Muy buenas, le damos la bienvenida de nuevo a nuestro blog. En la dinámica y competitiva industria de la logística, las empresas de tercerización logística (3PL) enfrentan el desafío constante de mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones informadas. La integración de datos emerge como una solución estratégica, permitiendo a estas empresas consolidar información de múltiples fuentes para optimizar la cadena de suministro, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente.
Este artículo analiza cómo la integración de datos puede transformar la logística 3PL, ofreciendo una visión detallada de sus beneficios, estrategias clave para su implementación, y cómo puede mejorar significativamente la toma de decisiones en un sector tan crítico. Adentrémonos en el mundo de la logística 3PL y descubramos cómo la integración de datos está marcando la diferencia.
El sector logístico está cada vez más orientado a los datos en la era digital moderna. A medida que los proveedores de servicios logísticos a terceros (3PL) gestionan redes de distribución más complejas y operaciones omnicanal, tienen acceso a montones de datos que abarcan todos los aspectos de la cadena de suministro. Sin embargo, no basta con recopilar datos. Para obtener una verdadera ventaja competitiva, los 3PL deben aprovechar la analítica avanzada para transformar los datos operativos brutos en perspectivas significativas que impulsen una toma de decisiones más inteligente.
Los beneficios potenciales de la analítica de la cadena de suministro son inmensos. Al adoptar un enfoque basado en datos, los 3PL pueden alcanzar nuevos niveles de visibilidad, eficiencia y servicio al cliente. La analítica permite a los 3PL optimizar todo, desde las rutas de transporte hasta los flujos de trabajo en el almacén. La información obtenida puede ayudar a abordar los puntos débiles, evaluar el rendimiento, evitar interrupciones, prever la demanda futura y mucho más. Sin embargo, las oportunidades analíticas también conllevan grandes retos. Para cosechar los frutos, los 3PL deben modernizar su tecnología, fomentar conjuntos de habilidades analíticas y seguir las mejores prácticas para una implementación eficaz.
El enorme potencial de la analítica en las operaciones 3PL
La analítica avanzada de datos puede transformar las capacidades de toma de decisiones de los 3PL tanto en la dimensión estratégica como en la operativa. He aquí algunas de las principales formas en que la analítica puede aportar valor:
La visibilidad en tiempo real se ha convertido en una expectativa básica en el sector logístico. Los clientes de 3PL quieren un seguimiento actualizado de toda su cadena de suministro. Al agregar y analizar los datos de los sistemas de transporte, almacén, patio e inventario, los 3PL pueden obtener visibilidad de principio a fin sobre el estado de los pedidos, envíos, inventarios y mucho más. Muchos proveedores líderes ofrecen ahora soluciones de torre de control y portales en línea para ofrecer a los clientes una mayor visibilidad. La integración y síntesis de datos es la base de estas capacidades.
La optimización de rutas es otra gran área de oportunidad. Las herramientas analíticas actuales permiten a las empresas de logística procesar datos sobre patrones de tráfico, previsiones meteorológicas, precios locales del combustible y otras variables para determinar las rutas y secuencias más eficientes para las entregas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden incluso ajustar dinámicamente las recomendaciones en función de los datos de tráfico y envíos en tiempo real. La optimización de las rutas reduce los tiempos de tránsito y los gastos de combustible y mano de obra. Esto mejora directamente los márgenes de beneficio, a la vez que proporciona un mejor servicio al cliente con tiempos de entrega más rápidos.
En los almacenes y centros de distribución, los datos granulares de los SGA, los sistemas de gestión de mano de obra y los escáneres de inventario pueden desbloquear importantes ganancias de productividad. El análisis detallado de los patrones de almacenamiento, los perfiles de pedidos, los volúmenes máximos y los pasos del flujo de trabajo permite a los 3PL perfeccionar la distribución de los almacenes, ajustar las asignaciones de mano de obra, implementar rutas de preparación de pedidos más eficientes y asignar mejor las ubicaciones de inventario. Incluso mejoras marginales en la eficiencia del almacén pueden suponer grandes reducciones de costes, dada la escala a la que operan los 3PL.
En lo que respecta a la previsión de la demanda de los consumidores, los 3PL que aprovechan el análisis predictivo aventajan a la competencia. Aplicando análisis de series temporales, algoritmos de aprendizaje automático, modelos de regresión y otras técnicas a datos históricos de envíos, tendencias de ventas e indicadores externos del mercado, los 3PL pueden lograr una precisión mucho mayor en la predicción de la demanda futura. Unas previsiones de la demanda más precisas permiten mejorar la planificación de la capacidad, la gestión de la mano de obra y las estrategias de almacenamiento de inventario para satisfacer a los clientes.
En un mercado tan competitivo como el de los 3PL, es fundamental poder comparar el rendimiento con los estándares del sector y los competidores. Los agregadores de macrodatos, como Freightos, recopilan bases de datos de tarifas de envío históricas por rutas, modos de transporte, transportistas y más. Esto permite a los 3PL comparar costes para negociar mejores acuerdos e identificar oportunidades para mejorar la eficiencia. La evaluación comparativa también contribuye a una fijación de precios más precisa y a la negociación de contratos.
La prevención de retrasos e interrupciones en los envíos es otra área en la que la analítica ofrece grandes ventajas. Los datos de los sensores y la información meteorológica pueden combinarse con los datos de localización de los envíos y los modelos de gestión de riesgos para identificar proactivamente posibles retrasos y prescribir medidas correctivas, como cambios de ruta, antes de que se produzcan interrupciones. Al aprovechar los datos, los 3PL pueden ser más proactivos que reactivos.
Por último, una ventaja esencial de la analítica de la cadena de suministro es la capacidad de sintetizar datos de distintas funciones y socios para identificar oportunidades de optimización. Por ejemplo, los datos de pedidos y envíos de los sistemas TMS pueden combinarse con los registros de RR.HH. en sensores para modelar planes óptimos de mano de obra y evitar el exceso o la falta de personal en los almacenes. La creación de una visión integrada a través de las fuentes de datos tiene un enorme impacto.
Estos ejemplos demuestran las diversas formas en que los 3PL pueden aprovechar los análisis para mejorar las operaciones, satisfacer a los clientes y obtener ventajas competitivas. Los beneficios abarcan desde lo estratégico hasta lo granular. Sin embargo, para aprovechar todo su potencial, las empresas deben superar algunos retos clave.
Obstáculos para la implantación de analítica en operaciones 3PL
El sector logístico se enfrenta a algunos obstáculos únicos a la hora de implantar iniciativas analíticas:
El primero y más importante es la fragmentación de los datos. Los datos relevantes de la cadena de suministro suelen residir en varios sistemas desconectados de la empresa y entre socios externos. Los datos de transporte pueden estar en el TMS, los datos de almacén en el WMS, los datos de pedidos en el ERP, los datos de inventario en los ERP de los clientes, etcétera. Estos silos impiden una visión y un análisis unificados a menos que se integren adecuadamente.
Con los datos tan ampliamente distribuidos, una gobernanza de datos incoherente puede obstaculizar los esfuerzos analíticos. Las políticas necesarias de seguridad, acceso, ciclo de vida de los datos y ética a menudo no están claras o se aplican de forma diferente en los distintos departamentos. Los lagos de datos requieren una sólida gobernanza para garantizar la calidad de la información.
Las tecnologías heredadas, como las plataformas TMS y WMS rígidas y locales, también plantean retos. Estos sistemas heredados pueden carecer de funcionalidades analíticas avanzadas o de las modernas capacidades de extracción de datos necesarias para conectar la información entre sistemas. Sus limitaciones motivan a más 3PL a emprender iniciativas de transformación digital.
Conectarse de forma segura con los sistemas de socios externos también puede ser difícil para agregar datos. Las API y los contratos inteligentes son fundamentales en este sentido. La ciberseguridad también es primordial cuando se trata con más fuentes de datos externas.
Las habilidades para traducir los datos en conocimientos también tienden a faltar en muchas empresas de logística. El análisis estadístico, la ingeniería de datos y otras capacidades analíticas rara vez se desarrollan orgánicamente. Esta carencia de habilidades significa que los 3PL a menudo no pueden capitalizar los datos disponibles.
Por último, para que las implantaciones analíticas tengan éxito, los directivos de primera línea deben comprender sus ventajas. La falta de herramientas fáciles de usar y de formación coherente dificulta la adopción. La gestión del cambio es clave.
Estos escollos impiden a muchos 3PL aprovechar el potencial de sus datos. Pero seguir estrategias prudentes ayuda a allanar el camino hacia el éxito.
Mejores prácticas para la implementación de análisis 3PL
Basándonos en ejemplos de implantaciones analíticas efectivas en organizaciones logísticas, a continuación presentamos algunas prácticas recomendadas:
En lugar de intentar crear una solución para toda la empresa de una sola vez, las iniciativas analíticas más exitosas comienzan por abordar puntos débiles y oportunidades específicas a través de soluciones específicas. Las victorias rápidas generan adopción e impulso para esfuerzos mayores.
Con datos fiables como base, es fundamental que los 3PL inviertan en auditar y limpiar adecuadamente los datos de entrada antes de modelarlos. También deben establecerse políticas de gobernanza de datos desde el principio.
Si bien el aprovechamiento de consultores externos puede proporcionar un impulso, los 3PL también deben centrarse en cultivar conjuntos de habilidades analíticas internas a largo plazo a través de programas de capacitación, contratación estratégica y emparejamiento de analistas con personal operativo.
Las plataformas de análisis en la nube, como Google BigQuery y Amazon Redshift, ofrecen una potencia de procesamiento altamente escalable sin necesidad de infraestructura local. Estas soluciones son ideales para la explotación flexible de grandes conjuntos de datos.
Las herramientas de simulación y los modelos «gemelos digitales» proporcionan entornos de bajo riesgo para que las empresas modelen el impacto de los cambios antes de su implantación. Esto facilita la experimentación.
Las soluciones y los conocimientos obtenidos de los experimentos analíticos deben socializarse en toda la organización para impulsar su adopción generalizada. Las aplicaciones analíticas y los cuadros de mando centralizados facilitan este intercambio de conocimientos.
Asociarse con proveedores de tecnología de confianza y proveedores de servicios analíticos gestionados también puede aumentar las capacidades internas, sobre todo cuando se exploran métodos más novedosos como la IA.
A lo largo de las implantaciones, la atención debe centrarse en aportar valor empresarial real por encima de la novedad tecnológica. La utilización de métricas vinculadas a los indicadores clave de rendimiento garantiza que los datos se traduzcan en mejoras operativas cuantificables.
Aunque se empiece poco a poco, es imprescindible tener en mente el objetivo final de una capacidad analítica para toda la empresa. Las soluciones específicas deben servir como plantillas para ampliar el análisis a toda la organización.
Con una hoja de ruta de implementación sólida guiada por estas mejores prácticas, los 3PL pueden superar cualquier barrera y transformar su destreza en la toma de decisiones a través de la analítica de datos.
De cara al futuro
A medida que la tecnología siga avanzando, también lo hará el potencial de la analítica de datos. Los métodos emergentes, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, revelarán información que antes estaba oculta en conjuntos de datos masivos y complejos. La cadena de bloques (blockchain) facilita el intercambio de datos entre múltiples partes para una visibilidad de extremo a extremo. Las plataformas en la nube permiten un escalado flexible para dar cabida a datos en constante crecimiento.
Para seguir siendo competitivos ahora y en el futuro, los 3PL deben hacer de las iniciativas analíticas una prioridad estratégica. El momento de crear capacidades es ahora. Los líderes ya están aprovechando los datos para mejorar la toma de decisiones. Al adoptar la analítica y seguir estrategias de implementación probadas, cualquier 3PL puede desbloquear beneficios transformadores, desde el servicio al cliente hasta los costes y las nuevas oportunidades de ingresos. Asociarse tanto con expertos internos como externos, acelerará la madurez del análisis de datos. En última instancia, los proveedores logísticos que prosperen a largo plazo serán los que aprovechen con éxito el poder de los datos para tomar decisiones más inteligentes.
Hemos visto cómo la integración de datos en logística 3PL no solo es una tendencia emergente, sino una necesidad imperativa para las empresas que buscan mantenerse competitivas y eficientes en el complejo entorno de la cadena de suministro. Implementar una estrategia efectiva de integración de datos puede transformar la forma en que las empresas de logística manejan sus operaciones, toman decisiones y satisfacen las demandas de sus clientes.
A medida que avanzamos, queda claro que la integración de datos en logística 3PL seguirá siendo un pilar fundamental para el éxito en el sector logístico. Esperamos que este artículo haya iluminado el camino hacia la adopción de tecnologías y estrategias innovadoras para su negocio. Hasta la próxima
