Lamentablemente la ficción está alcanzando la realidad, y una pandemia mundial aunada  a  cambios climáticos repentinos, han incrementado estos problemas a nivel mundial,  debido también a  imprevistos en rutas  logísticas  y al exponencial aumento de las compras online, que obligan  a las industrias a aumentar la carga de transporte, vehículos, personal  y recursos en general. 

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No  es de  extrañar  que  en las industrias y sectores empresariales  se presenten  problemas  o  stoppers  dentro de sus procesos en las cadenas de suministro. A  lo largo del tiempo, se han ido generando estrategias cada vez más novedosas para  implementar  soluciones que maximicen y optimicen los envíos, recolecciones, rutas de transporte, entre otros. 

Según la revista Business  Insider:  “El transporte marítimo mundial vive en constante crisis desde que estalló la pandemia de coronavirus,  provocando una escasez de contenedores, generando retrasos y elevando los precios. A esto se le sumó el pasado mes de abril el atasco de buque Ever Given en el Canal de Suez,  lo que ha aumentado más retrasos en los puertos de la región y ha vuelto a encarecer los precios.  Y esta crisis va a seguir empeorando  después de las inundaciones que se han producido en los últimos días en China y Europa.”  Lea el artículo completo aquí.

Este  tipo de problemas se pueden minimizar e incluso evitar, con el uso de herramientas  tecnológicas como la inteligencia de localización basada en datos geoespaciales y los modelos predictivos, ya que pueden identificar y evaluar patrones que infieran un problema en la logística y a su vez mejoren los procesos en sus respectivas cadenas de suministro y las  relaciones comerciales en el mundo. 

Estas herramientas incorporan conceptos como el tiempo atmosférico, tiempo en los retrasos  o  reparaciones inesperadas,  gracias a  la gran cantidad de Big Data  que puede obtenerse  por medio de sensores, GPS y otros sistemas de gestión del tráfico. 

Con este tipo de inteligencia y utilizando la data disponible en diversos registros, parámetros del sistema y estadísticas de abastecimiento, se logra optimizar las rutas comerciales, insumos como la gasolina, el mantenimiento de transporte, la gestión de empleados, mercancía, entre otros. Así, se minimizan las  pérdidas  y se logra predecir cualquier factor que afecte a las cadenas de suministro. 

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Con modelos de machine  learning  en tiempo real, las empresas ya pueden:   

  • Integrar  un control de mandos de productividad global para la logística y las operaciones, identificando las fuentes de ineficiencia.  
  • Implementar  un algoritmo de optimización del sistema de gestión de tráfico que permite la programación de las grúas y equipos, mejorando el rendimiento y la productividad de la terminal.   
  • Adaptar un  sistema  de mantenimiento predictivo basado en la medición, seguimiento y monitorización de los sensores de los equipos, consiguiendo una minimización de los tiempos de parada y averías.  

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