Las empresas de fulfillment de moda se enfrentan hoy en día a una avalancha de desafíos, como el aluvión de devoluciones. Pero todo se reduce siempre a esto: ¿cómo pueden ser más eficientes? ¿Cómo pueden mejorar el rendimiento?
Descargo de responsabilidad: este texto se escribió originalmente en inglés y se tradujo mediante inteligencia artificial.
Por Sebastian Titze
A través de una solución de análisis de moda, los centros de distribución de productos de moda pueden descubrir la eficacia de sus sistemas de manipulación. En este artículo, exploramos por qué el análisis de datos es importante para el fulfillment de moda y cómo las empresas de moda pueden utilizar sus datos para mejorar sus procesos y la gestión de sus operaciones.
¿De qué estamos hablando realmente cuando nos referimos al análisis de datos o a una solución de análisis de moda para empresas de logística de moda? Nos referimos al proceso de recopilación de la inmensa cantidad de información que genera un centro de distribución de moda, a través de sus operarios y sus equipos, y de almacenamiento de la misma como datos.
Los datos recopilados durante los procesos de fulfillment de un centro normalmente se relacionan con sus operaciones o con sus equipos:
En la compleja logística de moda actual, las instalaciones están bajo presión constante para optimizar sus procesos en aras de una mayor eficiencia. Esta demanda de un mayor rendimiento surge, entre otros factores ya de por sí desafiantes, como:
Con estos problemas, los centros de fulfillment de moda necesitan una solución práctica para sus operaciones diarias. Y ahí es donde el análisis de datos tiene un papel importante que desempeñar.
A través de la captura y el análisis de datos, las instalaciones de logística de moda pueden obtener información para mejorar sus sistemas de manipulación de materiales. Los datos recopilados pueden ayudar a proporcionar una visión clara de cómo está funcionando un sistema. Los datos ayudan a las instalaciones a comprender qué ha sucedido y por qué. A continuación, pueden reaccionar cuando se cumplen ciertas condiciones previas digitales.
Estas son algunas de las herramientas o métodos que utilizan los datos de forma estructurada:
Entonces, ¿en qué parte de sus operaciones están produciendo datos los centros de fulfillment y distribución de moda? Hay varias fuentes:
Algunas instalaciones pueden utilizar una combinación de los métodos de recopilación de datos anteriores. Los datos recopilados pueden utilizarse entonces para revelar el rendimiento, el estado y la eficiencia del SCA. A partir de ahí, la instalación puede optimizar los procesos de fulfillment o distribución y realizar mejoras continuas.
Por ejemplo, el sistema puede descubrir que ciertos tipos de embalaje suelen dar lugar a una clasificación manual. O que cada vez que la cinta transportadora alcanza una determinada temperatura, se produce una avería. O quizás un patrón particular de vibraciones de las rampas indica que las máquinas están funcionando mal. El análisis de este tipo de datos dará como resultado una transparencia total para un centro de logística de moda.
Sin embargo, el análisis y la interpretación de esos datos pueden requerir las habilidades especiales de un integrador de sistemas con un conocimiento más profundo del SCA para lograr un rendimiento óptimo del sistema.
En el proceso de digitalización, las empresas de logística de moda alcanzarán un cierto nivel de madurez digital. En este punto, con los datos recopilados y la experiencia adquirida a lo largo del tiempo, podrán alcanzar un nivel predictivo en el que empezarán a reconocer patrones que el ojo humano nunca detectaría.
Los centros de fulfillment de moda pueden aprovechar estos análisis predictivos para optimizar los aspectos de mantenimiento, operaciones y gestión del sistema:
El uso de datos y soluciones de análisis de moda puede ayudar a los centros de distribución de moda a comprender lo que está sucediendo en sus instalaciones, por qué está sucediendo y lo que va a suceder en el futuro. Pueden proporcionar una visión general fácil e intuitiva de las operaciones actuales, los próximos eventos y el estado del mantenimiento. Las herramientas de análisis de datos son componentes críticos para cualquier instalación que busque información sobre sus problemas de mantenimiento, operaciones y gestión, y que busque mejorar el rendimiento y la eficiencia.
