Internacionales
Martes, 7 de Marzo del 2017

Claves para el desarrollo de la logística usando Big Data

big data impact on Logistic - Claves para el desarrollo de la logística usando Big Data

El correcto aprovechamiento del uso del Big Data en el sector logistico permitirá conducir a ahorros de combustible y tiempo.

 

Las empresas tienen necesidad de comprar, almacenar, controlar, transportar y manipular los materiales, equipos y suministros que sus operaciones requieren para cumplir sus planes trazados.

En ese camino, el valor del Big Data en transporte y logística es valioso puesto que puede contribuir a una movilidad más eficiente pudiendo evolucionar el sector hacia un modelo más sostenible.

El sector de la logística y el transporte genera un alud de datos que pueden ser explotados usando tecnologías de Big Data. Su aplicación supondrá una auténtica transformación para la movilidad y los mercados logísticos.

“Las mejoras se consiguen, por ejemplo, implementando nuevos algoritmos que proporcionen rutas de transporte más eficientes, el uso de recursos compartidos, nuevas formas de logística y de reparto”, precisa Vega Rodrigálvarez, responsable del proyecto en Itainnova.

Agrega también que el correcto aprovechamiento del uso del Big Data permitirá conducir a ahorros de combustible y tiempo de aproximadamente 450 millones de euros en una escala global, así como la reducción de 380 megatones en las emisiones de dióxido de carbono.

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PROYECTOS PILOTOS

De acuerdo al ejecutivo existen trece proyectos piloto de gran escala y demostraciones específicas que se vienen realizando y que tratarán de señalar “de una manera realista, medible y replicable” el poder transformador del Big Data.

Las flotas de vehículos sostenibles, infraestructuras ferroviarias proactivas, puertos como núcleos logísticos inteligentes, transporte aéreo eficiente, movilidad urbana multimodal y cadenas de suministro dinámicas son las áreas en que se desplegarán los diferentes pilotos a ponerse a prueba hasta el 2019.

Estos proyectos serán experimentos a gran escala en entornos controlados y, después, en pruebas realizadas en el entorno de producción, involucrando a usuarios finales y con datos en tiempo real y grandes volúmenes de datos históricos.

Uno de los objetivos de estos proyectos es proporcionar soluciones de Big Data reusables para el transporte y la logística y sectores relacionados que sean, además, escalables.

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