DHL implementa en su operativa los primeros resultados del recientemente publicado informe ‘Big Data in Logistics’ y utiliza un amplio conjunto de datos para lograr una detección temprana de riesgos potenciales en las cadenas de suministro. Con el lanzamiento de Resilience360, una solución específica para la gestión de riesgos en la cadena de suministro basada en la analítica de Big Data, DHL proporciona a sus clientes una visión clara de potenciales disrupciones en sus cadenas de suministro. Otras soluciones propuestas en el informe como el modelo ‘DHL Parcel Volume Prediction’ o la herramienta ‘DHL Geovista’ se encuentran actualmente en la fase final de desarrollo para ser implantadas como piloto.
“Resilience360 es un ejemplo perfecto de los beneficios económicos que aporta la analítica Big Data al sector logístico. Gracias a la agregación y el análisis de datos se salvaguarda y mejora la eficiencia de una cadena de suministro. Además, se garantiza el mantenimiento de la operativa de negocio y la satisfacción del cliente mejora sensiblemente” según explica Markus Kückelhaus, Head of Trend Research, en DHL Customer Solutions & Innovation. Para el experto, “nuestro informe muestra también dos aplicaciones importantes más de la analítica Big Data: la mejora de la eficiencia operativa y la posibilidad de explorar nuevos modelos de negocio”.
DHL Resilience360 combina el estudio de la evaluación de los riesgos con instrumentos para la monitorización de la cadena de suministro que operan prácticamente en tiempo real. Gracias a esto, las cadenas de suministro podrían ser más resilientes y menos susceptibles a sufrir riesgos con lo que se disminuye la prevención de paradas en la producción y también la pérdida de ingresos.
En otro de los apartados del informe, referido a la mejora de la eficiencia operativa, se analiza la correlación que existe entre factores como las condiciones meteorológicas, las epidemias de gripe y las tendencias de compra online de los usuarios. El modelo ‘DHL Parcel Volume Prediction’, por ejemplo, puede facilitar el análisis previo del volumen de cargas de reparto que habrá que gestionar. En este caso, los modelos Big Data ayudan a optimizar los procesos y a mejorar el servicio al cliente.
Finalmente, el Big Data ofrece a los proveedores logísticos los tan deseados puntos de inicio para el desarrollo de nuevos modelos de negocio; entre esos puntos se encuentran, por ejemplo, las herramientas de geomarketing para pymes. En este sentido, la solución ‘DHL Geovista’ proporciona un análisis detallado y una evaluación de datos geográficos complejos con lo que los operadores logísticos pueden prever las cifras de ventas de las pequeñas y medianas empresas.
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