Así reduce el ‘big data’ los costes de la última milla
La compra virtual crece cada vez más y el transporte de mercancías se vuelve vital para la satisfacción del consumidor. ¿Pueden los datos optimizar los eslabones de este proceso, mejorando en ese último tramo los tiempos de entrega al cliente y los costes para la empresa?
¿Qué es la tan famosa última milla logística? “Trata, básicamente, sobre cómo servimos al consumidor final: cómo un paquete comprado por Internet llega desde el almacén hasta las manos de quien lo ha comprado”, explica Matthias Winkenbach, experto alemán en big data y director del MIT Megacity Logistics Lab.
En un mundo pandémico donde el comercio digital se ha vuelto una opción indispensable, las empresas de logística estudian cómo optimizar el transporte en ese último tramo del envío, a veces complicado por la densidad de las ciudades y su trazado. En este escenario, la llamada distribución múltiple es el sistema más eficaz y el que las empresas están adoptando y refinando. “Se usan vehículos grandes para llegar lo más lejos posible dentro de las ciudades y, a continuación, se cambia a vehículos pequeños, como bicicletas, para llevar los paquetes a su destino”, clarifica Winkenbach.
El experto trabaja en el diseño y la mejora del transporte usando métodos cuantitativos que permitan entender cómo optimizar lestos sistemas de recorrido y distribución. “Estudiamos dónde colocar los depósitos, qué bicicletas y cuántas usar, cómo colocarlas, qué rutas deben hacer...”, amplía. “Es algo que cada vez interesa más a la industria”.
La última milla, entiende Winkenbach, se enfrenta a tres retos principales: la mayor densidad y congestión en las ciudades, un crecimiento imparable del comercio en línea (con la consecuente fragmentación de los envíos) y unas expectativas crecientes de clientes cada vez más exigentes. “Hace un par de años el problema de las compañías era la falta de datos. Hoy en día el problema es que tienen muchos, pero no saben cuáles usar para resolver los desafíos que se presentan”, detalla. Para usar esta información de manera provechosa, Winkenbach y su equipo intentan “identificar qué fuentes de información son las correctas para que los operadores logísticos o urbanistas puedan tomar las mejores decisiones”. Un proceso en el que también entran en juego métodos avanzados como el aprendizaje automatizado o los modelos de simulación.
Según Winkenbach, una tendencia podría cambiar el panorama logístico “de forma drástica”, pero aún conllevará mucho trabajo y desarrollo para que sea viable: la combinación de drones y vehículos autónomos. “Combinaría los beneficios del reparto aéreo y los de meter un montón de paquetes en un camión que se mueve por tierra”, señala. “Y haría que los procesos logísticos fueran mucho más eficientes”.
En el vídeo que encabeza este artículo, elaborado por el Observatorio Vodafone de la Empresa, Winkenbach explica en profundidad cómo los datos pueden ayudar a afinar y hacer más eficiente, y sostenible, el transporte de mercancias y qué aspectos fundamentales ha de tener en cuenta una empresa de este sector.