relevancia que se merece.

Según datos del Centro Español de Logística (CEL), este sector representa el 8% del PIB y a lo largo de 2018 movió un negocio de unos 110.000 millones de euros y empleó a más de un millón de personas. A nivel europeo, la logística representa un 10% de la economía y tiene ocupados a 11 millones de profesionales.

Es un sector generalmente entendido como tradicional y asemejado a la industria, en ocasiones “pesado” y poco ágil en lo que a evolución y transformación se refiere. Sin embargo, nada más lejos de la realidad. El sector de la logística está en constante evolución, adaptación y transformación. Es un sector constantemente mirando al futuro para poder adaptarse. Como muestra de ello y dentro del marco de actividad de PiperLab, en el año 2013, el área de innovación de DHL publicó el Paper Big Data in Logistics en el que ya entonces, se adelantaba a lo que sería la aplicación de tecnologías Big Data e Inteligencia Artificial a la logística.

Dentro del sector logístico, los datos ayudarían en la eficiencia operativa, la experiencia de los clientes y la generación de nuevos modelos de negocio.

En este estudio analizaban cómo los datos ayudarían al negocio en sus tres pilares fundamentales, la eficiencia operativa, la experiencia de sus clientes y la generación de nuevos modelos de negocio. En su visión, se podrían aplicar estas tecnologías para casos de uso como:

  • Modelos de optimización de última milla, previsión de demanda y optimización de rutas en tiempo real así como optimización de recursos para esta previsión de demanda.
  • Modelos de planificación estratégica de la red.
  • Modelos de previsión y planificación de la capacidad operativa.
  • Mejora continua en el servicio al cliente e innovación en soluciones.
  • Modelos de previsión de demanda y de planificación general de cadena de suministro para la optimización de la colaboración de la red.
  • Verificación de direcciones
  • ….

Si entonces, algunas de las soluciones parecían alejadas de la realidad (sólo el 14% de las empresas en el año 2013 tenían establecida una estrategia de data driven) hoy día, podemos considerarlas casi como naturales.

De hecho, la industria logística ya ha puesto en marcha bastantes de estas aproximaciones lo que les ha dado herramientas para afrontar un momento como el que estamos viviendo. No podemos olvidar que el sector logístico es uno de los sectores clave, imprescindible y que no ha parado con la crisis del COVID19 que tiene a medio planeta recluido.

Por mencionar algún ejemplo concreto:

  • SEUR, uno de los principales operadores de última milla de nuestro país, ante la caída ingente de la demanda de sus servicios en el negocio B2B, tomó la decisión de posicionar sus recursos para dar servicio a aquellos players que estaban necesitando o demandando un incremento. Esto lo ha podido realizar gracias a que desde el años 2015 tiene en marcha una solución de previsión de demanda y planificación de recursos, basada en Big Data y Machine Learning. Dejó que la fluctuación del negocio fuera la natural durante las dos primeras semanas de la puesta en marcha del Estado de Alarma en España, para poder tener una medida basada en datos objetivos, de la caída de unos y el incremento de demanda en otros, adaptando sus previsiones a futuro para poder, así, optimizar recursos y dar el servicio adecuado a todas sus líneas de negocio.

  • DHL Supply Chain, puso en marcha en 2018 una solución de previsión de demanda de transporte y de carga de trabajo en almacenes, con sus consiguientes modelos de optimización de recursos. Con el escenario actual de confinamiento para reducir la propagación del Coronavirus, una parte de su negocio se ha visto reducida a mínimos cuando no cerrada al 100%, mientras que otras áreas de actividad como consumo, farma y productos hortofrutícolas han incrementado drásticamente la demanda de sus servicios. Gracias a sus soluciones de previsión y optimización, han sido capaces de balancear la disponibilidad de todos sus recursos para dar el máximo servicio posible a estos sectores demandados por la sociedad y que son esenciales en esta situación.

Gracias a su modelo de optimización de recursos, DHL ha sido capaz de balancear la disponibilidad de todos sus recursos para dar el máximo servicio posible a los sectores esenciales que están siendo demandados por la sociedad en la situación actual de la crisis del Covid19

Pero lo que es más, los datos que gestionan las empresas logísticas son considerados un termómetro clave de la marcha de la economía. Probablemente, si analizáramos los datos que están generando podríamos no sólo prever el grado de caída o incremento de actividad en sectores concretos sino anticipar cómo va a ser la recuperación económica durante los próximos meses.

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