La gestión eficiente de la cadena de suministro es esencial para garantizar la satisfacción del cliente y el éxito de una empresa. Dentro de este proceso, los indicadores clave desempeñan un papel crucial al proporcionar información valiosa para medir, evaluar y mejorar continuamente las operaciones logísticas. A continuación, exploraremos la importancia de los indicadores en el proceso de distribución y transporte, cómo definir los indicadores adecuados, los beneficios que ofrecen y la influencia de la tecnología en su éxito.

Importancia de los indicadores en la distribución y transporte

Los indicadores son herramientas fundamentales para medir y evaluar el desempeño de los procesos logísticos. Proporcionan información cuantificable y objetiva sobre la eficiencia, precisión y calidad de las operaciones. Al integrar indicadores en el proceso de distribución y transporte, las empresas pueden identificar áreas de mejora, detectar problemas potenciales y tomar decisiones informadas para optimizar sus operaciones.

Definición de indicadores para procesos logísticos

Definir los indicadores adecuados es esencial para obtener información relevante y útil. Para ello, es crucial establecer objetivos claros y alineados con la estrategia empresarial. Los indicadores deben ser SMART: específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con un plazo de tiempo definido. Según las buenas prácticas, existen 4 tipos de indicadores: Servicio, Costo, Velocidad y Excelencia en ejecución. Algunos ejemplos de los indicadores logísticos específicos incluyen: el tiempo de entrega, la precisión de los pedidos, el índice de rotación de inventario y los costos de transporte.

Beneficios de contar con indicadores

Contar con indicadores clave en los procesos logísticos ofrece una serie de beneficios significativos. Estos indicadores permiten:

Influencia de la tecnología en el éxito de los indicadores

La tecnología juega un papel esencial en la recopilación, análisis y presentación de datos relacionados con los indicadores logísticos. Los sistemas de gestión de almacenes (WMS) y transporte (TMS), los sistemas de seguimiento y localización (GPS), y las plataformas de análisis de datos permiten recopilar información en tiempo real y generar informes detallados. La tecnología también facilita la automatización de procesos, la integración de sistemas y la generación de alertas, lo que agiliza la toma de decisiones.

En conclusión, los indicadores clave son fundamentales para fortalecer el proceso de ejecución logística. Al considerar su importancia en la distribución y transporte, definirlos correctamente, aprovechar sus beneficios y utilizar la tecnología de manera efectiva, las empresas pueden mejorar su eficiencia, reducir costos y mantener una ventaja competitiva en el mercado.

Hoy en día, los datos son vitales para las operaciones y el correcto funcionamiento de una organización.  Las empresas deben dar sentido y significado a los datos y encontrar los relevantes entre el ruido creado por los diversos sistemas y tecnologías que dan soporte a las economías globales altamente conectadas de hoy. En este sentido, los datos ocupan un lugar central. Por sí solos, los datos son inútiles, por ende, las empresas deben de generar una estrategia, una gobernanza y un modelo gestión de datos eficaces para aprovechar todas las formas de datos con un uso práctico y eficiente en las cadenas de suministro, redes de involucrados (empleados, proveedores, etc.), ecosistemas de clientes y socio.

La gestión de datos en la práctica es lo relacionado a las actividades de recopilación, organización y acceso a los datos para dar soporte a la productividad, eficiencia y toma de decisiones. Dado el rol fundamental que hoy juegan los datos en el negocio, una sólida estrategia de gestión de datos y un sistema de gestión de datos moderno son esenciales para todas las empresas –independientemente del tamaño y la industria.

El proceso de gestión de datos incluye una amplia rama de actividades y procedimientos, tales como:

La industria demanda un alto nivel de especialización profesional para la ejecución de una gestión de procesos de negocio y por consecuente para la gestión de tecnologías de datos para la adecuada priorización de problemáticas e iniciativas dentro de la organización como para el liderazgo y ejecución de la solución dentro de la gestión de procesos de negocio desde el punto de visto técnico. Además, la gestión de procesos de negocio se canaliza desde enfoques propietarios y forman parte de programas de capacitación o soporte con algún costo, para la cual las tecnologías de gestión de datos surgen como una herramienta de apoyo para poder saber cuál es el momento oportuno para modificar la estrategia de la organización y mejorar resultados. En tal sentido, dotar de revisiones que aúnen un enfoque tanto académico como empresarial contribuyen al conocimiento de los diferentes factores que impactan en el éxito de la adopción de tecnologías para la gestión de procesos de negocio.

• Los sistemas de gestión de datos en la actualidad.

En la actualidad destaca entre las principales tecnologías para la gestión de datos, la analítica aumentada, que es el uso de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ayudar a preparar datos, generar, explicar insights y puntos relevantes para expandir la manera en que las personas exploran y analizan los datos en las plataformas de análisis e inteligencia de negocio. También ayuda a análisis científicos de datos, a expertos como usuarios casuales, al automatizar muchos aspectos del desarrollo, gestión e implementación de modelos de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

La analítica aumentada se basa en la combinación de tres grandes ramas de analítica que permiten extraer información de manera automatizada:

• La inteligencia artificial. La inteligencia artificial lleva años utilizándose en diversas áreas funcionales dentro de las organizaciones para recopilar datos sobre los clientes y tomar decisiones automatizadas. Debido a esta, cada vez más aspectos de la inteligencia de negocio pueden automatizarse.
• El procesamiento del lenguaje natural. Este campo de la inteligencia artificial permite que las máquinas puedan entender consultas en lenguaje natural, esto significa, la manera en que hablan y escriben las personas, para comunicarse en él mismo lenguaje. Es un aspecto esencial para poder interpretar de manera correcta las consultas de búsqueda o las solicitudes de datos de los usuarios.
• El aprendizaje automático. Esta rama de la inteligencia artificial se encarga de automatizar la construcción de modelos de análisis. Con el aprendizaje automático, los sistemas de inteligencia artificial pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.

La gestión de tecnologías de datos tiene una variedad de beneficios entre los que destacan los siguientes:

• La importancia de la gestión de datos en las herramientas de Blue Yonder.

A nivel empresarial, es de suma importancia la gestión de datos, ya que se puede acceder fácilmente a información que puede ser utilizada si se encuentra actualizada o de lo contrario será considerada como innecesaria y será eliminada, ya sea sobre la descripción de algún tipo de producto, precio o disponibilidad. Blue Yonder nos da una amplia cantidad de herramientas para llevar la gestión de datos en todas las etapas de nuestros procesos y a lo largo de toda la cadena de suministro.

Blue Yonder tiene a la gestión tiene como una de sus características más importantes, permitir que los datos agrupados en diferentes tablas se relacionen entre ellos y se pueda obtener información estadística y comparativa.

Otra de las razones por las que la gestión de los datos es sumamente importante se debe a que se puede buscar información de forma eficaz y, además, permite actualizarla, ya sea modificando los datos existentes o eliminándolos si han dejado de ser útiles. Blue Yonder genera limpieza de datos automáticas para asegurar que la información innecesaria produzca ruido y generar planes más precisos dentro de la cadena de suministro.