"El que no explote sus datos perderá una posición relevante"

Mediante el análisis de los datos, DHL puede mejorar el servicio que da a sus clientes. Gracias a los datos, pueden prever picos de demanda y adelantarse a ello, para evitar fallos y esperas innecesarias

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27/01/2020 21:59

¿Qué papel juega el uso de datos en una empresa líder en paquetería como DHL? La empresa de paquetería más importante a nivel mundial, integrada desde el año 2002 en el grupo Deutsche Post DHL, está logrando también una posición relevante en materia de gestión de datos. ​​Quien no los explote, perderá posiciones en esta carrera de la digitalización.

Roberto Gamero, director de IT e Innovación en DHL Supply Chain, explica en Capital Radio cómo utilizan los datos para ser más eficientes.

Big Data: el uso de datos de DHL Supply Chain

¿Cómo aprovechar los datos para dar mejor servicio? Lo cuenta Roberto Gamero, director de IT e Innovación en DHL Supply Chain

De la mano de PiperLab, DHL ha desarrollado un sistema para aprovechar sus datos y ofrecer con ello mejores servicios. "Somos el líder en logística, una empresa muy conocida. En el Área de Supply Chain nos encargamos de la gestión de almacén".

Esta división de la compañía también lleva a cabo tareas de transporte, pero no el que reparte paquetes. Ellos están en la parte de preparación, en la “cocina”, de la logística. Pero no en la entrega final.

"Por ejemplo, cuando llega el Black Friday, DHL Supply Chain ha hecho todos los movimientos necesarios para que todo esté listo dos semanas antes", explica Maite Gilarranz, co-fundadora de PiperLab.

Hay que tener en cuenta que el transporte y la logística se mueven dentro de un sector tradicional, "de toda la vida, analógico en gran parte", señala Gamero, pero que necesita de la información y los datos para funcionar correctamente.

Es uno de los sectores que quizás ha avanzado menos dentro de la revolución digital, pero creen que precisamente por ello tienen mucho potencial y esperan liderar los avances y adelantarse a otras firmas.

Para hacerse una idea del tamaño de DHL y de su potencial: su matriz, Deutsche Post, cuenta con 550.000 trabajadores a nivel mundial. Parte de una posición ventajosa a la hora de recabar datos.

Gestionar los datos, clave para DHL

Algo que diferencia a DHL de sus competidores es la investigación en proyectos que sigan mejorando su negocio, colocar la innovación en un lugar relevante.

El proceso es comenzar primero con las pruebas de concepto; después pasan a los pilotos, es decir, poner en marcha ese proyecto en alguno de sus centros. Y si se consiguen los resultados esperados, se pone en marcha la industrialización.

Para hacernos una idea, dentro de Iberia (España y Portugal), en cuanto a proyectos de IT, tienen 50 en marcha. Esto les coloca en una posición privilegiada. Uno de ellos es la robótica colaborativa.

En otros sectores estamos acostumbrados a ver robots desde hace tempo (por ejemplo, fábricas de coche). Los robots colaborativos trabajan de forma conjunta con humanos. “Hasta ahora estaban enjaulados, por un tema de seguridad laboral”.

Ahora, gracias a los avances técnicos, van a integrar robots en la preparación de paquetes, por ejemplo. “No te va a pisar si estás de pie a su lado”.

Cuentan con un equipo de gente coordinando todas la innovaciones, ver cómo se puede llegar a otro nivel. Pero las ideas nacen desde los centros de trabajo, “cualquiera puede proponer mejoras que siempre estudiamos”.

DHL está en una fase muy incipiente, hay muchos proyectos en desarrollo. Pero en materia de datos ponen un ejemplo: cada vez tienen menos camiones disponibles en el mercado. También hay cada vez más demanda. Esto se traduce en una escasez de los recursos necesarios.

"¿Qué se nos ocurrió junto con PiperLab? Si somos capaces de adelantarnos a ese pico de demanda, vamos a contratar los camiones con antelación, para dar un mejor servicio y también para abaratar costes, que a última hora se disparan".

Basándose en datos históricos y en las últimas tendencias, pueden calcular cuándo van a necesitar camiones y en qué rutas. "Tenemos un porcentaje de acierto del 90%".

“Y hay muchas variables”, señala Maite Gilarranz, co-fundadora de PiperLab. Tienen que tener en cuenta diferentes rutas, épocas del año, días de la semana, etc. Por eso intentan concienciar al usuario de que, cuantos más datos tengan, mejor podrán prever y anticipar esas necesidades.

Compartir el Big Data con los partners también permite ser más eficiente. Por ejemplo, poder aprovechar un camión que vuelve vacío de Barcelona a Madrid.

“El que no explote sus datos, en 5 años habrá perdido una posición relevante”, concluye Maite Gilarranz, de PiperLab.

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