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¿Cómo aplicar la logística predictiva?

Foto del escritor: Roldán LogisticsRoldán Logistics

La complejidad de la economía mundial durante los últimos años ha traído nuevas oportunidades para la cadena de suministro global, pero también un mayor riesgo de interrupción y un aumento de la incertidumbre. Por tal motivo, hoy el valor de los datos y su análisis se convierten en una punta de lanza para empresas de todos los sectores de la economía, que hoy tienen a su disposición tecnologías que permiten recopilar, analizar y diseñar soluciones para sus clientes y que se ajusten a las cambiantes condiciones del mercado global.


Frente a las diferentes afectaciones que ha sufrido la cadena de suministro global en los últimos dos años, efecto de la época de cierres fronterizos y de la posterior reapertura con un acelerado crecimiento de la demanda de materias primas y bienes superior a las capacidades logísticas del mundo, se debe plantear la pregunta ¿Cómo pueden ayudar el análisis predictivo de data a las cadenas de suministro?


Se deben definir inicialmente que existen herramientas tecnológicas avanzadas como el machine learning, geomarketing y minería de datos que permiten a las organizaciones identificar patrones y tendencias ocultas para comprender las tendencias del mercado, identificar la demanda, establecer estrategias de precios, conseguir un alto rendimiento de su inversión, optimizar y reducir los costos de inventario, temas clave que son competencia de los profesionales en logística.


análisis de datos
Análisis predictivo para cadenas de suministro

Observa el siguiente vídeo





Envío y logística:


Determina la frecuencia y la cantidades óptimas de envío para satisfacer la demanda

y minimizar los costos, analizando entre otros datos también las rutas más rápidas, tomando en cuenta la congestión del tráfico, la distancia, el clima y los puntos de entrega.



Previsión de la demanda:


Permite mejorar la previsión de la demanda mediante el análisis de las tendencias pasadas y actuales de consumo y en conjunto con la inteligencia de mercado y las previsiones económicas permite tener información más asertiva que permita el abastecimiento estratégico de mercancías y materias primas.


Gestión de inventarios:


El análisis predictivo permite a las organizaciones determinar los niveles óptimos de inventario para satisfacer la demanda y minimizar las existencias, permitiendo a los gestores de la cadena de suministro determinar los requisitos de inventario detallados por región, ubicación y uso, para evitar stock de baja demanda y de tener exceso de inventario de mercancías que posiblemente no se logren vender.


Análisis para la planificación de reposiciones. Mejora la disponibilidad de producto en los puntos de venta e impulsa los niveles de satisfacción del cliente. Necesita de:

Planificación integrada con el minorista, el distribuidor y a nivel de canal.

Optimización de la logística de cumplimiento, en especial en lo relativo a las funciones de almacén.



computadores
Gran cantidad de datos construyen los modelos predictivos

Trazabilidad end to end clave para el análisis predictivo.


Las herramientas predictivas necesitan de datos y para lograr los resultados esperados es preciso tener garantizada la visibilidad de extremo a extremo de la cadena de suministro. Aprovisionamiento, logística de entradas, almacén, inventario, fabricación, cumplimiento de pedidos, transporte internacional y local, distribución, toda la información construye bases de datos sólidos para anticiparse logísticamente.


La tecnología end to end da visibilidad a cada proceso; se conecta con los diferentes actores de forma integrada, evidenciando un flujo continuo de información en el que un retraso o fallo en cualquier punto, se propaga a través del sistema impidiendo una ejecución eficiente.


Eficiencia que se enfrenta en la actualidad a la volatilidad y la incertidumbre que han hecho que los modelos tradicionales de gestión logística poco a poco queden obsoletos, por eso se hace necesario fortalecer el suministro global que depende de muchos factores, y entre ellos será clave implementar de forma estratégica la planeación y previsión logística para responder ante situaciones complejas de abastecimiento con un sistema integrado y robusto de logística que tenga las herramientas disponibles para resolver las posibles interrupciones en el normal flujo comercial y de abastecimiento del mundo.





Fuentes retomadas:

https://www.centralamericadata.com/es/article/home/Cmo_ayuda_el_anlisis_predictivo_en_las_cadenas_de_suministro


https://retos-operaciones-logistica.eae.es/20664-2/#:~:text=La%20miner%C3%ADa%20de%20datos%20puede,sus%20proveedores%2C%20socios%20y%20componentes.


https://blog.es.logicalis.com/analytics/analisis-predictivo-el-futuro-de-la-cadena-de-suministro#:~:text=El%20an%C3%A1lisis%20predictivo%20es%20cada,que%20los%20costes%20se%20reduzcan.


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