☎️ISO 9001 para Empresas de Análisis Big Data Logístico

La ISO 9001 para empresas de análisis Big Data logístico permite establecer un Sistema de Gestión de la Calidad adaptado a organizaciones que recopilan, integran, procesan y analizan grandes volúmenes de datos procedentes de operaciones de transporte, distribución, almacenes, flotas, pedidos, inventarios y cadenas de suministro

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Tipos de empresas de análisis Big Data logístico

1. Empresas de Big Data para transporte

• Análisis de operaciones de transporte.
• Análisis de costes.
• Análisis de tiempos.
• Análisis de rutas.
• Análisis de cargas.
• Análisis de transportistas.

2. Big Data para gestión de flotas

Analizan:

• GPS.
• Telemática.
• Kilometraje.
• Combustible.
• Velocidad.
• Conducción.
• Mantenimiento.
• Utilización de vehículos.

3. Big Data para optimización de rutas

Analizan:

• Distancias.
• Tiempos.
• Tráfico.
• Paradas.
• Ventanas horarias.
• Históricos de entregas.
• Capacidad de vehículos.

4. Big Data para última milla

• Entregas.
• Intentos de entrega.
• ETA.
• Rutas.
• Densidad de pedidos.
• Coste por entrega.
• Productividad de repartidores.

5. Big Data para almacenes

Analizan:

• Entradas.
• Salidas.
• Picking.
• Packing.
• Inventarios.
• Ubicaciones.
• Productividad.
• Ocupación.

6. Big Data para inventarios

• Rotación.
• Stock.
• Obsolescencia.
• Roturas.
• Stock de seguridad.
• Demanda.
• Nivel de servicio.

7. Big Data para supply chain

Analizan conjuntamente:

• Proveedores.
• Fabricantes.
• Almacenes.
• Transporte.
• Distribución.
• Clientes.

8. Big Data para previsión de demanda

Utilizan datos históricos para predecir:

• Pedidos.
• Ventas.
• Volúmenes.
• Estacionalidad.
• Necesidades de stock.
• Necesidades de transporte.

9. Big Data para mantenimiento predictivo

Analizan:

• Averías.
• Sensores.
• Vibraciones.
• Temperaturas.
• Kilómetros.
• Horas de funcionamiento.
• Historial de mantenimiento.

10. Big Data para logística urbana

Analizan:

• Tráfico.
• Entregas.
• Zonas de reparto.
• Restricciones.
• Horarios.
• Vehículos.
• Demanda.

11. Big Data para puertos

• Contenedores.
• Buques.
• Operaciones.
• Tiempos de espera.
• Movimientos.
• Carga y descarga.
• Congestión.

12. Big Data para aeropuertos y carga aérea

• Carga.
• Vuelos.
• Operaciones de handling.
• Tiempos.
• Equipajes.
• Recursos.

13. Big Data para transporte marítimo

• Rutas.
• Buques.
• Contenedores.
• Tiempos de tránsito.
• Combustible.
• Puertos.

14. Big Data para transporte ferroviario

• Trenes.
• Infraestructura.
• Horarios.
• Incidencias.
• Mantenimiento.
• Capacidad.

15. Big Data para cadena de frío

Analiza:

• Temperatura.
• Humedad.
• Tiempo.
• Ubicación.
• Incidencias.
• Exposición fuera de rango.

16. Big Data para trazabilidad

Puede combinar:

• GPS.
• RFID.
• IoT.
• códigos de barras.
• sensores.
• ERP.
• TMS.
• WMS.

17. Big Data para logística inversa

Analiza:

• Devoluciones.
• Motivos.
• Productos.
• Rutas.
• Costes.
• Reciclaje.
• Reutilización.

18. Big Data para logística sostenible

Puede analizar:

• Consumo de combustible.
• Energía.
• Kilómetros.
• Emisiones.
• Carga.
• Ocupación de vehículos.

Fuentes de datos

Una plataforma Big Data logística puede recibir información de:

• ERP.
• TMS.
• WMS.
• YMS.
• CRM.
• OMS.
• GPS.
• IoT.
• RFID.
• EDI.
• APIs.
• Sensores.
• Ecommerce.
• Aplicaciones móviles.

Tipos de datos

Datos estructurados

• Pedidos.
• Facturas.
• Albaranes.
• Inventarios.
• Vehículos.
• Clientes.

Datos no estructurados

• Documentos.
• Imágenes.
• Correos.
• Fotografías.
• Texto.

Datos IoT

• Temperatura.
• Humedad.
• GPS.
• Vibración.
• Movimiento.
• Apertura.

Arquitectura Big Data

Puede incluir:

Fuentes → ingesta → almacenamiento → procesamiento → análisis → visualización

Data Lake

Puede almacenar grandes volúmenes de datos procedentes de diferentes fuentes.

Data Warehouse

Puede utilizarse para:

• Informes.
• KPI.
• Business Intelligence.
• Análisis histórico.

ETL / ELT

Procesos para:

• Extraer.
• Transformar.
• Cargar.

los datos.

Data Engineering

Debe controlar:

• Pipelines.
• Integraciones.
• Transformaciones.
• Procesamiento.
• Calidad.

Calidad de datos

Es uno de los aspectos más importantes para ISO 9001.

Debe controlarse:

• Exactitud.
• Integridad.
• Consistencia.
• Completitud.
• Actualización.
• Unicidad.
• Trazabilidad.

Gobierno del dato

Debe establecer:

• Responsables.
• Propietarios del dato.
• Accesos.
• Reglas.
• Calidad.
• Retención.

Data Analytics

Puede realizar:

• Análisis descriptivo.
• Análisis diagnóstico.
• Análisis predictivo.
• Análisis prescriptivo.

Business Intelligence

Puede generar:

• Dashboards.
• Informes.
• KPI.
• Cuadros de mando.
• Alertas.

Analítica predictiva

Puede prever:

• Demanda.
• Retrasos.
• Averías.
• Entregas.
• Consumo.
• Riesgos.

Inteligencia artificial

Puede utilizarse para:

• Predicciones.
• Clasificación.
• Detección de anomalías.
• Optimización.
• Reconocimiento de patrones.

Machine Learning

Puede aplicarse a:

• Demanda.
• ETA.
• Mantenimiento.
• Riesgo.
• Inventario.
• Transporte.

Detección de anomalías

Puede detectar:

• Consumos anormales.
• Retrasos.
• Desviaciones.
• Errores.
• Fraudes.
• Comportamientos atípicos.

Modelos predictivos

Debe controlarse:

• Datos.
• Variables.
• Entrenamiento.
• Validación.
• Métricas.
• Versiones.
• Monitorización.

Calidad de los modelos

Puede medirse mediante:

• MAE.
• RMSE.
• MAPE.
• Precision.
• Recall.
• F1-score.

Model Drift

Debe monitorizarse la degradación de los modelos provocada por cambios en los datos o en las condiciones operativas.

Visualización

Puede incluir:

• Mapas.
• Gráficos.
• Dashboards.
• Cuadros de mando.
• Alertas.

KPI logísticos

Puede analizar:

• Coste por envío.
• Coste por kilómetro.
• Entregas a tiempo.
• Ocupación.
• Utilización.
• Tiempo de tránsito.
• Incidencias.
• Devoluciones.

KPI de almacén

• Productividad.
• Picking.
• Exactitud.
• Rotación.
• Ocupación.
• Tiempo de preparación.

KPI de transporte

• Coste/km.
• Consumo.
• Kilómetros.
• Utilización.
• Entregas.
• Retrasos.

KPI de última milla

• Coste/entrega.
• Entregas/hora.
• Entregas fallidas.
• ETA.
• Kilómetros.
• Tiempo por parada.

Integración con IoT

Los datos procedentes de sensores pueden incorporarse a la plataforma para análisis en tiempo real.

Integración con Blockchain

Puede utilizarse para analizar información de trazabilidad y eventos registrados en redes blockchain.

Integración con TMS

Permite analizar:

• Planificación.
• Transporte.
• Rutas.
• Costes.
• Transportistas.

Integración con WMS

Permite analizar:

• Inventarios.
• Picking.
• Ubicaciones.
• Movimientos.
• Productividad.

Integración con YMS

Permite analizar:

• Vehículos.
• Muelles.
• Patios.
• Tiempos de espera.
• Operaciones.

APIs

Debe controlarse:

• Seguridad.
• Autenticación.
• Disponibilidad.
• Versionado.
• Errores.
• Rendimiento.

Cloud

Las plataformas pueden operar sobre:

• Cloud público.
• Cloud privado.
• Cloud híbrido.

Ciberseguridad

La ISO 27001 es especialmente relevante para proteger:

• Datos de clientes.
• Datos logísticos.
• Información de transporte.
• Geolocalización.
• Bases de datos.
• APIs.
• Modelos analíticos.

Protección de datos

Puede afectar a:

• Conductores.
• Clientes.
• Usuarios.
• Geolocalización.
• Datos de comportamiento.

Continuidad

La ISO 22301 puede ser interesante cuando los análisis y dashboards son críticos para las operaciones.

Gestión de proveedores

Puede incluir:

• Cloud.
• Bases de datos.
• APIs.
• Datos externos.
• Proveedores de mapas.
• Servicios IoT.
• Proveedores de IA.

Gestión de incidencias

Debe registrar:

• Error.
• Fuente.
• Dataset.
• Pipeline.
• Modelo.
• Impacto.
• Corrección.

Gestión de cambios

Debe controlar:

• Código.
• Pipelines.
• Bases de datos.
• Modelos.
• Dashboards.
• APIs.
• Integraciones.

Indicadores de calidad

• Exactitud de datos.
• Datos incompletos.
• Errores de integración.
• Disponibilidad.
• Latencia.
• Incidencias.
• Satisfacción.

KPI Big Data

• Volumen procesado.
• Tiempo de procesamiento.
• Latencia.
• Disponibilidad.
• Datos rechazados.
• Errores.
• Calidad de datos.

Gestión documental

Puede incluir:

• Procedimiento de requisitos.
• Procedimiento de captura de datos.
• Procedimiento de integración.
• Procedimiento ETL/ELT.
• Procedimiento de calidad de datos.
• Procedimiento de gobierno del dato.
• Procedimiento de Data Lake.
• Procedimiento de Data Warehouse.
• Procedimiento de desarrollo de modelos.
• Procedimiento de validación.
• Procedimiento de monitorización.
• Procedimiento de visualización.
• Procedimiento de APIs.
• Procedimiento de ciberseguridad.
• Procedimiento de protección de datos.
• Procedimiento de continuidad.
• Procedimiento de proveedores.
• Procedimiento de incidencias.
• Procedimiento de cambios.
• Indicadores.
• Auditorías.
• Acciones correctivas.

Normas complementarias

ISO 27001

Para la seguridad de la información y protección de las plataformas y datos.

ISO 42001

Especialmente interesante cuando el Big Data incorpora IA y machine learning en sus procesos de análisis o toma de decisiones.

ISO 20000-1

Interesante para plataformas Big Data ofrecidas como SaaS o servicios tecnológicos gestionados.

ISO 22301

Para garantizar la continuidad de plataformas y servicios analíticos críticos.

ISO 14001

Interesante cuando el análisis Big Data se utiliza para controlar y reducir impactos ambientales.

ISO 50001

Puede ser relevante cuando la plataforma analiza y optimiza consumos energéticos.

Combinación recomendada

Para una empresa especializada en Big Data aplicado a logística:

ISO 9001 + ISO 27001 + ISO 42001 + ISO 20000-1

Añadir:

ISO 22301 → cuando la plataforma sea crítica.

ISO 14001 → cuando exista un fuerte componente de sostenibilidad.

ISO 50001 → cuando se especialice en análisis y gestión energética.

¿Por qué elegir Consultores ISO?

En Consultores ISO ayudamos a empresas de análisis Big Data logístico a implantar Sistemas de Gestión adaptados a sus procesos de captura, integración, transformación, almacenamiento, análisis, modelización y visualización de datos logísticos.

Adaptamos el sistema a empresas de Big Data para transporte, flotas, almacenes, inventarios, última milla, puertos, aeropuertos, cadena de frío, trazabilidad y supply chain, incluyendo soluciones basadas en cloud, IoT, inteligencia artificial y machine learning.

El objetivo es garantizar la calidad de los datos, fiabilidad de los análisis, seguridad de la información, trazabilidad de los procesos, disponibilidad de las plataformas y satisfacción del cliente.

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Puede obtener más información en: info@consultoresiso.es , Consultores ISO , ISO 9001.

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