Transformación digital en la logística
La transformación a una economía más verde, más limpia y, por supuesto, más digital, es uno de los mayores retos de la historia reciente de nuestra sociedad. En este sentido, la gran oportunidad de dar el salto cualitativo en la empresa la encontramos cuando acometemos un proceso de auténtica transformación digital. Esto trae consigo cambios muy profundos en la cultura, en la organización y en el modus operandi de las personas que trabajan en ella.
Logistop está aportando su liderazgo a la transformación digital en el sector del transporte y de la logística con los siguientes objetivos:
- Facilitar, promover, ayudar y asesorar a nuestros socios en los procesos de transformación digitalmediante la creación de grupos de trabajo de innovación tecnológica.
- Crear consorcios colaborativosdentro de Logistop bajo el modelo de innovación colectiva para desarrollar proyectos de transformación digital.
- Líneas de actuación:
- Digitalización y transformación digital.
- Internet of Things(IoT).
- Big Data y Analytics.
- Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- Blockchain.
- Digital Twin.
- Robots físicos y software (RPA).
Como complemento transversal a todas ellas están el Edge computing y cloud computing, así como las comunicaciones 5G que permiten gran ancho de banda, baja latencia y alta fiabilidad.
Todas estas tecnologías facilitan la evolución a la era del dato, situándolo en el centro de la transformación digital.
La digitalización consiste en informatizar la ejecución de un proceso. Mientras que la transformación digital implica cambiar la empresa, la cultura, la organización y el ‘modus operandi’ de las personas. Abarca a todas las áreas, las de staff corporativo, la funcionales, las operativas, las de marketing y las tecnológicas.
Para afrontar con éxito la transformación digital hacen falta socios tecnológicos que tengan un conocimiento profundo de la tecnología, de los procesos y de los modelos de negocio, así como una amplia visión estratégica.
Tendencias en el ámbito de la transformación digital
Los componentes o bases tecnológicas por cuyo desarrollo y aplicación al sector trabajamos desde Logistop son:
RPA
Para la automatización de procesos de gestión. Las tareas repetitivas las pueden hacer los sistemas por sí solos. Además de ahorros considerables de tiempo y dinero (las máquinas pueden trabajar 24 horas los 365 días del año), permite asignar a las personas funciones de mayor valor añadido.
Big Data
Para el análisis de datos. Analizar adecuadamente la masiva cantidad de datos que se van adquiriendo y almacenando. Esta tecnología permite identificar patrones de comportamiento y conclusiones del funcionamiento del proceso logístico, del transporte, del estado de las cargas, puntos negros, zonas de mejora, etc.
Digital Twins o gemelos digitales
Son representaciones virtuales de elementos o procesos reales, copias digitales con los elementos físicos a los que representan, no solo a través de sus propiedades mecánicas o geométricas, sino a través de su comportamiento y evolución temporal. Consiste en crear un modelo virtual a través de la información disponible sobre un proceso, su producción o su funcionamiento exactamente igual al modelo físico a todos los niveles. Aúnan tecnologías como big data, modelado, sensorización, conectividad, Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial. Su aplicación en logística es diversa desde la ayuda a la planificación de la red logística, mejorar la gestión de almacenes o sugerir acciones de contingencia ante incidencias en la cadena de suministro.
IoT
Medición y control automatizado de variables físicas. Controlar temperatura, vibraciones, luminosidad, humedad, concentración de gases, movimiento, posición geográfica, permite automatizar mediante alertas desviaciones de valores fuera de tolerancia, por ejemplo, la temperatura de un contenedor reefer con productos frescos, si es golpeado, si se abre una puerta, si la concentración de oxígeno es alta o baja por debajo de tolerancia, y, por supuesto, seguir el movimiento del mismo.
Blockchain
El verdadero y profundo salto cualitativohacia la transformación digital y hacia el liderazgo del dato se produce en la manera de organizar y tratar la información con la incorporación de Blockchain en los procesos empresariales. En transporte y logística, la aplicación de esta tecnología conlleva un absoluto cambio en la forma de generar valor gracias a los smart contracts, piezas de software que disparan acciones de modo automático cuando suceden eventos programados. Las ventajas principales que aporta blockchain son la gestión y el almacenamiento de la información de forma distribuida y descentralizada, garantizando la confianza e inalterabilidad de los datos y de los procesos.
Blockchain mejora la trazabilidad y la fiabilidad del dato. Con esta tecnología se registran datos de la cadena de suministro que no se podrán alterar, por ejemplo, quién ha intervenido, cuándo y cómo en un proceso (carga, picking, transporte, recepción, manipulación); esta característica otorga valores de trazabilidad confiable de manera que disminuyen los conflictos, aumenta la confianza entre actores y asegura e incrementa la fiabilidad del sistema en su conjunto. Otra característica importante es que reduce drásticamente el tiempo necesario que habitualmente se emplea en la tramitación documental.
Machine Learning (Inteligencia Artificial)
Para extracción de conocimiento a partir de fuentes de datos existentes. El análisis predictivo del comportamiento de la demanda, por ejemplo, es una aplicación directa de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que los sistemas informáticos aprendan por sí mismos, es decir, que su desempeño mejora con la experiencia. Está estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones. Es un proceso de inducción del conocimiento. Son muchos los campos de aplicación dentro del mundo de la logística y el transporte, por ejemplo, predicción de demanda, robots (físicos o virtuales). Se alimenta de enormes volúmenes de datos históricos y los generados en el presente para predecir el futuro.