Tendencias del Real Estate Industrial

Big data y su influencia en la elección de sitios logísticos

10/11/2020

En los últimos años, las tecnologías disruptivas han beneficiado al sector inmobiliario industrial, tanto con procesos digitales y automatización, como con el aporte de la inteligencia de datos para optimizar la selección de sitio y el diseño de bodegas, centros de distribución o plantas de manufactura.

Con la pandemia del coronavirus y el boom del e-commerce se aceleró aún más la adopción y el cambio tecnológico, con miras a mejorar la eficiencia, capacidad de respuesta y flexibilidad de los espacios para uso logístico.

Así, existen proyecciones como la de la empresa de brokerage industrial JLL, que prevé una demanda adicional para Estados Unidos de 1 millón de pies cuadrados de espacio de almacenamiento para 2025, esto para cubrir las necesidades de expansión del comercio electrónico en ese país.

Ante este panorama, el brazo de investigación y estudios de mercado de la Asociación de Propiedades Industriales y Comerciales de los EU (NAIOP, por sus siglas en inglés) publicó un nuevo reporte donde compiló los hallazgos y tendencias a futuro en el desarrollo de inmobiliario industrial para uso logístico.

En este artículo nos enfocamos en los factores que influirán en la demanda de espacio dentro de los parques industriales en México y el mundo, esto a través de técnicas de analítica avanzada, ciencia de grandes datos (big data) e inteligencia artificial aplicada a la toma de decisiones.

Demanda y nuevos espacios

Para iniciar con el análisis, NAIOP parte de un panorama general de demanda de espacio industrial destinado a uso logístico, y que se divide principalmente en 2 vertientes:

1. Mega bodegas de millones de pies cuadrados de superficie para los grandes actores de comercio electrónico (Amazon, Walmart, Mercado Libre, etc.), con instalaciones altamente automatizadas y miles de empleados, donde se empacan, gestionan y envían los productos directamente al cliente

2. Naves “pequeñas” de menos de 120 mil pies cuadrados (cerca de 11 mil 200 metros cuadrados), inmersas en sitios densamente poblados, que funcionan como “micro” centros de distribución o de cumplimiento (fulfillment centers) y donde se realiza el movimiento rápido de inventarios en alta rotación para ventas en línea.

Así, se estima que las cadenas de suministro del comercio electrónico demandan 3 veces más espacio que la distribución en canales minoristas tradicionales.

Con esto en cuenta, han surgido algunas soluciones de inmuebles en mercados con poca disponibilidad de espacio, como son: 

  • Bodegas verticales. Con rampas para camiones y muelles de carga en edificios de varios pisos.
  • Almacenes “oscuros”. Tiendas de víveres o supermercados se cierran al público y se habilitan como centros de distribución o entregas a pie de banqueta.
  • Reconversión de grandes espacios en área urbana y conurbada. Estacionamientos, centros comerciales y oficinas reconvertidas en centros de cumplimiento, tanto dentro como fuera de las ciudades.
  • Reaprovechamiento de espacio en supermercados y tiendas. Ejemplo: construir un “ático” entre el piso de venta y el techo y usarlo como bodega adicional.
  • Micro y nano centros de distribución. Sucursales de tiendas, bancos y restaurantes de comida rápida transformados en centros de “última milla”.
  • Modelos mixtos. Inmuebles que ofrecen espacio de almacén y reparto, combinado con áreas de producción, ensamblaje, reparación y hasta oficinas.

Decisiones “data-driven”

Influenciadas por la tecnología de automatización y robotización de espacios, estas tendencias de espacios industriales podrían estar presentes de forma simultánea en un mismo mercado, lo cual podría traer cambios en la dinámica de prospección.

Por ejemplo, las firmas de corretaje podrían implementar algoritmos que utilicen datos de compradores, vendedores y espacio disponible en los parques industriales de una zona, a fin de ofrecer a los interesados la renta de una sección de almacén o nave industrial, así como capacidades logísticas en contratos flexibles, a fin de monetizar rápidamente el espacio subutilizado.

Adicionalmente, la analítica de datos puede ayudar a identificar la ubicación óptima, ya sea para instalar microcentros de distribución y entregas última milla dentro de áreas densamente pobladas, o para construir centros de distribución más grandes que sirvan de suministro a mercados de varias ciudades o estados colindantes.

Un ejemplo es el centro logístico que la cadena departamental Liverpool está construyendo en parque industrial Arco 57, en el Estado de México. La compañía no lo considera como un centro de distribución más, sino que este sitio es parte central de su estrategia omnicanal, al integrar los flujos logísticos actuales y futuros de la compañía desde el centro de México.

A esto se suma que las grandes firmas de manufactura implementan cadenas de suministro cada vez más digitalizadas, con sistemas predictivos y capaces de tener aprendizaje con base en las tendencias, lo que les permite optimizar sus niveles de inventario en varios centros de distribución para ajustar la demanda de acuerdo con el espacio disponible.

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Finalmente, NAIOP prevé que la tendencia de almacenes y bodegas verticales y automatizadas podría cambiar los modelos de valuación de espacios industriales hacia métricas mayormente basadas en el rendimiento, es decir, con menor enfoque en el precio de la tierra, la infraestructura o la construcción.

Como ejemplo, el estudio menciona un centro de distribución de 5 pisos y 465 mil pies cuadrados, construido por Amazon a las afueras de Albuquerque, Nuevo México. Una decisión de inmueble inusual pero que, sin duda, se basa en la lectura de analíticas de productividad y eficiencia.

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