Hoy en día el consumo del mercado online tiene una notable tendencia hacia el consumismo, la demanda, los minoristas, los fabricantes y los proveedores de servicios logísticos se enfrentan a tres desafíos importantes para la provisión de una eficiente distribución en última milla: niveles crecientes de densidad y congestión en las ciudades, fragmentación creciente de la demanda urbana y expectativas cada vez mayores de los clientes.
Por lo que te invitamos a conocer como es el empleo del big data, algoritmos avanzados y las distintas tecnologías innovadoras que pueden ayudar a mejorar la calidad, fiabilidad, sostenibilidad medioambiental y rentabilidad de la logística urbana en la última milla.
¿Cómo es el empleo del big data?
La logística de última milla, trata sobre cómo servirle al consumidor final, no le concierne el largo viaje hasta allí; sino como un paquete adquirido por internet, llega desde el almacén hasta las manos de quién va a comprar, literalmente, cómo recorre esa última milla hasta su destino.
Hoy en día, vemos como cada vez más miembros de la industria intentan adaptar lo que nosotros llamamos distribución múltiple.
Se usan vehículos grandes para llegar lo más lejos posible dentro de las ciudades y a continuación se cambia a vehículos pequeños como bicicletas para llevar los paquetes a su destino.
Nosotros ayudamos a diseñar estos sistemas, usando métodos cuantitativos para entender dónde colocar los depósitos de bicicletas y cuántas usar, cómo colocarlas, qué rutas deben hacer, eso es lo que hacemos y es algo que cada vez interesa más a la industria.
Hay dos motivos por los que es un desafío, el primero es la urbanización. La urbanización es una tendencia global que avanza rápidamente, cada vez vemos más de las llamadas megaciudades por todo el mundo.
Cuando las ciudades alcanzan los límites físicos de su expansión geográfica, tienen que empezar a aumentar su densidad de población y esa densidad es lo que hace que el transporte sea más complejo, crea congestión, es incertidumbre y sucesos aleatorios como los accidentes, que alteran considerablemente el proceso logístico.
El segundo motivo es el comercio electrónico, una tendencia que tú y yo seguramente vemos como algo positivo.
Algoritmos avanzados
Los servicios logísticos se convierten en un servicio muy conveniente, permitiéndonos elegir la hora de entrega, la rapidez de la misma o separar los pedidos en envíos individuales en pedidos de plataformas en línea, pero todo esto conlleva, la fragmentación de los envíos.
Cada vez se envían más y más pedidos pequeños a grandes centros urbanos, aumentando así el número de entregas y dificultando por lo tanto la planificación de rutas eficientes para llevarlas a cabo.
El problema es que muchas de las empresas más grandes del sector, educan al consumidor para que espere un servicio de mayor calidad, sin pagar por él.
Tú y yo estamos acostumbrados a cosas como el envío gratis en el mismo día y ni pensamos en el coste que supone para los servicios logísticos, el proveer un servicio de estas características.
Hace un par de años las compañías no buscaban porque su problema era la falta de datos, hoy en día el problema es que tienen demasiados datos y demasiados problemas, desconociendo qué datos usar y cuáles no para resolver los desafíos que se les presentan.
Poder identificar las fuentes de información ideales para que los operadores logísticos o los urbanistas puedan informarse para tomar mejores decisiones y emplear métodos analíticos avanzados como: el aprendizaje automatizado, la optimización o los modelos de simulación, las herramientas cuantitativas y académicos que tenemos a nuestra disposición para ayudarles a tomar mejores decisiones en el futuro.
La gente a veces piensa que necesita datos muy complejos y difíciles de entender para tomar las mejores decisiones; pero eso no tiene por qué ser así, ya que podemos obtener mucha información valiosa a partir de datos simples, que casi todas las compañías tienen, como registros de pedidos, de entregas o de clientes.
Tecnologías innovadoras que pueden ayudar a mejorar la calidad de la última milla
Lo más interesante para nosotros desde un punto de vista logístico, es poder georeferenciar estos datos, colocar diferentes piezas de información en un mapa y combinarlas basándonos en su localización geográfica.
Los datos geoespaciales son muy importantes para nosotros, así como los datos de movimiento como, por ejemplo, los datos de los GPS de sus vehículos de reparto que muchas compañías almacenan, pero no usan.
Intentamos construir herramientas y modelos analíticos que les ayuden a comenzar a extraer la información que les interesa a partir de los datos que tienen, combinamos grandes cantidades de datos de la compañía con información externa, construyendo herramientas de análisis que mejoren el diseño estratégico y operativo de la empresa y la planificación de sus sistemas de distribución.
Dentro de la industria del automóvil, creo que la mayor tendencia tecnológica en la actualidad es la de la autonomía, ya sea para vehículos terrestres o drones autónomos.
Podría cambiar el panorama logístico de manera bastante drástica, el transporte de mercancías suele tener complicaciones adicionales, los paquetes no piensan.
Los pasajeros de un coche autónomo saben cuándo tienen que bajar y bajan por sí mismos, los paquetes no, así que, aun teniendo una flota de vehículos autónomos de reparto, haría falta un montón de infraestructura adicional para que la entrega de este tipo fuera viable.
Haría falta, por ejemplo, una interfaz para comunicar los vehículos autónomos de reparto y los edificios o instalaciones que han de recibir dichos paquetes.
La infraestructura necesaria para un sistema de reparto totalmente autónomo es impresionante, siendo probablemente un reto mayor que conseguir los vehículos autónomos en primer lugar.
La combinación del reparto con drones y vehículos terrestres potencialmente autónomos ambos, podría cambiar bastante el panorama logístico, ya que combinaría los beneficios del transporte aéreo gracias al reparto con drones y los beneficios de meter un montón de paquetes en un camión que se va moviendo en tierra; a una todos esos beneficios y hace que los procesos logísticos sean más eficientes.
Conclusión
En conclusión, el empleo de una big data nos permite establecer las nuevas tendencias y métodos para poder interactuar con los clientes, pudiendo manejar la información personalizada para estudiar las preferencias de los mismos.
Al poder aplicar todos estos datos a los distintos procesos que genera la empresa, se puede disminuir considerablemente los gastos por soporte de cliente. Pero, si quieres conocer más sobre el tema, te invitamos a comunicarte con nuestros ejecutivos de Rapiboy, quienes podrán responder tus dudas o facilitar más información sobre el tema.
