Los principales desafíos para Big Data en el proceso de gestión de la cadena de suministro
Los principales desafíos para Big Data en el proceso de gestión de la cadena de suministro

En el mercado competitivo actual, los expertos en cadenas de suministro intentan administrar grandes cantidades de datos para construir una cadena de suministro unificada, en pleno funcionamiento, eficaz y ágil. En consecuencia, el rápido crecimiento en volumen y variedad de tipos de datos a lo largo de la cadena de suministro ha impulsado la creación de sistemas que pueden evaluar de manera inteligente y rápida grandes cantidades de datos. El análisis de big data es una de las mejores formas de ayudar a las empresas a descubrir cómo resolver sus problemas. Le permite encontrar patrones e información útil en un gran volumen de datos. Entonces, veamos cómo el análisis de big data puede ayudar a la gestión de la cadena de suministro a superar los desafíos:

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Fortalecer la trazabilidad de la cadena de suministro:

Big data puede hacer que sea más fácil rastrear productos que necesitan ser retirados o reparados. También puede acceder, integrar y administrar bases de datos de productos que enumeran productos que necesitan ser retirados o reparados. Los administradores de la cadena de suministro pueden rastrear fácilmente un producto mediante el uso de lectores de códigos de barras y la conexión de dispositivos de identificación por radiofrecuencia. Las empresas pueden usar herramientas para analizar big data para obtener información precisa sobre sus productos, lo que ayuda a los operadores a mantenerse al día con su ciclo de distribución. Por ejemplo, será fácil para los gerentes de alimentos y bebidas adivinar cuándo se echará a perder la comida. Con una mejor trazabilidad, los productos se pueden seguir desde la fábrica hasta la tienda. Con una mejor trazabilidad, las empresas pueden trabajar mejor junto con las cadenas de suministro. Con una mejor trazabilidad, los productos se pueden seguir desde la fábrica hasta la tienda. Las empresas pueden trabajar mejor con otras personas en la cadena de suministro para acelerar la distribución y facilitar el seguimiento.

Mantenimiento de máquina:

El big data se utiliza cada vez más en el mantenimiento de máquinas, mejorando el trabajo del equipo de mantenimiento. El cambio hacia el análisis de datos está haciendo que el departamento de mantenimiento sea más efectivo, lo que significa que el tiempo de actividad operativa está mejorando. Al combinar datos de máquinas con datos de otras áreas, la empresa puede tener una buena idea de la salud y el rendimiento de sus máquinas. La instalación de sensores y el uso de sus datos para copiar cómo funciona el dispositivo es la forma principal de hacerlo. Una vez que se ha creado un modelo, se pueden usar datos en tiempo real para predecir cuándo se averiará la máquina. Con el análisis de datos, puede hacer más que arreglar las cosas antes de que se dañen. Los datos avanzados pueden ayudarlo a descubrir cómo extender la vida útil de un activo que ya tiene.

Pedir planificación:

Los pedidos que no se hacen correctamente o que no se hacen en absoluto pueden dañar la reputación de cualquier empresa. En la era del cliente, es esencial mantener a los clientes contentos y leales dándoles el producto correcto a la persona correcta en el momento y lugar correctos. Las empresas inteligentes pueden usar Big Data para aprender todo lo que hay que saber sobre sus clientes. Les ayuda a predecir mejor sus necesidades, descubrir qué les gusta y brindarles una experiencia de marca única.

Con el análisis predictivo, puede averiguar qué tan probable es que ocurra el problema y qué podría significar si ocurre. Al observar grandes cantidades de datos históricos y utilizar técnicas de mapeo de riesgos, el análisis predictivo en Big Data puede ayudar a encontrar riesgos en la cadena de suministro. Además, las predicciones precisas de riesgo pueden ayudar a crear herramientas y procedimientos que ayuden a disminuir los efectos de posibles amenazas.

Gestión de la relación con los proveedores:

Usando métodos para la gestión de relaciones con proveedores y big data, puede hacer que las cadenas de suministro funcionen bien. Aunque el análisis de big data no se utiliza en las empresas de la cadena de suministro, el aprendizaje automático y el análisis de big data se utilizarán mucho en el futuro para gestionar las relaciones con los proveedores. Las empresas de la cadena de suministro necesitan datos precisos de los proveedores para elaborar buenos planes de gestión de relaciones. Mucho de lo que quieren saber es cualitativo. Incluye evaluaciones, auditorías y valoraciones.

Estas organizaciones pueden utilizar análisis de big data en la gestión de la cadena de suministro para recopilar y analizar datos. Por lo tanto, pueden realizar un seguimiento de las actividades y la información de los proveedores a lo largo del tiempo para su uso ahora y en el futuro. Además, podrán realizar actividades de selección de proveedores inteligentes y basadas en predicciones. Este proyecto facilitará ver cómo se hacen los contratos y abrirá más oportunidades para asociaciones a largo plazo.

Diseño y desarrollo de productos:

Big Data Analytics es útil en la fabricación inteligente porque ayuda a resolver los problemas de la empresa a la velocidad que necesita el negocio. El análisis de big data es una herramienta útil para los fabricantes porque les permite hacer planes, compartir datos, hacer modelos predictivos y conectar fábricas para controlar sus operaciones. El uso de análisis de big data en la gestión de la cadena de suministro también puede ayudar a recoger y entregar pedidos y dar pedidos a los agentes correctos.

Además, los diseñadores necesitan herramientas para predecir y medir cómo cambian las preferencias y expectativas de los usuarios durante el ciclo de vida de un producto. Recopilar, administrar y analizar datos de nuevas formas para obtener conocimientos e información valiosa que luego se puede usar para tomar decisiones puede ayudar a reducir la incertidumbre.

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Conclusión

Los datos son una parte vital de la fabricación de los sistemas operativos que usamos hoy. El uso de big data en soluciones de logística ayuda a realizar un seguimiento de cómo se mueven el efectivo, la información y los bienes a través de una cadena de suministro. Se realiza principalmente para garantizar que los clientes puedan obtener muchos productos y un buen servicio al menor costo posible. Los gerentes de la cadena de suministro también pueden usar el análisis de datos para realizar un seguimiento de estos flujos y usar los resultados para mejorar qué tan bien hacen su trabajo.

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Soluciones Logísticas

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Soluciones 3PL

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Características principales de las soluciones de logística de Logipulse

Logipulse es un software de gestión logística de extremo a extremo con tecnología superior. Nuestras soluciones logísticas tienen como objetivo simplificar las operaciones diarias en todos los aspectos del transporte de carga. Nuestras características más destacadas son nuestra interfaz multilingüe, el módulo financiero multidivisa y el motor de informes personalizado y el panel de KPI analítico de datos que ahorraría el tiempo que normalmente se dedica a personalizar los informes de su proveedor de servicios.

Otra característica única es la disponibilidad de nuestro software de logística en diferentes plataformas, como computadoras de escritorio, tabletas, dispositivos móviles, así como dispositivos PDA y de escaneo, lo que hace que trabajar en movimiento sea fácil y accesible.

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¿Qué es un sistema de gestión logística?

Un sistema de gestión logística es una combinación de herramientas de software que optimizan los procesos logísticos desde la recogida hasta la entrega. Un buen software de logística incluiría factores clave de operaciones, control de inventario, transporte de mercancías, seguimiento y finanzas.

¿Cuál es la importancia del software de logística?

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¿En qué se diferencia Logipulse de otros software de transporte de carga?

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