Los datos se han vuelto cada vez m\u00e1s importantes en la log\u00edstica del siglo XXI, ya que proporcionan informaci\u00f3n necesaria para garantizar una operaci\u00f3n eficiente, sustentable y rentable. Sin datos, es casi imposible identificar oportunidades de mejora o evaluar c\u00f3mo impacta (ya sea directa o indirectamente) en alguna decisi\u00f3n.<\/p>\n
La operaci\u00f3n del transporte de carga es el resultado de la interacci\u00f3n de m\u00faltiples y diversos actores con necesidades comerciales espec\u00edficas, enfrentados a factores y restricciones conocidas o emergentes, de diversa naturaleza, como puede ser geogr\u00e1fica, normativa, demogr\u00e1fica, social, de infraestructura o de proceso.<\/p>\n
Para planificar y desarrollar sistemas de transporte de calidad, eficientes, seguros y sustentables, que contribuyan al desarrollo social y econ\u00f3mico del pa\u00eds, se requiere estudiar y comprender su comportamiento, detectando patrones, anomal\u00edas u oportunidades de mejora, y deseablemente, anticiparse a ello prediciendo su comportamiento en escenarios simulados.<\/p>\n
La principal dificultad para la caracterizaci\u00f3n, y consecuentes estudios y simulaciones, del transporte de carga, ha sido la disponibilidad y calidad del insumo b\u00e1sico: datos del movimiento de los camiones y la carga.<\/p>\n
Estos datos en general no existen, est\u00e1n incompletos o no se encuentran consolidados para este fin, resultando en informaci\u00f3n parcial o inconsistente, que dificulta la toma de decisiones. Esto \u00faltimo se debe principalmente a que no se ha desarrollado a\u00fan una manera eficiente de convertir esos datos parciales, en informaci\u00f3n completa de caracterizaci\u00f3n que permita estudiar y, deseablemente, simular diversos escenarios.<\/p>\n
Pero, \u00bfqu\u00e9 se necesita para poder explotar estas oportunidades que ofrecen los datos? Evidentemente\u2026 datos. Hemos constatado que los datos que se generan son parciales, no est\u00e1n en la cadena completa entre un origen y un destino, ya sea porque no todas las empresas cuentan con dispositivos y sistemas que midan, transmitan, almacenen, y dispongan datos, o sea porque no existe un sistema de sensores p\u00fablicos que est\u00e9n detectando el estado y ubicaci\u00f3n de las cargas, o porque los datos que permitir\u00edan al menos estimar lo anterior sufren de una serie de falencias que hacen compleja su integraci\u00f3n y validaci\u00f3n.<\/p>\n
En Conecta Log\u00edstica nos hemos convencido de que la paulatina adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica, generaci\u00f3n y uso de est\u00e1ndares de intercambio de datos y consolidaci\u00f3n, difusi\u00f3n y estudios de datos, mejorar\u00e1 el desempe\u00f1o del sector. Es por ello que impulsamos estas \u00e1reas con mucha energ\u00eda. Ejemplo de ello es la gesti\u00f3n y mantenimiento de fuentes de datos como el Observatorio Log\u00edstico, que dispone de conjuntos de datos y an\u00e1lisis que abarcan distintas \u00e1reas de la log\u00edstica. A esto se suma la creaci\u00f3n de APIs que facilitan la consulta en l\u00ednea de datos. Adem\u00e1s, hemos establecido convenios de colaboraci\u00f3n con el Data Observatory y otras instituciones generadoras de conocimiento para trabajar desde ya en distintas iniciativas cuyo objetivo es crear an\u00e1lisis y desarrollar en conjunto proyectos complejos que busquen satisfacer necesidades de la industria. Esto \u00faltimo, siempre teniendo en consideraci\u00f3n la colaboraci\u00f3n p\u00fablico-privada-academia.<\/p>\n
Ahora, supongamos por un momento que la operaci\u00f3n de las empresas proveedoras y clientes de la log\u00edstica est\u00e1n generando constantemente flujos de datos, desde sensores propios y p\u00fablicos, disponible para todos a trav\u00e9s de interfaces adecuadas que salvaguardan la protecci\u00f3n de datos sensibles. \u00bfEs suficiente para que todos aprovechen el su valor? Creemos que no, que extraer valor a partir de los datos no es directo y se requieren procesos intermedios; al menos se requiere limpiar valores que traen ruido sin perder representatividad, se deben agrupar correctamente y resumir con valores estad\u00edsticos adecuados.<\/p>\n
En conclusi\u00f3n, los datos desempe\u00f1an un papel cada vez m\u00e1s importante en la log\u00edstica y en el desarrollo sostenible. El uso de los datos puede ayudar a mejorar la eficiencia, reducir los costos y promover la sostenibilidad en toda la cadena de suministro. Y para poder extraer estos beneficios de los datos, se requiere de un trabajo colaborativo entre quienes los producen y quienes los disponen y analizan, con la finalidad de agregar valor y llevar estos grandes conjuntos de datos hacia facilitaci\u00f3n de la toma de decisiones por distintos actores.<\/p>\n
Mauricio Casanova, L\u00edder de Inteligencia de Datos, Fundaci\u00f3n Conecta Log\u00edstica<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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