Una empresa de fulfilment para el sector de la moda tiene dos centros y opera cada uno de la misma manera. Pero mientras que uno funciona bien, el otro experimenta cuellos de botella rutinarios y tolvas llenas en ciertas áreas, lo que provoca recirculaciones y reduce la capacidad. ¿A qué se debe y qué puede hacer esta empresa de logística de moda al respecto?
Descargo de responsabilidad: este texto se escribió originalmente en inglés y se tradujo mediante inteligencia artificial.
Por Sebastian Tietze
En este artículo, analizamos cómo el análisis de datos puede proporcionar información sobre las causas de este tipo de problemas que se puede utilizar para marcar una diferencia práctica en las operaciones diarias del almacén de moda.
En la compleja logística de moda actual, las instalaciones están bajo presión para optimizar sus procesos en aras de una mayor eficiencia y un rendimiento ininterrumpido.
Al mismo tiempo, se enfrentan a las complejidades de las ventas omnicanal, las fluctuaciones estacionales de la demanda, las devoluciones, el exceso de existencias y los procesos de descarga, recogida y embalaje que requieren mucha mano de obra.
Afortunadamente, la mayoría de las instalaciones están recopilando enormes cantidades de información de sus equipos y operarios. Al comprender y trabajar con estos datos, disponen de herramientas muy valiosas a su alcance para tomar decisiones mejor informadas y mejorar el rendimiento de sus centros de fulfilment. Pueden obtener información valiosísima sobre lo que está sucediendo en sus instalaciones, por qué está sucediendo y cómo responder en el futuro.
Las instalaciones de fulfilment suelen preocuparse por uno de estos dos temas en sus operaciones diarias:
En el aspecto técnico o mecánico de la instalación, el análisis de datos puede proporcionar información sobre fallos de componentes o amenaza de fallos, averías y sustituciones. En el aspecto operativo, el análisis de datos ayuda con la supervisión de existencias y recursos, y la capacidad operativa general.
El análisis de datos ofrece a las instalaciones de fulfilment para el sector de la moda la oportunidad única de mejorar la eficiencia operativa sin tener que realizar cambios drásticos en sus sistemas: pueden mejorar el rendimiento simplemente basando sus operaciones y mantenimiento en los datos.
Al recopilar y analizar sus datos, con el tiempo los gestores de activos comenzarán a ver tendencias que pueden informarles con precisión sobre el desgaste de sus componentes.
Esto es importante, ya que el ciclo de vida de cualquier componente se verá afectado por las condiciones operativas y ambientales, y estas diferirán de una instalación a otra. Pero con el análisis de datos, los gestores podrán determinar con mayor certeza cuándo es necesario sustituir los componentes individuales y si pueden aumentar sus ciclos de mantenimiento.
Piense en las cadenas del sistema de bolsas. Mediante el uso de datos, los profesionales del mantenimiento pueden supervisar el alargamiento de la cadena a lo largo del tiempo para determinar su desgaste y establecer plazos para la sustitución.
O el análisis de los datos de vibración de un sistema de clasificación de cintas transportadoras. Esto puede proporcionar información sobre el estado de lubricación de la cadena y cuándo el sistema requiere mantenimiento.
O los análisis que envían una alarma cuando se cumplen ciertas condiciones digitales previas, como un aumento de la potencia motriz del sistema. Los datos pueden indicar claramente un problema que necesita ser investigado.
El análisis de datos proporciona a los profesionales del mantenimiento una visión clara del rendimiento del sistema: qué está sucediendo, por qué y cómo reaccionar.
En el aspecto operativo del negocio de fulfilment, el análisis de datos proporciona visibilidad de los volúmenes y las estructuras de los pedidos. Esto permite a los gestores determinar con precisión el número y los tipos de recursos y estaciones de trabajo necesarios, así como identificar cualquier necesidad de formación adicional para los operarios.
Tomemos como ejemplo el almacén de moda que normalmente gestiona grandes volúmenes de pedidos minoristas. ¿Cómo se prepara entonces para cargas de trabajo diferentes de cuando se diseñó su sistema? El análisis de datos puede identificar el mejor uso de las estaciones de trabajo en relación con la estructura de los pedidos y la mejor asignación de los operarios. Mediante el uso de una estrategia basada en datos, los gestores pueden reasignar recursos, estaciones de trabajo y materiales de embalaje.
¿O qué ocurre si el almacén que utiliza el sistema de bolsas quiere asegurarse de que siempre dispone de suficientes bolsas vacías para procesar sus pedidos? El análisis de datos ayuda a los gestores con las rutinas y los ciclos de «mantenimiento» al proporcionar visibilidad del tiempo de permanencia de los artículos devueltos almacenados en sus búferes, por ejemplo, lo que indica que puede ser necesario retirarlos para dejar sitio a los pedidos inmediatos.
A continuación, se indican algunas aplicaciones adicionales útiles del análisis de datos en las operaciones:
Entonces, ¿cómo empiezan las instalaciones de fulfilment para el sector de la moda a implementar el análisis de datos?
En realidad, es bastante sencillo: siempre y cuando una instalación tenga una infraestructura de recopilación de datos suficiente (los sensores eléctricos o mecánicos que miden valores físicos o eléctricos) y un sistema de TI, puede empezar. Lea más sobre cómo las instalaciones de fulfilment para el sector de la moda recopilan datos.
Entonces, se trata de que cada unidad organizativa aproveche los datos recopilados:
Una instalación no requiere una madurez digital significativa ni sistemas automatizados avanzados para que el análisis de datos sea beneficioso. Hay conjuntos estándar de KPI y datos que son de interés básico para todas las instalaciones.
Mucho dependerá del tipo de información que la instalación quiera conocer.
El análisis de datos se puede personalizar para responder a preguntas específicas con el fin de satisfacer los requisitos individuales de la instalación.
Los paquetes de análisis de datos suelen basarse en las transacciones, lo que refleja el volumen de datos y el nivel de servicios prestados. Una instalación que clasifica 100.000 artículos al día atrae un rango de precios diferente al de si clasifica 50.000 o 20.000 artículos al día. Pero tanto el volumen como los servicios son valores escalables en el análisis de datos.
El uso de herramientas de análisis de datos puede ayudar a los operadores de logística de moda a comprender lo que está sucediendo en sus instalaciones, por qué está sucediendo y cómo responder 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 operaciones diarias y que pretenda mejorar el rendimiento y la eficiencia optimizando el uso del equipo existente.
