Productos en el lugar, momento y cantidad que los clientes lo requieran es, sin duda, uno de los principales objetivos de la logística. La predictibilidad ayuda a cumplir esta máxima del sector, pero también abona a disminuir los riesgos en la cadena de suministro.
“La predictibilidad se traduce en menor riesgo”, lo resumió Enrique Vázquez, CEO de Recurso Confiable durante su participación en #DesayunandoLogística, un evento organizado por #SoyLogístico Asociación. Se trata, dijo, una operación eficiente en automático se vuelve una operación segura.
¿Y cómo llegar a este nivel de predictibilidad? Si bien la tecnología es clave, para Enrique Vázquez, antes de dar este salto es preciso un manejo y cuidado de la calidad de información que se le ingresa a modelos innovadores de análisis, como la Inteligencia Artificial (IA).
“Primero vamos trabajando en la data y cómo la vamos preparando y eso en automático nos va a dar control de negocio”, señaló.
Control de la información
Además de tener objetivos claros en la organización, alcanzar la predictibilidad de las operaciones requiere calidad de toda la información que rodea a la empresa.
Actualmente, no es tarea fácil, pues si bien hay muchas herramientas al alcance, no todas aportan valor ni se usan de forma adecuada.
Enrique Vázquez recordó que, en sus inicios en el sector a principios de los 90, la comunicación en las empresas era por medio de teléfonos fijos y, hoy, es a través de los teléfonos inteligentes.
Y si bien esto brinda agilidad en la comunicación, más del 90% de las empresas gestiona operaciones en grupos de WhatsApp, lo que representa un riesgo para la seguridad de la información y la carga, alertó el directivo.
A ello se le suman otros usos indiscriminados de tecnología, como la posibilidad de tomar fotos para generar testigos de entrega o compartir posición de la carga.
Esto no es malo en sí mismo, sino que, de acuerdo con Vázquez se requiere tener una gobernanza de los datos: “Esos grupos de WhatsApp no tienen ningún tipo de gobernanza o puede haber una persona que ya no trabaja en la empresa y le estás pasando toda la información”, comentó.
Son herramientas que ayudan mucho, reconoció, pero su mal manejo o la falta de auditoría de seguridad, se vuelve un riesgo potencial.
Sobre este problema en particular, sugirió a las empresas tener un líder de gobernanza de datos y definir políticas para saber quiénes tienen acceso a esa información.
El manejo de datos como éstos son justamente lo que va a preparar a las empresas para herramientas de IA y, entonces, dar el salto a una predictibilidad más automatizada.
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¿Qué están haciendo las empresas?
Presente en este evento, Ernesto Zavala, Director de Transporte y Distribución de Waldo’s, explicó que para llegar al nivel de predictibilidad primero tuvieron que reunir datos como ventanas de servicio, tiempos de entrega y lo que requieren cada una de sus 928 tiendas a nivel nacional.
“Todo esto nos ayuda con modelos predictivos ¿Qué hacemos con toda esta información? Si ya sabemos cuáles son los mejores horarios y rutas para entregar, junto con el equipo de finanzas, hacemos mejores negociaciones con transportistas y así somos más eficientes”.
El experto señaló que mucha de esta información ya está en los procesos, pero éstas están operando por obviedad, sin ingresarla a un sistema que les genere predictibilidad.
En Waldo’s, el análisis de esta información se trabaja con los transportistas para hacer rutas más eficientes y disminuir sus costos: “Eso se traduce en beneficios”.
Ernesto Zavala recomendó iniciar por la sanidad de datos, definir dónde está cada empresa, a dónde quiere llegar y qué información tienen y cuál no.
Con este esquema de predictibilidad, han logrado optimizar los tiempos de ingreso de mercancía a tienda, incrementar la disponibilidad de transporte y disminuir los robos gracias a la trazabilidad del embarque completo.
Por su parte, Isaías Servín, International Operations & Service Manager de Hamilton Beach, comentó que, desde luego, no hay manera de anticipar robos, “pero sí podemos hacer que la información que se tenga al respecto pueda disminuir el riesgo y, desde luego los costos implicados. Eso va a tener un beneficio en primas y siniestralidad”, señaló.
Comentó que lo que se pretende con la predictibilidad es construir una base de datos confiable a través de información de clientes, proveedores y fabricantes.
Todo ello, en beneficio de las operaciones más eficientes: “Y hay un objetivo principal en lo que es la logística, que es entregar en el momento justo, en la cantidad correcta y para hacerlo tenemos estas herramientas”.
El punto, coincidió, es tener calidad en los datos con los que se alimenta a las herramientas predictivas. Para ello, comentó que es primordial la colaboración entre las diferentes áreas de las empresas, que no se trabaje en silos.
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