Es algo evidente que para cualquier tipo de negocio poder prever cuál será la demanda de su producto o servicio en un futuro, sería una gran ventaja que facilitaría mucho las operaciones logísticas y permitiría ofrecer un servicio mucho más eficiente a los clientes. De hecho, intentar prever picos de demanda es algo que se lleva haciendo desde siempre en empresas de todo tipo.
Por poner un ejemplo fácil de entender, en un restaurante situado en la costa, cuando llega el verano el volumen de trabajo aumenta muy considerablemente por lo que una medida acertada para hacer frente a este pico de trabajo que el dueño de dicho restaurante puede ejecutar, es contactar con los proveedores y solicitar el género necesario con antelación para tener reservas de los productos y así nunca quedarse sin poder ofrecerlo a los clientes. En este ejemplo, el dueño del restaurante, de algún modo, habría adquirido las mercancías antes de necesitarlas, práctica que aplicada al sector logístico se conoce como logística predictiva o logística anticipada.
En el ejemplo del restaurante, su dueño se habría nutrido de dos factores para la predicción: Por un lado, en datos del pasado y el conocimiento del cliente, ya que sabe que en verano acude con más frecuencia a su establecimiento y, por otro lado, datos de futuro, estableciendo un pronóstico del tiempo donde predice que el patrón de demanda se repetiría año tras año.
Aunque esta práctica ejemplificada con un negocio tan cotidiano se lleva practicando desde siempre, las nuevas tecnologías como el IoT, Big Data y Machine Learning permiten tener información cada vez más exacta de los patrones de compra de los clientes y, por lo tanto, permiten ejecutar una logística predictiva mucho más exacta y eficiente. Dicha predicción al detalle podría perfeccionar la planificación de la logística anticipada en empresa de múltiples sectores y que estas pudiesen beneficiarse de sus distintas ventajas.
Esta práctica es especialmente aplicable a empresas e-commerce, ya que, gracias a un buen análisis del comportamiento de los compradores en su web, se podría realizar una previsión de compra de un artículo o grupo de artículos concretos analizando los patrones de sus clientes. Gracias a esta predicción, podría adquirir grandes cantidades de dichos productos para tener stock suficiente y almacenarlos en plataformas próximas a los territorios donde se prevé que habrá mayor demanda, consiguiendo así no quedarse sin existencias y reducir los tiempos de envío, ofreciendo al cliente una mejor experiencia entrega del producto.
Además de optimizar los plazos de entrega y el almacenaje, la logística predictiva tendría otras aplicaciones beneficiosas que pasan por la predicción y anticipación de sucesos, que se podrán implementar gracias al uso de tecnologías como la inteligencia artificial, y en concreto de los gemelos digitales, además de todas las mencionadas anteriormente. Algunas de estas aplicaciones pasan por una monitorización del estado de los vehículos y anticiparse a posibles averías o de prever y prepararse adecuadamente a problemas climáticos o de tráfico.
No obstante, para que las empresas puedan beneficiarse de todas las ventajas de la predicción al detalle y llevar a cabo una logística predictiva, es necesario consolidar un proceso de digitalización profundo en el que las tecnologías mencionadas anteriormente arraiguen en las rutinas de trabajo de la empresa para que así se puedan explotar sus funcionalidades al máximo.
