Transformación digital facilita la logística en tiempo real

Entre los cambios intensos que la transformación digital ha promovido en los procesos de logística y de almacenamiento de las empresas, quizás el más grande de ellos sea la logística en tiempo real (LTR). Se trata de un conjunto de tecnologías, que permiten un nivel tan alto de automatización, que en el futuro puede ser posible simplemente acabar con los complejos stocks en almacenes y centros de distribución.

Por ahora, lo que LTR realmente promueve es la reducción significativa en los inventarios de compañías de venta compleja. Ella conecta de forma inteligente toda la cadena, desde la producción hasta la venta, brindando suficiente visibilidad para que los gestores planifiquen el abastecimiento de acuerdo con las tendencias de consumo, reduciendo cortes e ítems ociosos.

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“El conocimiento respalda la posibilidad de tener stocks solo de lo que se vende, permitiendo abastecerse rápidamente usando hubs y distribuidores que traigan la mercancía más cerca al lugar en donde ocurre la venta”, explica Elaine Barros, especialista de Gera. “La base de la logística es el nivel de conocimiento que tengo de la operación”.

Pero eso requiere una gran cantidad de datos, incluyendo la de los compradores y de la operación, el histórico de ventas, etc.

Tecnología y cuellos de botella

Los datos de la cadena recopilados para un análisis completo de la realidad del negocio le permiten predecir con mayor precisión cuántos ítems se venderán en un período de tiempo determinado. Este tipo de análisis sería imposible hace unos años, cuando la máxima previsibilidad en logística era obtenida a través de estadísticas “muy rudimentarias”, reflexiona la especialista.

Los grandes stocks son un problema para cualquier empresa que comercializa mercancía física. Históricamente, las compañías han tratado de reducir los artículos en los hangares, ya sea por la dificultad de administrar la vida útil, por ejemplo, o por el alto costo de la maquinaria, mano de obra, energía, seguridad y alquileres, entre tantos artículos.

Los sistemas de gestión que unifiquen los datos de ventas y vendedores y que empleen inteligencia artificial en el análisis, permitirán acelerarán el proceso hasta el punto del tiempo real. Ellos pueden hacer la gestión de la venta desde el momento en que el consumidor o revendedor investiga sobre un producto en particular hasta el momento de la separación en el stock y de la entrega.

“Esta forma holística de trabajar, esta integración de los módulos en un mismo marco, ayuda a observar los pedidos que se generan ahora y a formular pronósticos”, explica Elaine.

Este escenario también es ventajoso para la industria, que podría producir de manera más eficiente y de acuerdo con la demanda del consumidor, con ganancias incluso desde el punto de vista ambiental – solo se consumen los insumos realmente necesarios. Otra gran utopía en este escenario puede ser la industria que solo produce bajo demanda: fabrica hoy lo que se compró ayer y se entregará mañana.

Ganancias de LTR

En la práctica, las empresas – inclusive en la venta directa – son capaces de separar artículos en stock el mismo día en que se vendieron. Según Elaine, muchos clientes de Gera – que adoptan el software de gestión comercial de la compañía, conocido como let -, son capaces de, en la práctica, separar un ítem en stock en el mismo día en que se vendió.

Para la especialista, quienes lideran este proceso en Brasil son los minoristas on-line, los e-commerces.

“Para 2025, las cargas deberán ser entregadas a las grandes capitales en el mismo día. Esto en los países en desarrollo”, predice. “Philip Kotler ya dijo que las compañías inteligentes tendrían menos stock. No teníamos herramientas para eso, pero hoy hay un conjunto de ellas que aún recorrerán un largo camino”, dice Elaine.

Marketing Gera

Equipo formado por profesionales en Marketing, Comunicación y Administración, especializados en el sector de tecnología y gestión comercial omnichannel, en modelos de Venta Directa (Mono, Bi e Multinivel) y Retail en general.