Última milla: los desafíos que el big data puede solucionar
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Los 3 retos del last mile y cómo el análisis de datos puede solucionarlos

 |   enero 7, 2021
Última milla

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Hay algo en lo que Amazon y Mercado Libre son exactamente iguales: las dos compañías están compitiendo para ganar en sus entregas de last mile, o última milla, a fin de completar el ciclo de venta el mismo día y en cuestión de horas.

Este modelo de reparto ha sido replicado por muchas empresas para competir contra los gigantes del e-commerce a raíz de que aumentaron las ventas en línea durante la pandemia. Aunque no todas lo han logrado, sobre todo por fallas en su logística de last mile.

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Obstáculos en la última milla

En una entrevista realizada por Vodafone Business, Matthias Winkenbach, director de MIT Megacity Logistics Lab, explicó que más que la distancia, el last mile se trata de cómo servir al consumidor final y de lo que tiene que pasar para que un paquete adquirido en línea le llegue desde el almacén hasta sus manos.

Winkenbach identificó tres retos que dificultan la distribución y entrega de productos en el último tramo del envío, mismos que las empresas deben tomar en cuenta para facilitar la ejecución de sus estrategias.

1. Urbanización

Cada vez hay más megaciudades en el mundo, lo que aumenta la densidad de la población, la construcción de vialidades, y por lo tanto, la congestión vehicular en las calles. En consecuencia, la movilidad se dificulta y aumentan los retardos en los tiempos de entrega, más cuando hay accidentes.

2. Picos de demanda

Las personas están comprando en internet con frecuencia, y los pedidos individuales en grandes centros urbanos están al alza, sobre todo cuando hay temporadas altas. Esto aumenta la cantidad de entregas de last mile y dificulta la planificación de rutas.

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3. Espectativa del comprador

Además de recibir productos de calidad, el consumidor espera una entrega inmediata y gratuita porque las marcas de comercio online lo están acostumbrando a recibir este tratamiento. “Hay que pensar en el costo que implica para los servicios logísticos dar una experiencia como esta”, advirtió Winkenbach.

Planeación inteligente

La estrategia que utiliza el director para diseñar sus sistemas de reparto para el last mile es pensar primero en cómo optimizar el transporte para reducir costos de logística y llegar a tiempo. Luego, analiza si es conveniente utilizar bicicletas, motos o camionetas pequeñas para hacer entregas en distancias cortas.

También estudia la mejor ubicación para las bodegas o centros de distribución, elige los vehículos que mejor funcionan. Por último, diseña las rutas que se van a tomar.

El papel del big data en last mile

La tecnología 4.0 es clave en la planeación estratégica para los sistemas de entrega. Winkenbach explicó que utiliza métodos analíticos avanzados, como el aprendizaje automatizado, la optimización y modelos de simulación, para analizar bases de datos e identificar modelos predictivos.

Es común que los operadores logísticos piensen que se requieren datos muy complejos y difícil de entender, “pero en realidad tomamos bases de datos que las empresas tienen, como registros sobre pedidos, entregas y clientes”, comentó el directivo.

El proceso consiste en georeferenciar el big data, es decir, colocar la información en un mapa y combinarla con datos externos considerando su ubicación geográfica. También se utiliza data geoespacial y de movimiento que se obtienen con el Sistema de Posicionamiento Global (GPS) de los vehículos de reparto.

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Después se combinan con bases de datos externas para construir modelos predictivos que ayuden a mejorar el diseño estratégico y operativo de la empresa, y la planificación de sus sistemas de distribución. Así los operadores pueden tomar decisiones más acertadas para su last mile.

También comentó que en el futuro, el reparto de pedidos con drones y vehículos terrestres potencialmente autónomos podrían darle un giro drástico al rumbo de la industria logística al dotarla de procesos más eficientes y rentables.

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