{"id":45809,"date":"2024-04-04T10:57:30","date_gmt":"2024-04-04T15:57:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.project44.com\/blog\/lograr-alta-velocidad-con-horas-estimadas-de-entrega-eta-predictivas-impulsadas-por-ia\/"},"modified":"2024-09-09T11:37:02","modified_gmt":"2024-09-09T16:37:02","slug":"lograr-alta-velocidad-con-horas-estimadas-de-entrega-eta-predictivas-impulsadas-por-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.project44.com\/es\/blog\/lograr-alta-velocidad-con-horas-estimadas-de-entrega-eta-predictivas-impulsadas-por-ia\/","title":{"rendered":"Lograr alta velocidad con horas estimadas de entrega (ETA) predictivas impulsadas por IA"},"content":{"rendered":"\n

A medida que la demanda de transparencia en la entrega sigue evolucionando y la frecuencia y magnitud de las interrupciones aumentan, las empresas deben adaptar sus cadenas de suministro. Para ello es necesario aumentar la previsibilidad de la llegada de los env\u00edos, la identificaci\u00f3n temprana de excepciones y la capacidad de gestionarlas, una comprensi\u00f3n detallada del impacto de las excepciones o retrasos y la capacidad de comunicar de forma proactiva<\/em> toda esta informaci\u00f3n a las partes interesadas internas y externas. <\/p>\n\n

Todo esto es posible gracias a la visibilidad de extremo a extremo en tiempo real de los env\u00edos, que se conecta a los pedidos con detalles en el nivel de SKU. Un elemento clave de visibilidad son los ETA predictivos para cada hito importante de los env\u00edos y el destino final. Los ETA m\u00e1s fiables de la actualidad tienen en cuenta m\u00e1s puntos de datos que los del pasado y utilizan la IA para ofrecer predicciones m\u00e1s precisas y procesables basadas en muchos puntos de datos hist\u00f3ricos y en tiempo real. <\/p>\n\n

Aprovechar las capacidades de los ETA predictivos permite a las empresas lograr operaciones de cadena de suministro de alta velocidad, lo que conduce a una mayor eficiencia, reducci\u00f3n de costes y una mayor satisfacci\u00f3n del cliente. <\/p>\n\n

C\u00f3mo los ETA predictivos pueden afectar a su negocio <\/h3>\n\n

Antes de profundizar en los factores clave que contribuyen a las predicciones de ETA de alta calidad, destaquemos algunas de las principales formas en que los ETA predictivos afectan a las operaciones de los cargadores y proveedores de log\u00edstica mundiales. <\/p>\n\n

Ajuste de los planes para reducir multas y tarifas <\/strong><\/p>\n\n

Al utilizar los ETA predictivos se obtiene la capacidad de anticipar con precisi\u00f3n la llegada del env\u00edo, lo que permite alinear de forma proactiva las actividades de la cadena de suministro downstream. Armados con esta previsi\u00f3n, si se anticipa un retraso, se pueden ajustar estrat\u00e9gicamente los horarios de las citas en los muelles para evitar el exceso de costes de multas y tasas de detenci\u00f3n a tiempo completo (OTIF) adaptando de forma preventiva los planes antes de que ocurran los retrasos. <\/p>\n\n

Maximizaci\u00f3n de los muelles de manera eficiente con la geocerca de llegada <\/strong><\/p>\n\n

Con la geocerca de llegada, los equipos de muelles no tienen que sentarse a esperar un env\u00edo. Se pueden configurar alertas para recibir notificaciones cuando el env\u00edo se acerque. Conocer la cercan\u00eda de un env\u00edo y el tiempo que tardar\u00e1 en llegar permite al equipo del muelle ser m\u00e1s eficiente con su tiempo. No hace falta que se preparen ni est\u00e9n pendientes de la llegada hasta que se les notifique, y as\u00ed pueden dedicar m\u00e1s tiempo a otras tareas, mejorando la productividad. <\/p>\n\n

La geolocalizaci\u00f3n de llegadas elimina la necesidad de que los equipos portuarios esperen por los env\u00edos sin hacer nada. Con la configuraci\u00f3n de alertas que se activan a medida que se acerca el env\u00edo, los equipos reciben una notificaci\u00f3n precisa cuando el env\u00edo se acerca. Esta percepci\u00f3n avanzada permite al equipo del muelle optimizar su tiempo de manera eficiente. Sin la necesidad de una preparaci\u00f3n o vigilancia constantes, pueden centrarse en otras tareas, lo que mejora la productividad general. <\/p>\n\n

Mejor gesti\u00f3n de los recursos y las citas <\/strong><\/p>\n\n

Una previsi\u00f3n fiable de la llegada de env\u00edos facilita la gesti\u00f3n eficiente de las citas y la optimizaci\u00f3n de la mano de obra, lo que garantiza que est\u00e9 disponible el personal adecuado cuando sea necesario. Por ejemplo, con tiempos de llegada precisos, los minoristas pueden programar los administradores de inventario en consecuencia, lo que conduce a reducciones de costes y una mayor eficiencia operativa. <\/p>\n\n

Adem\u00e1s, los ETA predictivos agilizan la asignaci\u00f3n de recursos al eliminar la necesidad de procesos de seguimiento manual. Las horas que normalmente se dedican al seguimiento manual de los env\u00edos se ahorran, ya que se informa a todos del paradero del env\u00edo y la hora de llegada esperada. Si bien una sola llamada o correo electr\u00f3nico puede parecer insignificante, el tiempo y el esfuerzo necesarios en m\u00faltiples puntos de contacto para rastrear los env\u00edos pueden ser sustanciales. <\/p>\n\n

Por ejemplo, RR Donnelley<\/a> logr\u00f3 una reducci\u00f3n significativa en la carga de trabajo al eliminar entre 700 y 900 llamadas telef\u00f3nicas diarias mediante una visibilidad mejorada. Con la minimizaci\u00f3n de las llamadas de control y el seguimiento manual se puede recuperar un tiempo valioso y reasignarlo a iniciativas de generaci\u00f3n de ingresos. <\/p>\n\n

Deleite y retenga a los clientes manteni\u00e9ndolos informados <\/strong><\/p>\n\n

Hoy en d\u00eda, la demanda de transparencia en el seguimiento de env\u00edos ya no se limita al espacio B2C, y los ETA precisos que se han convertido en algo com\u00fan en el comercio electr\u00f3nico se esperan cada vez m\u00e1s en el B2B. Los ETA predictivos permiten a minoristas y fabricantes mantener a los clientes informados y gestionar las expectativas con respecto a los plazos de entrega. Gracias a la visibilidad avanzada de los posibles ajustes de programaci\u00f3n, las empresas pueden comunicar de forma proactiva las actualizaciones a los clientes, ofreciendo la informaci\u00f3n oportuna y precisa que desean. <\/p>\n\n

Factores cr\u00edticos para calcular horas estimadas de entrega (ETA) accionables <\/h3>\n\n

No todos los proveedores son iguales en su capacidad para generar ETA precisas. Es esencial que los c\u00e1lculos de las ETA tengan en cuenta ciertos factores y se basen en entradas de datos de alta calidad. M\u00e1s all\u00e1 de los c\u00e1lculos est\u00e1ndar para las ETA b\u00e1sicas, hay que tener en cuenta diversos factores para garantizar el valor, especialmente la distinci\u00f3n entre el transporte por carretera y el mar\u00edtimo. <\/p>\n\n

Por ejemplo, aunque las ETA b\u00e1sicas de los camiones completos suelen tener en cuenta la mejor ruta, el tr\u00e1fico en tiempo real y el tr\u00e1fico predictivo, pueden carecer de la fiabilidad necesaria para viajes m\u00e1s largos. Para obtener informaci\u00f3n procesable en todos los modos de transporte, los ETA predictivos deben aprovechar el modelado estad\u00edstico avanzado y el aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n\n

El algoritmo patentado de project44 destaca por incorporar el contexto de los viajes y los datos hist\u00f3ricos completos, lo que mejora la precisi\u00f3n de nuestras predicciones. Adem\u00e1s, la divulgaci\u00f3n transparente de los factores que influyen en el tiempo de entrega fomenta una comprensi\u00f3n profunda de la situaci\u00f3n, lo que permite una toma de decisiones informada. <\/p>\n\n

Datos hist\u00f3ricos s\u00f3lidos <\/strong><\/p>\n\n

Independientemente del modo de transporte, el c\u00e1lculo fiable de las ETA requiere datos hist\u00f3ricos completos. Aprovechando las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, los datos pasados, como los modelos de carriles para LTL o los datos de rutas de buques para el transporte mar\u00edtimo, pueden mostrar patrones que permiten predicciones m\u00e1s precisas. <\/p>\n\n

Condiciones que pueden afectar a los tiempos de llegada <\/strong><\/p>\n\n

M\u00e1s all\u00e1 de los datos hist\u00f3ricos y los patrones de tr\u00e1fico, diversos factores pueden influir significativamente en la hora de llegada de los env\u00edos, incluidas las condiciones meteorol\u00f3gicas y los eventos geopol\u00edticos<\/a>, aunque la forma en que estos factores afectan a los ETA puede variar significativamente seg\u00fan el modo. Adem\u00e1s, se deben tener en cuenta consideraciones espec\u00edficas del modo, como las horas de servicio del conductor para los env\u00edos por carretera y la congesti\u00f3n portuaria por mar. <\/p>\n\n

Por ejemplo, la congesti\u00f3n portuaria puede tener un impacto sustancial en los horarios de los buques y la precisi\u00f3n del ETA. La implementaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de geocerca en las terminales y los puertos proporciona informaci\u00f3n valios\u00edsima sobre los niveles de congesti\u00f3n, lo que permite estimaciones de llegada m\u00e1s precisas. <\/p>\n\n

Datos de alta calidad<\/strong><\/p>\n\n

Los datos solo son \u00fatiles cuando son precisos. Para garantizar una calidad \u00f3ptima de datos y los c\u00e1lculos de ETA m\u00e1s fiables, la plataforma debe limpiar, asignar y normalizar los datos a medida que fluyen por el sistema. Los mejores proveedores de visibilidad emplean varios enfoques para limpiar o marcar los datos sospechosos, e incorporan t\u00e9cnicas como la detecci\u00f3n de anomal\u00edas de series cronol\u00f3gicas, la validaci\u00f3n de direcciones, la adhesi\u00f3n a las reglas de formato de normalizaci\u00f3n de datos, los datos maestros impulsados por el cliente y m\u00e1s. <\/p>\n\n

No es suficiente con desarrollar una soluci\u00f3n: los proveedores deben monitorear y analizar constantemente las tendencias a lo largo del tiempo y entre los transportistas para detectar problemas e instigar mejoras en colaboraci\u00f3n con los proveedores de datos, estableciendo nuevos sistemas de normalizaci\u00f3n cuando sea necesario. <\/p>\n\n

Movement, la plataforma de gesti\u00f3n de cadenas de suministro de alta velocidad <\/strong><\/h3>\n\n

Al reconocer la importancia de los datos hist\u00f3ricos para mejorar la precisi\u00f3n de la ETA, project44 ha dado prioridad a la excelencia en la ciencia de datos, recibiendo muchas patentes por nuestra tecnolog\u00eda de vanguardia. Nuestros algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se basan en el conjunto de datos de tr\u00e1nsito m\u00e1s completo del mundo, que incluye datos de m\u00e1s de mil millones de env\u00edos anuales e ingiere m\u00e1s de 10\u00a0000 millones de puntos de datos de la cadena de suministro al mes procedentes de m\u00e1s de 175 pa\u00edses en todo el mundo. El resultado para nuestros clientes son ETA m\u00e1s oportunos, precisos y procesables que los disponibles en cualquier otro lugar. <\/p>\n\n

Nuestra plataforma tambi\u00e9n ofrece a los clientes la posibilidad de compartir estos ETA y otros datos de env\u00edo relevantes con las partes interesadas en un pedido o env\u00edo automatizado o \u00fanico, lo que garantiza que las partes downstream queden informadas en tiempo real sin el esfuerzo manual del intercambio de correos electr\u00f3nicos y llamadas telef\u00f3nicas, lo que da como resultado clientes m\u00e1s felices y leales. <\/p>\n\n

A medida que las empresas se esfuerzan por prosperar en el panorama din\u00e1mico de la econom\u00eda de la entrega, la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas de vanguardia como los ETA predictivos se vuelve cada vez m\u00e1s esencial. Con Movement<\/a>, la plataforma de cadena de suministro de alta velocidad de project44, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de los ETA predictivos y revolucionar sus operaciones de cadena de suministro. <\/p>\n\n

Al aprovechar el poder de la IA y los datos hist\u00f3ricos completos, project44 permite a las empresas alcanzar niveles sin precedentes de eficiencia, agilidad y satisfacci\u00f3n del cliente. Aproveche el futuro de la gesti\u00f3n de la cadena de suministro con Movement e impulse su negocio hacia el \u00e9xito a alta velocidad. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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