Después de dos años en los que la pandemia fue la fuerza que moldeó el futuro inmediato, las empresas de logística que trabajan en el comercio electrónico se enfrentan ahora a una "nueva normalidad" de una economía global impredecible, cadenas de suministro interrumpidas y escasez de mano de obra.
Descargo de responsabilidad: este texto se escribió originalmente en inglés y se tradujo mediante inteligencia artificial.
En medio de este entorno en evolución, el crecimiento del comercio electrónico continúa, presentando sus propios desafíos para los operadores de e-commerce fulfilment, como la logística inversa. Para mantenerse a la vanguardia, los centros de fulfilment deben realizar ajustes, y una de las formas más rentables es mediante el uso de datos en tiempo real.
No hay duda de que las innovaciones en IA, automatización y análisis avanzado son cada vez más comunes en la logística. El Logistics Trend Radar de DHL, que rastrea las innovaciones en logística, concluye:
“Más visionarios de la tecnología que nunca están empezando a comprender las vastas y florecientes oportunidades que existen en el sector de la logística para desarrollar y aplicar sus soluciones innovadoras en todo el mundo”
De hecho, muchos operadores logísticos están empezando a integrar tecnologías automatizadas en sus planes estratégicos e incluyen sistemas estadísticos en sus sistemas. También están empezando a familiarizarse con la recopilación, el análisis y el uso de datos para predecir eventos futuros y volúmenes de devoluciones.
Pero hay un cambio fundamental que está ocurriendo y que lleva la automatización aún un paso más allá. Se trata de la captura de datos en tiempo real para tomar decisiones informadas e inmediatas.
El análisis de datos en tiempo real significa que los responsables de fulfilment pueden reaccionar de inmediato, en lugar de basar sus reacciones en datos recopilados hace una semana o un mes. Utilizando el análisis en tiempo real, junto con los análisis de las tendencias históricas, los operadores pueden mantener de forma proactiva el rendimiento y la eficiencia óptima en todas sus operaciones.
Sin embargo, hay que decir que muchos profesionales del fulfilment todavía tienen dificultades para utilizar sus datos de forma sistemática y eficaz. Para la mayoría de los operadores, el uso de los datos se relaciona más con sus clientes y consumidores finales que con sus procesos de clasificación. Al pasar por alto sus valiosos datos de clasificación, muchas instalaciones terminan funcionando a solo el 60 o el 70 por ciento de su capacidad teórica de manipulación automatizada.
Si las instalaciones de e-commerce fulfilment empiezan a utilizar sus datos de clasificación en tiempo real, pueden ser mucho más eficientes. Pueden utilizar sus miles de millones de puntos de datos para examinar su clasificación y manipulación de materiales con el fin de mantener de forma proactiva el rendimiento.
¿Cómo se hace esto?
Comienza con la digitalización, que es el proceso de recopilación de enormes cantidades de información, generada tanto por los equipos como por las operaciones del centro de fulfilment, que se almacena como datos. La comprensión y el trabajo con estos datos se convierte entonces en una herramienta extremadamente valiosa para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
Algunas operaciones de e-commerce fulfilment han integrado soluciones totalmente autónomas en todas sus instalaciones. Pero incluso las operaciones pequeñas y medianas pueden aprovechar los datos y la automatización. Tienen valiosos puntos de datos en sus clasificadores, escáneres, básculas, rampas y transportadores a partir de los cuales pueden empezar a automatizar de forma que permitan la eficiencia y el crecimiento futuro de la automatización.
El objetivo de un sistema de manipulación de materiales es condensar estos miles de millones de puntos de datos para desenterrar los problemas que deben resolverse o revelar las oportunidades para lograr una mayor eficiencia, independientemente de la madurez de los datos del centro de fulfilment.
Si bien los sistemas de manipulación de fulfilment pueden ser complicados, los procesos dentro de los sistemas no lo son: el operador de fulfilment debe introducir un artículo y luego sacarlo del sistema de la manera más eficiente.
Utilizando sus puntos de datos, los proveedores de logística de comercio electrónico pueden empezar a desbloquear las capacidades de toma de decisiones proactivas a través del análisis de datos en tiempo real que presentan hechos que les ayudan a comprender lo que está sucediendo en sus procesos. Los datos sacan a la luz los eventos que contribuyen y sus impactos, lo que permite a los gerentes contrarrestar el evento de inmediato.
Los sistemas de manipulación de materiales se integran con los sistemas de gestión de almacenes y los subsistemas para proporcionar soporte operativo en todos los niveles, desde los controles básicos de la máquina hasta el cálculo de estadísticas complejas.
Su software puede supervisar y controlar el flujo de material desde el momento en que un artículo entra en el sistema hasta que se envía para garantizar una capacidad y eficiencia óptimas.
Cada módulo de control dentro del software se basa en una arquitectura de TI probada y robusta que ha evolucionado durante los últimos 20 años. Pero donde en el pasado las «islas de automatización» no podían comunicarse entre sí sin la intervención humana y una gran cantidad de procesamiento de datos en hojas de cálculo, los sistemas de logística actuales permiten que las máquinas se comuniquen entre sí a altos niveles, lo que permite a los gerentes alinear sus operaciones en todas las áreas de sus operaciones de fulfilment.
Las innovaciones futuras apuntan a máquinas de autoaprendizaje que utilizan datos en tiempo real para autooptimizar el sistema.
Esto significa que, si bien el análisis de datos actual está moviendo las operaciones de fulfilment de lo reactivo a lo predictivo, el futuro en realidad estará en el análisis prescriptivo, donde los sistemas de manipulación de materiales dicen a los operadores la acción que deben tomar para evitar problemas futuros.
El futuro también incluirá una mayor integración con datos de terceros, lo que permitirá a los operadores optimizar aún más sus procesos, desde el abastecimiento de materiales hasta la entrega de última milla.
Un sistema de manipulación de materiales basado en el análisis de datos en tiempo real también permitirá a los asociados cualificados determinar dónde pueden producirse posibles retrasos para responder de forma preventiva y mitigar el posible período muerto del sistema. Los gerentes pueden tomar determinaciones sobre la eficiencia, la comunicación de la máquina y el rendimiento del operador.
Está claro que si los centros de e-commerce fulfilment quieren prepararse para las operaciones del futuro, deben empezar a utilizar sus datos en todos los aspectos de sus procesos de manipulación. Afortunadamente, ya tienen montañas de datos disponibles para empezar a digitalizar sus producciones. Al adoptar software digital y conocimientos técnicos, los centros de fulfilment pueden llevar sus esfuerzos de digitalización aún más lejos, con análisis en tiempo real, dejando que la inteligencia de sus sistemas automatizados dirija los procesos y reduzca la necesidad de intervención humana.
