La logística es parte fundamental en la mayoría de actividades comerciales. Con los objetivos de optimizar los procesos para disminuir gastos, aumentar la eficiencia y garantizar la satisfacción del consumidor, hoy en día se requiere el apoyo de tecnologías que agilicen y simplifiquen la gestión logística y la toma de decisiones. Entre ellas, Python destaca por haberse convertido en uno de los aliados digitales más elegidos para procesos logísticos.
¿Por qué Python para la logística?
Python es un lenguaje de programación que, gracias a su habilidad para gestionar grandes cantidades de datos y su amplia colección de bibliotecas especializadas, se convierte en una herramienta perfecta para enfrentar los desafíos que las empresas encuentran en sus operaciones logísticas.
Algunas de las características que convierten a Python en una gran opción son:
- Simplicidad y flexibilidad. Perfecto para crear prototipos de manera ágil y adaptar soluciones según las necesidades del negocio.
- Ecosistema robusto. Su variada colección de bibliotecas y frameworks, como Pandas, NumPy, SciPy y herramientas especiales como Google OR-Tools, simplifica la creación de algoritmos avanzados.
- Integración perfecta. Se vincula sin dificultad con sistemas ERP, bases de datos y herramientas analíticas, facilitando el trabajo con datos en tiempo real.
- Integración y compatibilidad. Python puede comunicarse de manera sencilla con bibliotecas C/C ++, código Java y servicios web, lo que la hace una herramienta versátil para crear soluciones logísticas completas que requieren la integración de diversas tecnologías.
Principales usos de Python en logística
La logística no deja de ser un área bastante amplia, con buena cantidad de procesos y tareas que deben ser atendidas. Pasando a las aplicaciones prácticas, Python es especialmente recomendable para desarrollos como:
1. Optimización de rutas de transporte. La optimización de rutas es crucial para disminuir los gastos operativos y agilizar los tiempos de entrega. Desarrollando soluciones con Python, las empresas pueden resolver problemas de Ruteo de Vehículos (VPR) y crear trayectorias dinámicas que se adapten en tiempo real a elementos como el tráfico o las limitaciones horarias, entre otras cosas.
Python ofrece una variedad de bibliotecas para la optimización de rutas:
- OR-Tools. Esta biblioteca, creada por Google, resulta bastante efectiva para abordar cuestiones de optimización combinatoria, como los problemas de enrutamiento de vehículos (VRP).
- PulP. Es una biblioteca de programación lineal que facilita el modelado y la resolución de problemas de optimización, perfecta para formular y solucionar problemas de programación lineal e integral típicos en la optimización de rutas.
- NetworkX. A pesar de que se utiliza principalmente para analizar redes, también es útil para modelar y examinar redes de transporte, algo fundamental para optimizar las trayectorias.
2. Gestión de inventarios en tiempo real. Para mantener la competitividad en el mercado, es importante gestionar correctamente los inventarios. Con Python encontramos herramientas efectivas para administrar inventarios en tiempo real, permitiendo así a las empresas estar siempre al tanto de sus existencias y mejorar sus niveles de inventario. Python permite:
- Crear sistemas a medida de control de inventarios que faciliten un monitoreo exacto de las existencias, emitan alertas de reabastecimiento y ofrezcan análisis exhaustivos sobre el rendimiento del inventario.
- Integración con tecnologías como códigos de barras y RFID, automatizando el proceso de seguimiento de productos y reduciendo errores humanos.
- Implementar sensores en almacenes y puntos de venta junto con el Internet de las Cosas (IoT) permite recopilar y procesar datos en tiempo real sobre el estado de los productos y las condiciones de almacenamiento.
- Crear o incorporar módulos de gestión de inventarios en sistemas de Planificación de Recursos Empresariales (ERP), unificando la información y automatizando los procesos.
- Mediante “frameworks«, permite crear aplicaciones móviles que posibilitan a los trabajadores actualizar los niveles de inventario y monitorear el movimiento de los productos en tiempo real.
Para realizar estas gestiones, Python utiliza las siguientes herramientas:
- Pandas: para el análisis y la gestión de grandes cantidades de datos de inventario.
- NumPy: para realizar cálculos numéricos efectivos en el análisis de existencias.
- Flask/Django: frameworks para crear aplicaciones web de administración de inventarios.
Beneficios de usar Python en la logística
Python se ha transformado en un recurso poderoso y versátil en el sector de la logística y la cadena de suministro, brindando múltiples ventajas que optimizan la eficiencia operativa, las capacidades de análisis de datos y el desempeño global de la empresa.
- Escalabilidad y rendimiento. La escalabilidad de Python lo convierte en una buena opción para gestionar datos de tamaño tanto reducido como extenso, lo cual es esencial para las operaciones logísticas que frecuentemente requieren procesar grandes volúmenes de información.
- Automatización y creación de scripts. Los scripts en Python tienen la capacidad de automatizar procesos, lo que permite ahorrar tiempo y disminuir la probabilidad de que se cometan errores. Esta habilidad es especialmente útil en logística, donde la eficacia y la exactitud son fundamentales.
- Prototipado rápido y velocidad de desarrollo. La sintaxis clara y las robustas funcionalidades de Python facilitan la rápida elaboración de prototipos y desarrollos. Python facilita a los desarrolladores llevar a cabo ideas con rapidez, lo que resulta en una implementación más ágil de soluciones logísticas.
Casos de estudio de Python
Python no deja de ganar popularidad. En el 2024 Developer Survey de Stack Overflow, se sitúa en el tercer puesto en popularidad para la categoría de lenguajes de programación, scripting y markup (y en el primer puesto para quienes están aprendiendo a programar). Esto es de esperar, en parte, porque grandes empresas utilizan Python.
Uno de los ejemplos más conocidos es el de Uber, que emplea Python para el análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático, mejorando elementos clave como el tiempo de llegada estimado y la duración de los trayectos. También Amazon ha creado “Boto” para comunicarse con Amazon Web Services (AWS), esencial para la automatización de tareas y la administración efectiva de su amplia infraestructura logística.
En Digital55 hemos trabajado en proyectos de logística para grandes empresas, por lo que conocemos de primera mano las funcionalidades y retos del sector. Un ejemplo es el sistema de gestión de transporte público que desarrollamos con Indra, que tiene funcionalidades como predicción de tiempos de espera, detección de incidencias, sistema de alertas, mapa interactivo, etc.
Otro caso es la app de tracking para Lantia Marítima, en la que redefinimos la zona privada de cliente, principalmente pensada para que el usuario pueda hacer todas las gestiones necesarias desde un mismo lugar: consultar información sobre envíos, cotizaciones, facturación, etc.
En ambos casos se encuentran retos tecnológicos similares, como el requerimiento de gestionar grandes cantidades de datos y la necesidad de integración con tecnologías preexistentes del cliente. Para estos objetivos, Python es una gran alternativa, a lo que sumamos su amplio ecosistema de bibliotecas y frameworks que simplifican la creación de soluciones personalizadas.
En definitiva, Python se ha convertido en un recurso esencial en la mejora de procesos logísticos debido a su versatilidad, solidez y capacidad de integración.
Además, la combinación de su simplicidad de uso e innovación constante, lo transforma en una herramienta clave para que las empresas de logística pueden optimizar su eficiencia operativa, hacer elecciones fundamentadas en datos y liderar un sector cada vez más desafiante y competitivo.
