ロジスティクスとビッグデータ: デジタル エコシステムでコア コンピテンシーを獲得する方法
公開: 2021-03-28ビジネス ロジスティクスのビッグ データは、オペレーションの追跡、パフォーマンスの評価、結果の予測、適切なサービスのエンド カスタマーへの提供といった複雑な機能の処理に役立ちます。
ビッグデータは、さまざまなソースからのロジスティクスに関連する膨大な量の情報を保存する可能性を提供するだけでなく、データ分析などの決定的な活動を行うためのツールを提供し、データに基づいてカスタマイズされた予測モデルを作成します
ビッグデータは、コストを削減し、輸送時間を節約し、改善された顧客サービスを提供するのに役立つ出荷の統合に役立ちます
ビジネスにとって、ロジスティクスを非常に効率的なプロセスにすることは、企業の収益性、成長性、および柔軟性を高める方向への一歩です。 ビジネスが新しいレベルの効率性と生産性を達成するのに役立ちます。 これにより、最終的な顧客体験の質が向上し、トランザクションの終了時に得られる価値が向上します。
ロジスティクス プロセスのデジタル エコシステムが構築されたのは、このためです。 このようなソリューションは、関与するエンティティ間の接続をより統合し、運用の範囲、規模、予測可能性、一貫性などの要因を改善します。
ビッグデータは、このロジスティクスのデジタル エコシステムに導入された最も有望なソリューションの 1 つです。 ビッグデータ ソリューションにより、ビジネスとその成長の妨げとなるデータ量はなくなりました。
オペレーションの追跡、パフォーマンスの評価、結果の予測、適切なサービスの最終顧客への提供などの複雑な機能を処理するビッグデータとその能力を理解するには、ロジスティクスオペレーションが達成したいコアコンピテンシーを理解する必要があります。 これらには、流通設計、調達と管理、サプライ チェーンとサプライヤーの管理、サプライ チェーン継続計画、および輸送の調達と管理が含まれます。
コア・コンピテンシーを達成するためには、既存のプロセスの評価、運用のレビュー、および将来の予測の初期プロセスが重要な機能になります。 これらにより、ロジスティクスは実行の質において完全に競争力のあるものになります。 ビッグデータは、さまざまなソースからのロジスティクスに関連する膨大な量の情報を保存する可能性を提供するだけでなく、データ分析、統計レポートの作成、データに基づくカスタマイズされた予測モデルの作成などの決定的な活動を行うためのツールも提供します。
ビジネスロジスティクスにビッグデータを適用することの注目すべき利点は次のとおりです。
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ルートの最適化とラストマイル効率
ルートの最適化には、最も効果的で費用対効果の高いルートとロジスティクスの輸送モードの選択が含まれます。 AI アルゴリズムを使用して、古いトリップシート、リアルタイムの GPS データ、および天気予報、休日、配送順序などの情報を活用して、各貨物の最適な配送時間を推定できます。
ビッグデータを活用したAIプラットフォームにより、各配送車の配送ルートをリアルタイムで最適化できます。 物流業務のコストと時間の節約と効率の倍増は、明らかな結果としてもたらされます。 物流施設の管理者は、ドライバーや施設のパフォーマンスなどの情報をタブで確認できるため、データを大量に含むダッシュボードを使用して情報に基づいた意思決定を行うことができます。
倉庫ネットワークの最適化
特定の物流業務に関与する倉庫には、材料とスマート機器を処理する自動化システムからのリアルタイム データが装備されています。 このような膨大なデータを利用して、インバウンドとアウトバウンドの貨物を処理するフォークリフトとクランプ トラックの最適なルートを決定できます。 これにより、材料の移動が速くなり、燃料が節約され、商品の安全な輸送が実現します。
予測 AI アルゴリズムと分析でさえ、物流会社が倉庫や配送センターでのリソースの使用率と生産性を向上させるのに役立ちます。 ウェアハウス ネットワークの最適化におけるビッグ データのその他の利点には、次のようなものがあります。
- 顧客需要の集計
- 在庫管理
- 配電網の簡素化
- 人員の迅速な配置
- 倉庫と機器の容量をマッピングし、それに応じて分布を計画する
貨物の混載
ビッグデータには、データ駆動型の意思決定と物流業務への洞察をさまざまな角度から行うのに役立つ AI モデルが含まれているため、コストを削減し、輸送時間を節約し、顧客サービスの向上に役立つ出荷を統合する余地があります。 これは、AI モデルが以下の洞察を提供するため可能です。
- 地域別の出荷量と出荷数
- 製品
- お届け希望時間帯
- 季節や気候など、考慮すべき輸送前の要件
AI と統合されたビッグデータ システムは、容量の使用率を最大化できます。 これは、システムが委託品のサイズと重量によって出荷タイプを決定する方法に見ることができます。 損害賠償請求も、配達と輸送モードのルート全体で分析できます。 ルールベースの AI は、サプライ チェーンのイベントと関連するドキュメントを追跡する際に、エラーと不正を検出できます。
したがって、全体として、ロジスティクスの最適化とロジスティクス事業運営の合理化におけるビッグデータの大きな役割は、今後ますます重要になり、避けられないことさえあります.