Logística en la era del Big Data: por qué la adopción de la nube es esencial

Según una encuesta publicada por Dresner Advisory Services, más del 50 % de las empresas utilizan analítica de big data. Un vistazo más cercano revela que la tasa de adopción varía significativamente por industria, con servicios financieros y telecomunicaciones a la cabeza, seguidos por educación y salud. Pero los cinco primeros no mencionan la logística.

Cuando se piensa en big data, la logística rara vez es la primera industria que viene a la mente. Irónicamente, sin embargo, es probable que sea la que más se beneficie de su adopción.

El uso de análisis predictivo para estimar y prevenir cuellos de botella en la cadena de suministro es crucial, especialmente en una industria donde la puntualidad, la transparencia y la privacidad juegan papeles clave. Y con cada vez más consumidores optando por el e-commerce, pretender mantenerse relevante sin confiar en big data es ingenuo.

El problema de la última milla

La última milla del viaje de un paquete al comprador es el paso más doloroso para las empresas de logística. También es el más caro, representando más de la mitad de los costes totales de envío. Retrasos por atascos de tráfico, dificultades de aparcamiento, mal tiempo, fuerza mayor, e incluso desafíos más triviales como apartamentos sin ascensor, todos contribuyen a sumar costes y afectar negativamente la experiencia del cliente.

Los obstáculos para una entrega fluida solían ser imposibles de predecir. Sin embargo, con la ayuda de sistemas GPS en vehículos de reparto y smartphones, sensores, escáneres e internet de las cosas (IoT), los cargadores ahora pueden monitorizar todo el viaje. Incluso pueden intervenir proactivamente —por ejemplo, informando al conductor si una calle está congestionada o inaccesible.

A largo plazo, las empresas logísticas descubrirán patrones y desafíos recurrentes, y encontrarán formas prácticas de superarlos. Digamos que el coste del combustible tiende a aumentar en agosto. El análisis de big data puede predecir el aumento y asegurar que los vehículos se llenen completamente en julio. El algoritmo ORION de UPS es un ejemplo de vanguardia, capaz de recopilar y analizar más de 1.000 millones de puntos de datos al día sobre factores como peso, forma y tamaño del paquete. A partir de ahí, puede cruzar los datos con información histórica de entregas para estimar capacidad, volúmenes de paquetes y demanda del cliente. Con la ayuda de este enfoque científico basado en datos, UPS afirma haber ahorrado 50 millones de dólares anuales, simplemente reduciendo el kilometraje de cada conductor en una milla.

«Actualmente, hay diferentes industrias trabajando simultáneamente para resolver el problema de la última milla», dice Asparuh Koev, CEO de Transmetrics. «No veo por qué, por ejemplo, no debería poder rastrear en tiempo real dónde está el fontanero que viene a arreglar el fregadero».

Pero las cosas no son tan blancas o negras, según Pete Bandtock, líder de trabajo de facturación en DHL Global. «El problema de la última milla no es un problema universal en logística», dice. «Piense en envíos de carga marítima. A menudo se recogen en el puerto por el consignatario, o se entregan en múltiples contenedores masivos a una ubicación del consignatario». Ergo, no hay problema de última milla.

«El problema es más agudo en el sector B2C», continúa Bandtock, «y veo una inversión significativa en tecnología allí, tanto en algoritmos de enrutamiento como en mensajería y visibilidad al cliente».

Angel Mitev, vicepresidente senior y líder de práctica para big data, transporte y logística en Sciant, tiene una opinión diferente. «Aunque estoy de acuerdo en que el mayor impacto será en logística B2C», dice, «probablemente también veremos un impacto en B2B, especialmente con la llegada de camiones y furgonetas autónomos. Crowdsourcing, entregas con drones y optimización de rutas en tiempo real son otras áreas donde la tecnología existe y ha sido probada. Así que no hay duda de que la última milla será un área donde veremos innovaciones importantes en un futuro muy cercano».

Crowdsourcing y robots

Cuando se trata de optimizar la entrega de última milla, el modelo de crowdsourcing ha demostrado ser extremadamente útil. Una entrega de comida a domicilio probablemente la realice un mensajero local. Al mismo tiempo, proyectos como Uber Freight están llevando la logística en una nueva dirección. Amazon Flex permite que la última milla sea gestionada por locales, que pueden ganar hasta 25 $ la hora, mientras dan a los clientes mayor transparencia y entregas más rápidas. Este enfoque disruptivo puede revolucionar el modelo actual de última milla reemplazando transportistas profesionales con conductores locales que se mueven aleatoriamente.

Bandtock tiene una visión contraria. «Si bien el crecimiento de servicios de crowdsourcing es evidente para consumidores», dice, «no veo que se vuelva particularmente relevante para logística B2B, ya que solo se puede llevar tanto en una bici o un coche». Es igualmente escéptico sobre Uber Freight: «No creo que empujen mucho hacia el espacio de carga pesada, ya que no tienen ni la huella ni el capital para hacerlo».

Koev señala que la congestión vial impacta drásticamente la calidad de la entrega. «El tráfico empeora», dice. «Más gente vive en ciudades más grandes, así que la densidad aumenta. El crowdsourcing no resolverá mágicamente el problema —necesita arreglarse a nivel de infraestructura».

¿Entonces no hay salida con la infraestructura actual? «Piense en el metro», dice Koev. «Es el tipo de transporte más usado en grandes ciudades. Los metros existentes están diseñados para transportar pasajeros, pero también pueden transportar paquetes. Solo tendrá que funcionar de manera diferente».

Otra gran tendencia en logística es el uso de trabajadores no humanos. El sistema de entrega Prime Air está diseñado para llevar paquetes a clientes en 30 minutos o menos usando drones. Unos 100.000 robots han reemplazado transportadores y máquinas operadas por humanos en la mayoría de almacenes de Amazon. Kiva Systems, la empresa detrás de esos robots, fue adquirida por Amazon en 2012 por 775 millones de dólares, la segunda mayor adquisición de Amazon en ese momento.

Los beneficios de la automatización de almacenes van más allá de la reducción de personal. El uso de robots brinda insights más precisos sobre cómo se puede mejorar la carga y entrega de paquetes. Y los vehículos autónomos prometen llevar la logística a un nivel completamente nuevo. Ya en uso en entornos controlados como almacenes y patios, pronto se verán en espacios compartidos y públicos, como autopistas y calles de la ciudad, según Markus Kückelhaus, vicepresidente de innovación e investigación de tendencias en DHL.

Bandtock duda que la industria logística se automatice totalmente en el futuro previsible, si es que lo hace. «La parte de mercancía puede automatizarse en gran medida mediante una combinación de big data y robótica», dice. «Sin embargo, la imagen con cadenas de suministro más complejas es más borrosa.

«Piense en el negocio de vinos y licores», continúa. «Una cadena de supermercados hará pedidos grandes de cantidades masivas de ciertas bebidas anticipando eventos previsibles, como la Copa del Mundo, Wimbledon o una boda real. Algunos de estos eventos tienen un período de aviso más corto que el período de producción del bien involucrado. Los jugadores de logística de nicho necesitan cruzar esta cadena de suministro y asegurar que el champán necesario para brindar en la boda real, que comenzó su ciclo de producción hace tres años, estará disponible en tiendas cuatro semanas antes del evento, que se anunció hace tres meses. El valor añadido del logisticiano en este ejemplo está en las relaciones, no en los datos».

Koev es similarmente escéptico. «Cualquier cosa sin humanos no es posible, punto», dice. «Incluso si los humanos no entregan los paquetes, tendrán que mantener los sistemas. Es un problema de mercado, no de tecnología. En logística, operamos en esta paradoja: intentamos trabajar con la infraestructura que tenemos, aunque los beneficios de la adopción sean obvios. El transporte es muy commoditizado. Todos hacen lo mismo, y ha sido así durante años».

Mitev, por otro lado, predice una industria casi completamente automatizada. «Los servicios logísticos vanilla podrían ser sin humanos», dice. «La inteligencia artificial, junto con sistemas back-end basados en datos dirigiendo flotas de vehículos autónomos y robots, realizarán la mayoría de las tareas de entrega, carga, descarga y otras tareas serviles. La planificación y optimización de rutas, gestión de almacenes, localización de carga y equipos, y gestión de inventario también se volverán cada vez más automatizadas. La gestión de relaciones con clientes y servicios logísticos a medida serán el nuevo campo de batalla, donde las empresas lucharán por diferenciarse, y donde el factor humano seguirá siendo crítico».

Hora de un cambio

Para llegar allí, se necesita un cambio significativo en la industria. Históricamente, las empresas de logística no han sido grandes adoptantes de tecnologías basadas en la nube, que son esenciales para optimizar y digitalizar la entrega de última milla.

«Con entregas autónomas de última milla volviéndose mainstream», dice Mitev, «la industria probablemente presenciará una mejora significativa en la recopilación de datos de eventos. En este escenario, la planificación automatizada y la gestión de muelles se volverán críticas, ya que los vehículos autónomos tendrán que programarse con mucha más precisión que los conducidos por humanos. La gestión de muelles basada en la nube e IoT, junto con plataformas de gestión de eventos, se convertirán en imprescindibles de la industria».

La aceleración de la adopción de sistemas basados en la nube es, por tanto, crucial. La recopilación y limpieza adecuada de datos permiten una mejor previsión de eventos y menos incertidumbre. Esos objetivos no pueden alcanzarse con sistemas heredados on-premise. Integraciones estandarizadas multiplataforma, tan cruciales para crear cadenas de información fluidas, pueden lograrse más fácilmente con sistemas basados en la nube, microservicios, interfaces de programación de aplicaciones (API) abiertas. El e-air waybill de la Asociación Internacional de Transporte Aéreo es un ejemplo de APIs abiertas, pero según Mitev, «Lo que faltan son estándares para documentos como órdenes de recogida o manifiestos de carga». Se requieren actualizaciones mayores, o incluso reemplazos completos de sistemas TI primarios, añade.

«Las APIs estandarizadas serían geniales», dice Koev, «pero es un mercado competitivo, y los jugadores usualmente no quieren compartir. He visto empresas eliminando deliberadamente parte de sus datos antes de pasarlos a la siguiente empresa».

Además, la tecnología solo se vuelve valiosa cuando es escalable, lo que las empresas más pequeñas encontrarán difícil. «Así que mis dos centavos para quién va a impulsar el mercado hacia adelante están en los jugadores establecidos, en lugar de startups», dice Koev.

El big data crecerá aún más, con un número creciente de dispositivos conectados generando terabytes de nueva información de forma autónoma. La capacidad de acceder y procesar esa inteligencia dará a las empresas logísticas una ventaja competitiva sustancial, pero la base para ello necesita construirse ahora. La carrera será entre los grandes jugadores actuales, luchando con su viaje hacia la digitalización, y nuevos participantes que se unen a una industria pre-digital.

Simone Puorto es el fundador de Travel Singularity, y escritor colaborador en Sciant.