Logística e industria

Data Science y Big Data para sectores Logístico e Industrial

Las soluciones que PiperLab ofrece al sector logístico y al sector industrial permiten generar valor de negocio de la gran cantidad de datos que estos generan; se basan principalmente en modelos predictivos que permiten a las organizaciones detectar patrones de comportamiento, anticiparse a lo que va a ocurrir y tomar decisiones que conducen a la optimización de sus procesos, la generación de nuevas líneas de negocio y el incremento de las ventas.

Clientes destacados
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¿Sabías que...

la ubicación geográfica de un activo (calderas, carretillas, aires acondicionados….) determina su vida útil?

la latitud, a longitud o los tamaños poblacionales son datos relevantes para la previsión de las incidencias en determinado tipo de maquinaria?

en un mundo globalizado, los calendarios de festividades y eventos internacionales cada vez son más necesarios en modelos predictivos de demanda y aprovisionamiento?

para hacer una buena optimización de tareas es necesario tener en cuenta variables como la especialización de cada recurso, su desempeño histórico o su convenio laboral?

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Cifras
más de ingresos
Este es el porcentaje de ingresos adicionales que generan las empresas de los sectores tradicionales que aplican Data Science sobre sus datos.
de los 3PLs
respondieron en un estudio que la mejora en la toma de decisiones basadas en datos es esencial para el futuro de las actividades y procesos relativos a la cadena de suministro.
de la información
de la que dispone la industria a día de hoy NO se está utilizando para generar valor añadido.
soluciones de analítica predictiva
son para optimizar costes y servicios.
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Soluciones
Modelo de adopción o abandono
El objetivo es claro: reducir las bajas de clientes. El comportamiento de los clientes durante el periodo de vigencia del contrato de servicios o mantenimiento, así como las características del producto objeto del contrato, ofrece información útil para determinar si el cliente es proclive a darse de baja o por el contrario, a mantener o ampliar la cobertura del contrato. Asignamos un score de probabilidad de baja de los clientes con el objetivo de poder tomar decisiones de actuación para evitar las cancelaciones.
Optimización de tareas
La productivización de procesos dentro de las empresas hace que el trabajo se subdivida en tareas muy heterogéneas por sus objetivos, su duración, su impacto o por la especialización de los equipos que deben ejecutarlas. Todas estas condiciones junto a otras como los convenios, las bajas o las horas extras, hacen que, la tarea de planificar y asignar tareas sea un trabajo muy complicado, que, en ocasiones, es resuelto solamente con intervención manual de un planificador. Nuestros motores de optimización permiten, en cuestión de segundos, planificar el trabajo de varios años en grandes equipos, teniendo en cuenta todas las restricciones y modificando los resultados mediante el uso de parámetros disponibles para el planificador.
Detección de mercado potencial
Respondemos a dos preguntas: ¿qué cliente potencial tiene qué probabilidad de convertirse en un cliente? ¿Cuál es la oferta óptima para cada cliente existente y cliente potencial? El principal objetivo es la cualificación automática de oportunidades comerciales con el fin de dar apoyo al departamento de marketing y ventas para poder focalizar mejor los esfuerzos. A partir de una caracterización de los clientes de la empresa por sector y actividad, en base a información disponible para todo el mercado, asignamos un score de potencialidad a las empresas del mercado con situaciones, actividades y comportamientos similares a los clientes. Adicionalmente, la caracterización de los clientes nos da información sobre oportunidades de up/cross-selling sobre los clientes existentes.
Previsión de demanda
Entrenamos modelos de aprendizaje automático con los datos históricos de demanda de un determinado producto o familia, enriqueciendo la información con factores externos que puedan afectar a la demanda del producto en cuestión. A partir de dicha previsión se pueden tomar tanto decisiones de producción, como de reaprovisionamiento, como de distribución. Una previsión acertada de demanda es imprescindible para la planificación de los negocios.
Previsión de incidencias
El conocimiento de cuándo puede fallar una máquina o cuántas incidencias de un determinado tipo se van a producir en una zona durante las próximas semanas resulta extremadamente útil para planificar la carga de trabajo de los técnicos y optimizar recursos, así como anticipar la necesidad de piezas de repuesto que se requerirán.
Obsolescencia
Predecir el momento de ciclo de vida en el que se encuentran los activos de una empresa es vital para optimizar stocks y tomar decisiones de compras, así como conocer la previsión de obsolescencia y el momento óptimo de liquidación, incluso el canal adecuado para ello. Esto no sólo supone un ahorro de costes y una gestión optimizada de los stocks, sino que puede repercutir en el incremento de ingresos procedentes de ventas de material fin de vida, obsoletos y excedentes.
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Datos que utilizamos
“CRM, ERP y datos transaccionales
Datos históricos del cliente e información interna de la empresa referida a movimientos de entradas y salidas de mercancías, interacción con proveedores, etc.
Open data
Diferentes instituciones públicas, como el INE, portales gubernamentales de datos abiertos u otras, ofrecen la posibilidad de utilizar datos que integramos en nuestros modelos para mejorar la precisión de los mismos gracias a la información complementaria que explica los propios datos de cada cliente.
IOT
Datos procedente de máquinas, sensores de movimientos y golpes, testigos de humedad, etc.
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Testimonios
Planteamos un reto nada sencillo a PiperLab y, hasta el momento, estamos absolutamente sorprendidos del resultado. Su fórmula de aproximación al mercado, su conocimiento del sector y sus capacidades de análisis de datos les convierte en una apuesta segura.
Miguel Ángel Aparicio
Director Regional Zona Sur en Seur
PiperLab nos ha sorprendido con su entusiasmo. No era fácil resolver la cantidad de datos, y la combinación de ellos, y aun así nos han presentado un proyecto con resultados positivos sobre los que poder trabajar.
Jaume Alcover
Director de marketing en Baxi
Ha sido nuestra primera experiencia con una startup, y la verdad es que ha sido muy gratificante la flexibilidad, rapidez e ilusión que han puesto en el proyecto. A una multinacional como Carburos Metálicos, trabajar con PiperLab nos ha dado aire fresco y una chispa diferente de creatividad.
Marta Rodríguez
Directora de marketing en Carburos Metálicos
Además de sus innegables capacidades, tengo que resaltar su compromiso para la mejora de la oferta de servicios en Surus, siempre de forma ágil y con un trato muy cercano. ¡En PiperLab hay verdadero talento!.
Adolfo Cancelo
Socio fundador en Surus Inversa