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«El Big Data en el entorno de la industria logística va a ser imprescindible y SEUR lo vimos hace años»

2 mayo, 2018
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El Big Data no se debe pasar por alto en el ámbito de la industria logística, es algo de lo que muchas empresas se dan cuenta actualmente y son estas las que se adaptan y sobreviven con éxito a los nuevos cambios.

El Premio CEL (Centro Español de Logística) 2018 se ha entregado este año a SEUR por su innovador proyecto ‘’Big Data y Machine Learning para la previsión de producción de SEUR’’. Proyecto que ha desarrollado en colaboración con la empresa PiperLab, dedicada al análisis de datos y big data. La Responsable de Distribución en SEUR, Ana Galve y Maite Gilarranz, co-fundadora de PiperLab han atendido a Big Data Magazine para sacarnos de dudas sobre las claves de su éxito.

Big Data Magazine: ¿Por qué SEUR y PiperLab?

Ana Galve: Creemos que hay una frase que lo explica muy bien que es la de ‘’zapatero a tus zapatos’’. En SEUR sabemos muchísimo de transporte urgente y de reparto, pero no somos Data Scientist, y PiperLab sabe de datos y se mueve muy bien en esa materia, así que hemos querido combinar lo mejor de cada compañía para poder crear este proyecto de éxito.

BDM: Bajo el título de ‘’BigData y Machine Learning para la previsión de SEUR’’ ¿qué objetivos se perseguían al comenzar este proyecto? ¿Se han visto satisfechos esos objetivos?

Ana Galve: En SEUR tenemos numerosos clientes que cada día nos dan expediciones que tenemos que repartir al día siguiente en otro punto de la península. Hasta ahora la mayor parte de estas entregas eran a empresas (lo que llamamos B2B). Era una producción bastante estable en la que, más o menos por la experiencia de negocio, sabíamos las expediciones que íbamos a mover cada día de la semana y del año. Con el ‘boom’ del Ecommerce, (actualmente movemos más de un  50% de entregas a particulares), este escenario nos cambia por completo. Esta demanda deja de ser estable y tenemos unas diferencias intrasemanales de un 10-15% y en los momentos de campañas podemos tener incrementos de un 50% de una semana a otra. Esta variabilidad hace muy complicada la planificación de los recursos de reparto que necesitamos cada día.

El objetivo inicial que nos planteábamos era saber cuántas expediciones íbamos a tener que mover o repartir cada día de la semana en un horizonte de 2-3 meses. Este objetivo tenía una segunda derivada, y es que lo queríamos unir a un módulo de planificación donde el responsable de nave tuviera de manera rápida y simple el dato de los recursos que iba a necesitar al día siguiente.

Maite Gilarranz: Este cambio de negocio de B2B a B2C implica un modelo de previsión que ya no podemos generar solo en base a los históricos que había dentro de SEUR. Uno de los aspectos fundamentales es que hemos utilizado muchísimas variables externas que sí explican estos cambios que veíamos.

AG: De alguna forma los criterios de compra del destinatario en una página web no tienen nada que ver con una tienda. Estos cambios solo los hemos podido explicar metiendo muchas más variables en la previsión.

BDM: ¿En qué medida creen que los avances de analítica predictiva han podido ayudar a empresas como las suyas?

MG: Cuando empezamos hace tres años en PiperLab, éramos solo tres personas, a día de hoy somos 16, duplicando negocio cada año. Desde el principio tuvimos muy claro que el sector de la logística y la industria era un nicho para nosotros por dos temas fundamentales: por el volumen de datos que se manejan y se gestionan, y por nuestro background de negocio. Igual que trabajamos para SEUR y hemos hecho modelos de previsión, también trabajamos para otras compañías de este ámbito y hacemos modelos de mantenimiento predictivo para saber de forma proactiva cuándo se va a estropear una máquina, para optimizar stocks, intervenciones, visitas, paradas de maquina no planificadas, etc. También hacemos modelos de previsión de abandono – qué cliente tiene mayor probabilidad de abandonar la empresa-, modelos de previsión de obsolescencia. Por ello, cuando comenzamos sabíamos que había muchísimo camino por recorrer. Si los datos no se reutilizan para enriquecer y mejorar nuestros procesos, no podemos ir mucho más allá.

Es cierto que el Big Data en el entorno de la industria logística, va a ser imprescindible y SEUR lo vio hace años ya.

AG: En general, las compañías tenemos muchos datos, pero no siempre somos capaces de convertirlos en información útil para el negocio.

BDM: Haciendo referencia concretamente a sus clientes, ¿en qué afecta actualmente esa previsión?

AG: Nos ha abierto una nueva manera de relacionarnos con nuestros clientes, estamos estableciendo lazos que hasta ahora no teníamos y hace que entremos en una colaboración más estrecha, sobre todo en el momento de preparación de las campañas. Estamos compartiendo con ellos las previsiones que salen de los modelos específicos para todas nuestras grandes cuentas que, a veces incluso, son mejores que sus propias previsiones de ventas. Esto nos está haciendo pensar en un servicio de valor añadido para nuestros clientes.. De alguna forma nuestro cliente conoce su negocio, pero nosotros tenemos una visión más general de su sector, lo que nos permite hacer previsiones más ricas en datos.

BDM: ¿En qué ha cambiado vuestra perspectiva desde del premio CEL 2018?

MG: No dudamos en presentarnos, sabíamos que teníamos muchas opciones de ganarlo, solo por el concepto del proyecto en sí y los KPI (Key Performance Indicator) de retorno que ha tenido el proyecto. Ha sido una satisfacción porque el proyecto fue muy bien, ha sido un equipo fantástico, pero hemos tenido momentos de mucha tensión. Lanzamos el proyecto justo antes de la campaña. Pero a pesar de esto, conseguimos que una herramienta con 9.000 modelos funcionando fuese muy sencilla para que la gente lo utilizara, y que todos los planificadores tuvieran para la campaña la información base que necesitaban. Es un proyecto con muchísima complejidad por detrás, pero totalmente transparente para el usuario.

AG: Para el equipo ha sido un gran orgullo porque es uno de los mayores reconocimientos que hay en el mundo de la logística.

BDM: Y, por último, ¿SEUR y PiperLab volverán a trabajar juntos para otro proyecto innovador?

MG: Yo creo que para todas las empresas, el dar el primer paso es algo muy importante, después hay que demostrar que esos datos de los que hemos hablado antes tienen sentido y que, al final, son un beneficio clarísimo para las compañías. De hecho, tenemos encima de la mesa algunos retos. Hicimos este proyecto durante el año 2017 y ahora tenemos tres muy interesantes en los que estamos trabajando. Tenemos un proyecto para hacer previsiones para internacional, que tiene un patrón totalmente distinto y otro modelo de transporte, Otro de los proyectos es hacer la planificación de arrastres con su paso previo, la optimización. Aún estamos en una fase de análisis, y normalmente somos muy prudentes al comenzar los proyectos. Y con el último estamos emocionados porque está más orientado  al cliente final. SEUR maneja muchísimos datos de clientes y llevamos tiempo pensando en aplicar inteligencia sobre el destinatario.

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4 Comentarios

  1. Hola!! Buenas tardes!! Estoy haciendo una investigación sobre la influencia del Big Data en la logística y estoy extrayendo unas conclusiones muy interesantes. Cuando termine de redactar mis conclusiones os lo puedo compartir para que me deis opinión!! Mientras tanto, os dejo aquí un artículo súper interesante que he encontrado!! https://www.logistock.es/logistica-big-data/ Saludos y muchas gracias por compartir información tan interesante

    Reply
  2. Digitalizar tu negocio ofrece gran cantidad de ventajas, y aunque pueda resultar complicado al principio es casi como abrirlo: ilusión, ganas de crecer, etc. Fue una de las mejores decisiones que he tomado como profesional.

    Adjunto información acerca del operador logístico de Barcelon que gestiona mis envíos, uno de los grandes quebraderos de cabeza de los profesionales tras aumentar las ventas de su negocio online: https://www.logistock.es/

    Un saludo!

    Reply
  3. Gracias por este excelente artículo, nosotros queremos implementar también el Big Data aplicado a la empresa https://www.disnet.es de mensajería, es un proceso lento pero los beneficios a medio plazo son enormes.

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