La llegada del metaverso generará diversos cambios en el sector logístico y el transporte, en donde se prevé tenga aplicaciones principalmente en capacitación, eficiencia en la operación y optimización en planeación de la demanda.

Para Angélica Bojórquez, directora de Cadena de Suministro de Coppel, con el metaverso se podrán crear ambientes virtuales, hacer una copia exacta de un ambiente real respetando las mismas reglas físicas, con los cuales se abrirá la posibilidad de simular.

«Esto nos ayudará mucho en la logística porque, por ejemplo, si queremos probar un nuevo empaque y nuestros envíos de ropa para compras realizadas en el canal digital, en el metaverso dará la posibilidad de generar un Digital Twin (un gemelo digital) del empaque», explicó.

Con dicha tendencia tecnológica se podrán simular todos los procesos por los que pasa un producto, desde su empaque, transportación, entrega, y ver en qué condiciones llega el producto al cliente. También es posible simular la operación de un centro de distribución.

«Además sería más económico hacer las pruebas en un mundo virtual que en uno físico.

«También promete trasladar virtualmente la planeación y visualizar los posibles riesgos y correr diversos escenarios», aseguró la también consejera del Consejo Nacional de Ejecutivos en Logística y Cadena de Suministro (Conalog).

Para Óscar Vázquez, director de logística y planeación de Kellogg Latinoamérica y consejero de #SoyLogístico el metaverso tendrá un fuerte impacto en la capacitación de los diferentes actores de la cadena logística, principalmente en operadores de camión y montacarguistas.

Mejoraría procesos

Con esta tendencia tecnológica se podrán simular todos los procesos por los que pasa un producto, lo que reduciría pérdidas.

– Transformación de la oferta y la demanda: al ser digital, se generan datos respecto a cómo el cliente interactúa con el producto.

– Evolución de los productos: el cliente tendrá la mercancía cuando y donde lo requiera con un precio que le dé valor.

– Datos sintéticos: se podrán fabricar datos artificialmente y que no provengan de eventos reales, para hacer pronósticos de demanda.

Fuente: Equipo de analítica y ciencia de datos de cadena de suministro de Grupo Coppel

Fuente: Reforma, Negocios, 4 de agosto, 2022