Analítica predictiva: una solución clave para la crisis global de contenedores

Los cargadores de todo el mundo luchan por hacer frente a los costes de flete en aumento, y las organizaciones logísticas que los apoyan se enfrentan a desafíos imprevistos. Las tarifas de flete marítimo para traer mercancías de China a puertos de la costa oeste de EE. UU. han superado los 20.000 dólares por contenedor de 40 pies —múltiples veces el promedio pre-pandemia de 1.590 dólares.

Nuevas regulaciones verdes como Fit for 55 y la Ley de Reforma del Transporte Marítimo de 2021 en Europa y EE. UU. plantean más retos al sector y añaden urgencia a la necesidad de soluciones rápidas y eficientes.

Hoy, los datos son el activo más crítico de cualquier industria para navegar nuevos obstáculos, ya que brindan visión sobre operaciones pasadas, presentes y futuras. Las evoluciones digitales que aprovechan los datos inauguran una nueva era de transparencia en el transporte marítimo al usar información cuantitativa e histórica para mejorar disparidades. Esta migración muestra cómo, dónde e incluso cuándo podrían ocurrir estas costosas disrupciones. La inteligencia artificial (IA) se está volviendo una adaptación necesaria para que la cadena de suministro no colapse bajo la presión actual.

Una nueva cara para el transporte marítimo

Hoy, los consumidores gastan en bienes materiales porque no viañan, lo que ha provocado una explosión del comercio electrónico. Esto ha resultado en un servicio tan lento que hace que los clientes sobreabastezcan, agravando el problema. El núcleo del asunto es que la mayoría de los contenedores están estancados en los buques y estos esperan en filas cada vez mayores en los puertos para descargar, causando aún más congestión y creando cuellos de botella extremos a lo largo de toda la cadena de suministro.

Según exportadores, los contenedores se quedan en los puertos de origen y no se transportan a tiempo incluso tras pagar tarifas altas por transporte puntual. Esto se suma al aumento del 24,3 % en costes en el segmento de paquetería y última milla por la escalada del comercio electrónico y entregas a domicilio. Esto significa gastos adicionales para las empresas que proveen los bienes y para las que los entregan. En última instancia, conduce a niveles de servicio consistentemente bajos como desafortunada consecuencia de esta situación sin precedentes en la industria del transporte.

Mes a mes, el aumento de costes de flete ha crecido un 20 % a nivel global. Se ven cotizaciones aún más altas en la ruta europea, con el coste de un envío desde la costa este de China a Róterdam o Hamburgo significativamente mayor que el trayecto de Shanghái a LA. Con un número insuficiente de trabajadores y camiones y un volumen de entrada en aumento, una vez que los envíos llegan a los puertos la congestión es inevitable. Esto dispara los precios de envío, con envíos que cuestan más de seis veces lo que costaban hace solo un año.

Además, la creciente lista de escaseces en materiales esenciales agrava el desorden en las cadenas de suministro globales. Desde chips informáticos a madera, las escaseces retrasan entregas y encarecen costes en general. Esto sin duda causará más incertidumbre en el transporte bien entrado 2022.

Estimaciones inciertas

A medida que los minoristas entran en el cuarto trimestre, los niveles de inventario crecen día a día y el espacio de almacenamiento se vuelve cada vez más escaso. Esto desafía aún más a las empresas logísticas para entender qué capacidad hay disponible en los barcos para transportar estas mercancías, causando que muchas empresas sobreestimen el espacio y ralenticen aún más los tiempos de envío.

Con el nivel actual de capacidad de contenedores inactiva en barcos pero no en tierra, es vital para las empresas de transporte tener una reserva de contenedores en los puertos que frecuentan. Paradójicamente, los niveles actuales de contenedores inactivos en depósitos siguen siendo relativamente altos, lo que muestra que si algunos se reposicionaran, la gestión de contenedores podría ser más eficiente. El hecho es que se necesitan contenedores vacíos, pero se deben tomar mejores decisiones para que se asignen con más precisión y eficiencia, considerando los contenedores necesarios para satisfacer la demanda, mientras se mantienen otros «por si acaso».

La realidad es que cada uno de los desafíos que enfrenta la industria del transporte exacerba a los demás. Además, ningún elemento es determinante por sí solo; todos se combinan para crear las dificultades actuales. Las empresas siguen intentando navegar la imprevisibilidad actual, con una pendiente resbaladiza de desconexión que se manifiesta mientras cada empresa involucrada en la cadena de suministro toma medidas desesperadas para mantenerse al día con condiciones constantemente cambiantes.

Algunas empresas colaboran para intentar llenar este vacío, con alianzas entre líneas navieras ya en marcha. Al ritmo actual de desarrollo del sector, veremos crecer cada año el poder y la viabilidad de la cooperación interempresarial.

Soluciones que cambian el juego

La extrema necesidad de sortear estos matices ha impulsado a las empresas logísticas a desarrollar nuevas soluciones y ampliar servicios. La transformación digital mediante la adopción de innovaciones de IA ha sido un faro de esperanza para satisfacer las demandas necesarias y asegurar que las empresas a lo largo de toda la cadena de suministro puedan entregar, literal y figuradamente.

Se necesita un modelo de optimización de IA que tenga en cuenta todos los costes que ocurren durante el ciclo de vida del contenedor. El análisis de datos puede proporcionar visibilidad sobre el rendimiento histórico, la salud de las operaciones actuales y los costes futuros basados en tendencias predichas, indicando a las empresas si un contenedor debe enviarse de forma exprés o tiene tiempo para esperar en el puerto. Esto permite a las empresas emplear métodos que incluyen mover contenedores vacíos de vuelta a ubicaciones de alta demanda justo a tiempo y, además, ahorrar en costes de almacenamiento mientras mitigan desequilibrios de stock vacío en los sitios. Con IA en la previsión, no solo está más claro el número de contenedores llenos, sino que también se obtiene una estimación de contenedores vacíos disponibles.

Las empresas logísticas pueden automatizar el proceso de extracción de datos mientras los algoritmos de machine learning enriquecen aún más la calidad de los datos. Aprovechar estos datos permite estrategias para almacenamiento, reposicionamiento y planificación de contenedores, aumentando la capacidad no solo de elevar la agilidad de las flotas sino también de disminuir el volumen de necesidad. A través de estos análisis predictivos, las empresas individuales pueden ganar más visibilidad sobre operaciones, resultando en niveles saludables y óptimos de stock de seguridad. Con autenticidad y consolidación de datos, la analítica predictiva puede ayudar a delegar mejor las demandas de envío y reducir significativamente los costes.

Lo más importante: cuando las empresas tienen mejor gestión de datos, una versión de la verdad manifiesta un estándar para la industria en su conjunto. Al implementar transformaciones digitales, la cadena de oferta-demanda puede navegar los matices acumulados de 2021.

Marc Meyer es director comercial en Transmetrics.