ANALÍTICA PREDICTIVA: ¿CÓMO REDUCE AMENAZAS Y MEJORA LA OPERACIÓN DE TU FLOTA?

En los últimos años, la analítica predictiva tiene una relevancia creciente en el ámbito empresarial logístico. Esta herramienta emplea datos históricos para anticipar sucesos futuros, lo que permite a las empresas tomar decisiones más fundamentadas y mejorar su eficiencia.

La analítica predictiva implica examinar, depurar, transformar y modelar conjuntos de datos con el fin de descubrir información relevante, patrones y tendencias útiles. Consiste en utilizar diversas técnicas y herramientas para analizar grandes volúmenes de datos y obtener percepciones que respalden la toma de decisiones informadas.

El análisis de datos implica explorar y descubrir relaciones entre variables, identificar valores atípicos y desarrollar modelos predictivos para comprender mejor los fenómenos y procesos estudiados.

En el contexto del transporte por carretera, el análisis de datos puede contribuir a optimizar las operaciones, mejorar la eficiencia, reducir amenazas y maximizar los resultados. Estudios recientes indican que los trabajadores necesitan acceso a información en tiempo real y la capacidad de emplear tecnologías avanzadas de cadena de suministro para obtener perspectivas a partir de los datos que generan diariamente.

Según DAA Capital Partners, el 93% de los transportistas y el 98% de los operadores logísticos externos consideran que la toma de decisiones basada en datos es esencial para las actividades de la cadena de suministro.

A medida que avanza la tecnología para la cadena de suministro, las organizaciones pueden aprovechar más datos para ayudar a los operadores a tomar decisiones bien fundamentadas en tiempo real, lo que acelera la creación de valor. Cuando los datos se sintetizan y contextualizan, pueden proporcionar visibilidad, análisis de riesgos predictivos, pronósticos e informes accesibles para el ecosistema de transporte y logística.

Los operadores y administradores pueden utilizar esta información para tomar decisiones más acertadas sobre rutas, programación de mantenimiento, planificación de estrategias en seguridad y tiempos de entrega. Según un estudio de McKinsey, las iniciativas de transformación digital impulsadas por datos pueden generar un valor agregado del 10-20%.

La analítica predictiva puede mejorar la eficiencia de las empresas logísticas de varias maneras, puede ayudar a:

● Optimizar la planificación de la demanda: anticipa la demanda de productos y servicios,

garantizando un inventario adecuado en el lugar y momento oportuno.

● Reducir los retrasos en la entrega: identifica y mitiga riesgos que puedan provocar

demoras en las entregas, asegurando el cumplimiento de los plazos y la satisfacción del

cliente.

● Mejorar la gestión de riesgos: Analizar y detectar riesgos logísticos, como la escasez de

materias primas, desastres naturales e interrupciones en el transporte.

● Aumentar la seguridad en la ruta: el análisis de datos históricos ayuda a evitar

accidentes y planificar estrategias de seguridad contra la delincuencia, optimizando las

experiencias de conductores y operadores mediante perspectivas de datos.

La tecnología de Centrally proporciona niveles avanzados de conectividad y rapidez dentro del transporte, mejorando la entrega de datos, lo que genera mejoras en el análisis enfocados en la productividad y el rendimiento. La analítica predictiva que ofrece la plataforma de Centrally es una práctica esencial en las empresas actuales, ya que proporciona valiosas percepciones para la gestión de flotas, facilitando la toma de decisiones y la planificación estratégica para alcanzar objetivos específicos.