10 de agosto de 2020 | Actualizado 13:42

DHL Supply Chain Iberia optimiza su actividad logística a través de la analítica predictiva

El operador emplea el big data para predecir cuáles serán las necesidades futuras en el 90% para agilizar la planificación de las operaciones logísticas
DHL

La compañía logística DHL Supply Chain ha puesto en marcha un modelo predictivo de analítica avanzada de datos y machine learning a través del big data para analizar de forma precisa la demanda en su actividad. El denominado ‘demand forecasting’ del operador logra, según DHL, una ratio media de acierto cercana al 90% en la previsión de las necesidades futuras de la cadena de suministro, “herramienta de gran valor para la planificación táctica y estratégica de las operaciones logísticas”, ha apuntado la empresa. 

El director de TI e innovación de DHL Supply Chain Iberia, Roberto Gamero, ha señalado que “este nuevo proyecto en España da un paso más e incorpora las tecnologías y modelos de análisis más innovadores para hacer estimaciones, modelar diferentes escenarios y realizar análisis de sensibilidad, lo que nos permite anticipar de manera muy exacta qué necesidades logísticas se tendrán en el corto, medio y largo plazo”.

DHL aplica este modelo predictivo para planificar los desplazamientos de su flota de 570 camiones diarios

La compañía ha implementado la iniciativa para optimizar la gestión de dos aspectos clave para la actividad logística: la planificación de flotas y la previsión de gestión de la demanda en almacén para lograr una estimación de los recursos necesarios para alcanzar los objetivos de productividad acordados. De cara a la planificación de las flotas para el transporte de producto, DHL Supply Chain Iberia ha implementado este modelo predictivo para optimizar la gestión de la cadena de suministro de 70 clientes de los sectores de gran consumo, retail y tecnología, y trabaja para incorporarlo también en el área de Grupag, la división de DHL dedicada a la logística y transporte de productos hortofrutícolas. Actualmente, mantiene este control predictivo para planificar una flota de 570 camiones diarios que transportan al año cerca de 8.620 toneladas de producto.

Respecto a la previsión de la demanda en almacén, la iniciativa ya está operativa en 10 almacenes que la compañía tiene dedicados a los sectores de Farmacia y producto sanitario, gran consumo y distribución, y tecnología. Además, se está ampliando a otros 10 almacenes para estos mismos sectores, con el objetivo de tenerlo implementado durante este año en un total de veinte almacenes. Mediante el proyecto Demand Forecasting, DHL Supply Chain prevé a un año vista la demanda de elementos en almacén como cajas, pallets y unidades de producto en los procesos de inbound, outbound e inventario, así como dimensionar de la forma más adecuada el número de camiones. 

La iniciativa está operativa en 10 de sus almacenes y DHL pretende ampliarla a otros 10 centros este mismo año

Actualmente, a través de Demand Forecasting, DHL Supply Chain Iberia ha entrado más de 2.800 modelos de predicción para el área de transporte y cerca de 3.300 para el entorno de almacén. Unos modelos de predicción en los que se conjugan datos históricos con aspectos de diversa índole como eventos macro de todo tipo, periodos de rebajas, picos extremos de demanda de productos y devoluciones por campañas de enorme repercusión comercial como CiberMonday o Black Friday, previsiones climatológicas, o campañas promocionales de los propios clientes.