Análisis de datos con IA en empresas de logística: envíos, rutas, almacén, flota y rentabilidad en tiempo real

Una empresa de logística gestiona simultáneamente el volumen de envíos diario con sus diferentes servicios —urgente 24 horas, económico 48-72 horas, paletería, grupaje, temperatura controlada— cada uno con su tarifa, su plazo de entrega comprometido y su red de reparto, la flota de transporte con vehículos de diferentes capacidades y tipologías —furgonetas de reparto de última milla, camiones de larga distancia, vehículos de temperatura controlada— con sus costes de combustible, mantenimiento, peajes y conducción, los almacenes y plataformas cross-docking donde se concentra, clasifica y despacha la mercancía con su capacidad de ocupación y su eficiencia de carga y descarga, los contratos con los grandes clientes con sus volúmenes comprometidos, sus tarifas negociadas por tramo de volumen y sus penalizaciones por incumplimiento del SLA de entrega, y la subcontratación de transporte a los picos de demanda con los transportistas autónomos y empresas de transporte colaboradoras que completan la capacidad propia en las temporadas de alta demanda. El director de operaciones y el director financiero necesitan cruzar datos del sistema de gestión de envíos donde están los albaranes, los estados de entrega y los incidentes, del sistema de gestión de flota donde están los itinerarios, los consumos de combustible y las horas de conducción, del WMS donde están los niveles de ocupación del almacén y los tiempos de operación, y de la facturación donde están los ingresos por cliente, los costes de transporte propio y subcontratado y el margen por servicio. En un sector donde el coste del transporte representa la mayor partida de coste variable y donde el cumplimiento del SLA de entrega es el principal criterio de elección del cliente, la capacidad de detectar en tiempo real los envíos en riesgo de incumplimiento, optimizar las rutas de reparto para reducir el coste por entrega y identificar los clientes y servicios que erosionan el margen es lo que diferencia las empresas de logística rentables de las que trabajan con márgenes que no cubren la inversión.

Preguntas de gestión que los directores de empresas de logística hacen cada semana

Estos son los análisis de datos que los directores de operaciones y directores financieros de empresas de logística necesitan hacer de forma recurrente:

• Seguimiento del cumplimiento del SLA de entrega y la detección de envíos en riesgo: calcular cuál es el porcentaje de envíos entregados en el plazo comprometido por servicio y por cliente en la última semana —tasa de cumplimiento del SLA de entrega—, cuántos envíos del servicio urgente 24 horas tienen ya más de 20 horas desde la recogida sin haber registrado un intento de entrega y están en riesgo de incumplir el SLA, cuántos envíos de los últimos 7 días han tenido más de 2 intentos de entrega fallidos sin haber sido entregados ni devueltos al remitente y cuál es el motivo de incidencia más frecuente —ausencia del destinatario, dirección incorrecta, rechazo del destinatario—, y cuántas incidencias de entrega abiertas en el sistema llevan más de 48 horas sin que se haya registrado ninguna acción de resolución por parte del equipo de atención al cliente
• Control del coste de transporte y la rentabilidad por ruta y por cliente: calcular cuál es el coste medio por envío entregado en el último mes por tipo de servicio —urgente, económico, paletería— desglosado entre coste de transporte propio y coste de subcontratación, cuántas rutas de reparto de última milla tienen un coste de combustible y conductor por envío entregado superior a la tarifa media facturada al cliente para ese tipo de servicio —rutas potencialmente deficitarias—, cuántos clientes con volumen de envíos mensual superior a 500 unidades tienen un margen bruto por envío inferior al umbral mínimo de rentabilidad establecido por la dirección, y cuánto ha representado el coste de subcontratación de transporte sobre los ingresos totales en el último mes y cómo se compara con el mes anterior y con el objetivo presupuestado
• Gestión de la capacidad del almacén y la eficiencia operativa de las plataformas: calcular cuál es el porcentaje de ocupación de cada almacén y plataforma cross-docking al cierre de cada jornada en los últimos 7 días, cuántos palés llevan más de 48 horas en el almacén sin haber sido asignados a ninguna ruta de distribución saliente —stock en espera que bloquea capacidad del almacén—, cuáles son los tiempos medios de carga y descarga por ruta y por tipo de vehículo en el último mes y cómo se comparan con los tiempos estándar definidos en el manual operativo, y cuántos kilómetros en vacío —sin carga— ha realizado la flota propia en el último mes como porcentaje de los kilómetros totales recorridos —indicador de eficiencia de la planificación de rutas
• Análisis de los grandes clientes y el seguimiento de los volúmenes y tarifas comprometidos: calcular cuántos clientes con contrato de volumen mínimo comprometido han enviado en el último mes un volumen inferior al 80% del mínimo comprometido —potencial incumplimiento del acuerdo o riesgo de pérdida del cliente—, cuántos clientes con tarifa negociada por tramo de volumen han superado en el último mes el umbral de volumen que les daría derecho a la tarifa del tramo inferior —revisión de tarifa pendiente que el cliente podría reclamar—, cuántos grandes clientes han incrementado el volumen de envíos en más del 20% respecto al mismo mes del año anterior —oportunidades de renegociación de condiciones a volúmenes mayores—, y cuántos clientes con más de 12 meses de relación tienen un porcentaje de incidencias de entrega por encima del 5% del total de envíos —señal de riesgo de pérdida del cliente por calidad de servicio

Por qué el análisis de datos es difícil en empresas de logística

Los directores de operaciones y financieros de empresas de logística enfrentan barreras específicas para el análisis ágil de sus datos:

• Volumen y velocidad de los datos operativos que se generan en tiempo real en múltiples sistemas simultáneamente, donde el sistema de gestión de envíos recibe actualizaciones de estado de los escáneres de los repartidores cada vez que se registra un intento de entrega, una entrega exitosa o una incidencia, el sistema de gestión de flota recibe datos de telemetría de los vehículos con su posición, su velocidad y su consumo de combustible en tiempo casi real, el WMS registra cada movimiento de mercancía en el almacén con su timestamp y su operario, y la integración de todos estos flujos de datos en un único cuadro de mando operativo requiere una arquitectura de datos en tiempo real que la mayoría de las empresas de logística medianas no tienen implementada
• Heterogeneidad de los contratos de clientes y la complejidad del cálculo del margen real por servicio, donde un mismo envío puede tener una tarifa base según el tramo de peso y distancia, recargos por destino remoto o zona de difícil acceso, recargos por combustible que se actualizan mensualmente según el índice de precio del gasóleo, descuentos por volumen aplicados a nivel de cliente y no a nivel de envío individual, y costes variables de transporte propio —coste real del vehículo y del conductor en esa ruta— o de subcontratación —tarifa del transportista colaborador— que no siempre están vinculados automáticamente al envío en el sistema, haciendo que el cálculo del margen real por envío sea un proceso de reconciliación manual que se hace a nivel agregado mensual y no envío a envío
• Complejidad de la planificación de rutas y la optimización de la capacidad de los vehículos, donde la asignación de envíos a rutas de reparto depende del peso volumétrico de los envíos, la secuencia geográfica óptima de las entregas, las restricciones de acceso a determinadas zonas urbanas por tipo de vehículo, las ventanas horarias de entrega comprometidas con determinados destinatarios, y la disponibilidad de conductores según los límites legales de jornada y descanso, y donde el cálculo del coste por kilómetro de cada ruta requiere vincular los datos del tacógrafo del conductor con los datos de consumo de combustible del vehículo y los peajes de la ruta con los kilómetros registrados por el sistema de gestión de flota
• Estacionalidad pronunciada de los volúmenes de envíos en el mercado de logística, donde el cuarto trimestre con el Black Friday, el Cyber Monday y la campaña navideña puede representar el 35-40% del volumen anual de algunas empresas de logística de e-commerce, generando picos de demanda que la capacidad propia no puede absorber sin una planificación anticipada de la subcontratación y de la contratación temporal de personal de almacén, y donde la rentabilidad de esos picos de volumen depende de la capacidad de negociar con antelación las tarifas con los transportistas colaboradores y de dimensionar correctamente el almacén para absorber el throughput sin generar cuellos de botella operativos que impacten en el cumplimiento del SLA

Cómo WorkFlows apoya la gestión de empresas de logística con análisis de datos con IA

WorkFlows conecta a los sistemas de datos de la empresa y permite que el director de operaciones y el director financiero obtengan respuestas en tiempo real en el lenguaje de la logística:

En una empresa de logística, el mayor riesgo operativo es el envío urgente que lleva 22 horas desde la recogida sin ningún intento de entrega y va a incumplir el SLA sin que el equipo de operaciones lo haya detectado, y el mayor riesgo financiero es la ruta de reparto donde el coste real por entrega lleva tres meses superando la tarifa facturada al cliente sin que la dirección financiera lo haya identificado porque el cálculo de rentabilidad por ruta no se hace en tiempo real. El director de operaciones que sabe en tiempo real cuántos envíos están en riesgo y cuántas rutas son deficitarias puede intervenir en los dos problemas antes de que el incumplimiento del SLA genere una penalización y la ruta deficitaria destruya margen acumulado.

• Preguntas en español con la terminología específica de la gestión logística y el seguimiento de envíos: el director de operaciones puede preguntar cuántos envíos del servicio urgente llevan más de 20 horas desde la recogida sin intento de entrega y están en riesgo de incumplir el SLA, cuántas incidencias de entrega llevan más de 48 horas abiertas sin acción de resolución, cuántos palés llevan más de 48 horas en el almacén sin asignación a ninguna ruta de salida, y cuántos kilómetros en vacío ha realizado la flota propia en el último mes como porcentaje de los kilómetros totales — sin SQL
• Control de la rentabilidad por ruta, por servicio y por cliente en tiempo real: el director financiero puede preguntar cuál es el coste medio por envío entregado en el último mes por tipo de servicio y cuánto ha representado la subcontratación sobre los ingresos totales, cuántas rutas tienen un coste de combustible y conductor por envío superior a la tarifa media facturada, cuántos clientes con volumen superior a 500 envíos mensuales tienen un margen bruto por debajo del umbral mínimo, y cuántos grandes clientes han incrementado el volumen en más del 20% respecto al año anterior — para identificar oportunidades de renegociación de condiciones
• Análisis del cumplimiento del SLA y la gestión de los grandes clientes: el director comercial puede preguntar cuál es el porcentaje de envíos entregados en el plazo comprometido por cliente en la última semana, cuántos clientes con contrato de volumen mínimo han enviado en el último mes menos del 80% del compromiso acordado, cuántos clientes con más de 12 meses de relación tienen una tasa de incidencias superior al 5% del total de sus envíos, y cuántos clientes tienen derecho a una revisión de tarifa por haber superado el umbral de volumen del tramo superior — para garantizar que la política de tarifas se aplica correctamente

Preguntas frecuentes de análisis de datos en empresas de logística

Estas son las preguntas que los directores de operaciones y financieros de empresas de logística hacen habitualmente con WorkFlows:

• ¿Cuántos envíos urgentes llevan más de 20 horas desde la recogida sin ningún intento de entrega y están en riesgo de incumplir el SLA?
• ¿Cuántas rutas de reparto tienen un coste de combustible y conductor por envío superior a la tarifa media facturada al cliente?
• ¿Cuántos clientes con volumen mínimo comprometido han enviado en el último mes menos del 80% del compromiso acordado?
• ¿Cuánto ha representado la subcontratación de transporte sobre los ingresos totales en el último mes?
• ¿Cuántos kilómetros en vacío ha realizado la flota propia en el último mes como porcentaje de los kilómetros totales?

Conclusión

La gestión eficiente de una empresa de logística exige controlar el cumplimiento del SLA de entrega en tiempo real para identificar los envíos en riesgo antes de que se produzca el incumplimiento, optimizar el coste de transporte por ruta y por servicio para mantener los márgenes en un sector con costes variables elevados y precios bajo presión competitiva constante, gestionar la capacidad del almacén para evitar los cuellos de botella operativos que impactan en el throughput y en la calidad de servicio, y hacer seguimiento de los grandes clientes para garantizar el cumplimiento de los compromisos de volumen y la aplicación correcta de las tarifas negociadas.

WorkFlows conecta a los sistemas de datos de la empresa de logística y permite que el director de operaciones, el director financiero y los responsables de los almacenes obtengan respuestas sobre cumplimiento del SLA, coste por ruta, ocupación del almacén y gestión de clientes en tiempo real, en español y sin SQL, para gestionar con datos en la mano cada semana del año.