Create Location
Create Location, dentro del contexto del comercio, el comercio minorista y la logística, se refiere al proceso sistemático de definir, validar y mantener identificadores únicos y datos descriptivos asociados a las ubicaciones físicas involucradas en la cadena de suministro. Esto abarca no solo las tiendas tradicionales en horario y almacenes, sino también ubicaciones transitorias como centros de entrega, instalaciones de cruce de mercancías, tiendas pop-up e incluso zonas específicas dentro de instalaciones más grandes. La importancia estratégica reside en su papel fundamental para la gestión de inventario precisa, la ejecución eficiente de pedidos, las rutas de entrega precisas y la visibilidad completa de la cadena de suministro. Sin procesos robustos de Create Location, las organizaciones corren el riesgo de envíos extraviados, esfuerzos duplicados y datos inexactos que impactan la toma de decisiones crítica.
Una Create Location eficaz no se trata simplemente de listar direcciones; se trata de establecer un marco jerárquico estandarizado que apoye datos de ubicación granulares, permitiendo un análisis detallado y operaciones optimizadas. Esto incluye definir tipos de ubicación (por ejemplo, centro de cumplimiento, tienda minorista, procesamiento de devoluciones), asignar identificadores únicos (a menudo utilizando estándares GS1 o esquemas internos) y mantener atributos precisos como horarios de funcionamiento, información de contacto y límites de capacidad. Por lo tanto, una estrategia de Create Location bien ejecutada es un habilitador crítico para el comercio omnicanal, permitiendo una integración perfecta entre los canales en línea y fuera de línea, y mejorando la experiencia general del cliente. Es un componente fundamental de una cadena de suministro basada en datos.
La necesidad de una gestión de ubicación formalizada se originó con el crecimiento de las redes minoristas y de distribución a gran escala a mediados del siglo XX, impulsada inicialmente por la necesidad de rastrear envíos y gestionar inventario en múltiples almacenes y tiendas. Las primeras implementaciones fueron en gran medida manuales, basándose en hojas de cálculo y sistemas basados en papel. La llegada de la tecnología de códigos de barras y los sistemas ERP (Planificación de Recursos Empresariales) más tempranos en la década de 1980 y 1990 automatizaron en cierta medida los datos de ubicación, pero los datos de ubicación permanecieron fragmentados e inconsistentes. El auge del comercio electrónico y la creciente complejidad de las cadenas de suministro globales en el siglo XXI aceleraron drásticamente la necesidad de un gobierno de ubicación estandarizado y escalable. Esto condujo a la adopción de estándares GS1, el desarrollo de plataformas de ubicación especializadas y la integración de datos de ubicación con Sistemas de Información Geográfica (SIG) y tecnologías de mapeo.
Una Create Location robusta se basa en el cumplimiento de estándares globales y políticas de gobernanza internas. Los estándares GS1, particularmente el Estándar de Identificación de Ubicación GS1, proporcionan un marco para identificar de forma única las ubicaciones físicas y son ampliamente adoptados en diversas industrias. El cumplimiento de estos estándares garantiza la interoperabilidad y facilita el intercambio de datos con los socios comerciales. Las políticas de gobernanza internas deben definir la propiedad y la responsabilidad claras de los datos de ubicación, establecer reglas de calidad de datos (completitud, precisión, consistencia) e implementar procedimientos para la creación, modificación y jubilación de ubicaciones. Los procesos de validación de datos, incluida la verificación de direcciones y la geocodificación, son esenciales para mantener la integridad de los datos. Además, las organizaciones deben cumplir con las regulaciones de privacidad de datos pertinentes (por ejemplo, GDPR, CCPA) cuando recopilan y almacenan datos de ubicación, especialmente en relación con las direcciones de los clientes y las ubicaciones de entrega.
Los mecanismos centrales de Create Location implican definir una estructura jerárquica para las ubicaciones, asignar identificadores únicos (típicamente GLN – Número Global de Ubicación) y capturar atributos relevantes. Los tipos de ubicación pueden incluir “almacén”, “tienda”, “centro de entrega” o “centro de devoluciones”. Los indicadores clave de rendimiento (KPI) para evaluar la eficacia de un proceso de Create Location incluyen la completitud de los datos (porcentaje de ubicaciones con todos los atributos requeridos), la precisión de los datos (porcentaje de direcciones y GLNs válidos) y la consistencia de los datos (ausencia de registros de ubicaciones duplicados o conflictivos). La “tasa de cobertura de ubicaciones” – el porcentaje de ubicaciones activas representadas con precisión en el sistema – también es crítica. Medir el “tiempo para activar una nueva ubicación” y “el tiempo para resolver errores de datos de ubicación” proporciona información sobre la eficiencia del proceso. Se debe definir y hacer cumplir una terminología estándar en todos los sistemas para garantizar una interpretación de datos consistente.
En las operaciones de almacén y cumplimiento, Create Location es fundamental para dirigir las actividades de recepción de inventario, almacenamiento, recogida, embalaje y envío. Un Sistema de Gestión de Almacén (WMS) utiliza datos de ubicación para optimizar los diseños de almacén, minimizar las distancias de viaje para los empleados del almacén y garantizar la ejecución precisa de pedidos. Los conjuntos de tecnología típicos incluyen un WMS (por ejemplo, Manhattan Associates, Blue Yonder, SAP EWM), un Sistema de Control de Almacén (WCS) y un Sistema de Ubicación de Ubicación en Tiempo Real (RTLS) para rastrear activos y personal dentro del almacén. Los resultados clave incluyen la completitud de los datos, la precisión de los datos y la tasa de cobertura de ubicaciones. Los resultados clave incluyen la completitud de los datos, la precisión de los datos y la tasa de cobertura de ubicaciones. Los resultados clave incluyen la completitud de los datos, la precisión de los datos y la tasa de cobertura de ubicaciones.
