Datos en logística, una ventaja competitiva

Los datos en logística son un elemento clave para gestionar la cadena de suministro de forma eficaz. Las empresas necesitan herramientas que les permitan poseer un mayor control sobre sus operaciones. Disponer de información fiable y actualizada no solo facilita la coordinación entre los actores implicados y la visibilidad de los procesos, sino que optimiza la eficiencia, reduce errores y agiliza la adaptación al mercado.

En este artículo descubriremos la relevancia de los datos en logística, los tipos que existen en la cadena de suministro, las soluciones para su integración y algunos ejemplos prácticos.

Importancia de los datos en logística

Los datos en logística se han convertido en un activo, ya que posibilitan contar con el conocimiento suficiente para proyectar distintos escenarios y tomar decisiones más informadas. Recopilar y analizar información procesable y de calidad a partir de grandes cantidades de datos o big data es más importante que nunca, porque otorga una ventaja competitiva a las empresas. No obstante, disponer de un mayor volumen de datos no siempre se traduce en mejores decisiones, ya que su valor depende en gran medida de su calidad, fiabilidad y coherencia. Así, las compañías de la supply chain con acceso a datos históricos y en tiempo real pueden anticiparse a las tendencias, identificar patrones y correlaciones, e impulsar sus resultados.

El análisis de los datos de la cadena de suministro aporta múltiples beneficios a las organizaciones. Entre ellos se encuentran la optimización del inventario, la planificación de rutas de picking y transporte, la monitorización del rendimiento, y la posibilidad de utilizar toda esta información para implementar mejoras y aumentar la satisfacción del cliente. Según IBM, las organizaciones requieren de una alta calidad de datos y un sólido marco de gobernanza para conectar la transformación digital en toda la empresa y obtener un mayor valor de la información propia y del ecosistema.

¿Qué tipos de datos hay en la cadena de suministro?

Los datos en logística y supply chain pueden clasificarse en tres grandes categorías: los maestros, que definen los elementos centrales de la operativa; los transaccionales, que recogen la actividad diaria; y los externos, que aportan contexto y permiten anticipar cambios en el entorno. Estos datos pueden proceder tanto de sistemas internos de gestión como de fuentes externas o dispositivos conectados. En conjunto, conforman un modelo estructurado en el que la información se organiza y se relaciona para ofrecer una visión completa de la cadena de suministro.

Desde un punto de vista más operativo, los datos en logística comprenden diferentes ámbitos, entre los que destacan:

• Inventario. Hacen referencia a cuestiones como los niveles de stock, las ubicaciones, los lotes o las caducidades de los productos.
• Demanda y ventas. Datos asociados a pedidos, históricos de ventas y previsiones, indispensables para planificar la actividad y ajustar los recursos.
• Operativas. Es la información relativa a los procesos del almacén y a indicadores como la productividad o la eficiencia.
• Transporte. Abarcan la organización de rutas, los tiempos de entrega y el estado de los envíos.
• Proveedores. Recogen aspectos como los plazos de suministro, la calidad del servicio y el grado de cumplimiento de los acuerdos.
• Trazabilidad. Facilitan el seguimiento del producto y de las materias primas a lo largo de toda la supply chain.

Soluciones para la integración de los datos en la cadena de suministro

La integración de los datos logísticos se basa en la conexión de distintos sistemas y fuentes, lo que permite centralizarlos y garantizar su coherencia en toda la cadena de suministro. En este proceso, cada herramienta captura y gestiona varios tipos de datos que, al unificarse, ofrecen una visión global y en tiempo real de las operaciones.

Los sistemas de gestión desempeñan un papel crucial en la recopilación y el tratamiento de datos en logística. Al conectarse entre sí, soluciones como los SGA, los ERP o los TMS propician el intercambio de información, asegurando que los datos fluyan de manera continua entre los diversos procesos logísticos:

• Sistemas de gestión de almacenes (SGA). Recogen datos de inventario, ubicaciones, movimientos de stock y preparación de pedidos. Al integrarse con otros sistemas, sincronizan la información del almacén con el resto de la operativa y mejoran la trazabilidad en tiempo real.
• Sistemas ERP. Las plataformas ERP o Enterprise Resource Planning centralizan la información corporativa, desde datos administrativos y financieros, hasta aquellos derivados de pedidos, compras o proveedores. Su integración con sistemas logísticos afianza la coherencia entre la gestión operativa y la planificación empresarial.
• Sistemas de ejecución de almacenes (WES). Gestionan datos relativos a  la actividad de los sistemas automáticos, como flujos de trabajo, asignación de tareas o rendimiento.
• Sistemas de control de almacenes (WCS). Procesan datos procedentes de equipos automatizados como transportadores o transelevadores en tiempo real, y los transmiten a los niveles superiores para la ejecución eficiente de las órdenes.
• Sistemas TMS. Los Transport Management Systems planifican todos los procesos logísticos relacionados con el traslado de mercancías, ya sea por tierra, mar o aire. Manejan datos de rutas, envíos, tiempos de entrega y costes de transporte. Su integración con el resto de sistemas sincroniza la distribución con el estado del inventario y la demanda.

A fin de garantizar la fiabilidad de los indicadores, los negocios pueden apoyarse en un software especializado y en tecnologías que integren inteligencia artificial. El uso de herramientas de supply chain analytics sistematiza la interpretación de todos estos datos, transformándolos en información útil para identificar tendencias, anticipar incidencias y optimizar la toma de decisiones.

Estrategia para la gestión de datos logísticos

La consultora McKinsey advierte que, ante la creciente complejidad de las cadenas de suministro, las empresas requieren de una visibilidad basada en datos, capacidades de análisis más rápidas y una automatización de la información más inteligente para fortalecer su resiliencia.

Para evitar una gestión caótica y lograr una correcta integración de los datos en logística, las compañías deben abordar su tratamiento desde una perspectiva estratégica basada en varios pilares:

• Definición de objetivos. Establecer metas claras y medibles alineadas con la estrategia del negocio orienta el uso de los datos y evita una gestión desorganizada o sin propósito.
• Colaboración entre distintas áreas. La coordinación entre equipos internos, proveedores y clientes facilita el acceso a datos relevantes y la visibilidad de la cadena de suministro.
• Integración y calidad de datos. Unificar la información procedente de diferentes sistemas, estandarizarla y eliminar duplicidades es primordial para asegurar su fiabilidad y una correcta toma de decisiones.
• Despliegue de infraestructura tecnológica. Contar con programas escalables y seguros posibilita almacenar grandes volúmenes de datos en logística de modo eficiente.
• Análisis y mejora continua. El uso de herramientas analíticas convierte los datos en conclusiones accionables para optimizar los procesos logísticos.

Ejemplo de gestión de datos logísticos

El uso estratégico de los datos en logística mejora la eficiencia y la trazabilidad en numerosos sectores. A continuación, se muestran algunos ejemplos en entornos reales:

Sector de la alimentación

El análisis de la cadena de suministro ayuda a las empresas de alimentación y bebidas a resolver numerosos desafíos. La trazabilidad de los productos a lo largo de todo el proceso —desde la preparación hasta la entrega— aporta mayores niveles de seguridad y calidad alimentaria. Esto resulta especialmente relevante en un contexto en el que los consumidores demandan cada vez más información sobre el origen y la composición de los alimentos.

Un ejemplo es el proveedor logístico Sud-Fresh, especializado en productos alimentarios. La compañía instaló el software de gestión de almacenes Easy WMS de Mecalux para coordinar cientos de referencias en varios rangos de temperatura. Gracias a la digitalización, dispone de una trazabilidad completa desde la recepción hasta la expedición, con datos centralizados que optimizan la operativa y garantizan la seguridad alimentaria.

Sector de la salud y farmacéutico

En los sectores sanitario y farmacéutico, la gestión de datos es esencial para garantizar la autenticidad de los productos y la continuidad del suministro. La trazabilidad completa y la monitorización en tiempo real aseguran el cumplimiento de las estrictas normativas vigentes, reducen errores operativos y blindan la seguridad en la entrega de los pedidos.

El mayorista de dispositivos médicos Medis-M implementó Easy WMS para registrar su mercancía y apoyar la preparación de más de 2.000 pedidos mensuales con rapidez y sin errores. Easy WMS conoce todos los detalles de estos productos distribuidos en Eslovenia y comunica al ERP de la empresa los movimientos de cada artículo en tiempo real.

Por su parte, el grupo farmacéutico belga EPC Familia modernizó su logística con Easy WMS para gestionar más de 13.000 referencias de farmacia y parafarmacia. Con un volumen de dos millones de recetas tramitadas al año, la empresa prepara hasta 24.000 líneas de pedido diarias y abastece, entre otros, a un centenar de farmacias en Valonia, por lo que la correcta distribución de sus productos es vital.

Una estrategia logística ‘data driven’

La digitalización constituye el eje vertebrador de las organizaciones data-driven. A través de tecnologías como el big data y la inteligencia artificial, las compañías pueden gestionar grandes volúmenes de información, analizarlos en profundidad e identificar patrones y tendencias, transformando los datos en conocimiento útil para la operativa y la toma de decisiones.

En este sentido, el uso de estas herramientas favorece la automatización de procesos, lo que incrementa la agilidad y la capacidad de respuesta de la cadena de suministro. En consecuencia, los datos se transforman en conocimiento accionable que impulsa la optimización de la operativa y refuerza la competitividad de las empresas, consolidándose como un pilar fundamental en la gestión logística.