Logistyka i Big Data: jak zdobyć kluczowe kompetencje w cyfrowym ekosystemie
Opublikowany: 2021-03-28Big data w logistyce biznesowej pomaga obsługiwać złożone funkcje śledzenia operacji, oceny wydajności, przewidywania wyników i dostarczania kompetentnej obsługi klientom końcowym
Big data to nie tylko możliwość przechowywania ogromnej ilości informacji związanych z logistyką z różnych źródeł, ale także narzędzia do podejmowania działań decyzyjnych, takich jak analiza danych, tworzenie opartych na danych niestandardowych modeli predykcyjnych
Big data pomaga w konsolidacji przesyłek, co obniża koszty, oszczędza czas transportu i pomaga zapewnić lepszą obsługę klienta
Dla biznesu uczynienie z logistyki wysoce wydajnego procesu jest krokiem w kierunku zwiększenia rentowności, wzrostu i elastyczności przedsiębiorstwa. Pomaga firmie osiągnąć nowy poziom wydajności i produktywności. Zwiększa jakość doświadczenia klienta końcowego i wartość, jaką czerpie na koniec transakcji.
Z tego powodu powstał cyfrowy ekosystem dla procesów logistycznych. Takie rozwiązania sprawiają, że powiązania między zaangażowanymi podmiotami są bardziej zintegrowane, a także poprawiają takie czynniki jak zasięg, skala, przewidywalność i spójność działań.
Big data to jedno z najbardziej obiecujących rozwiązań, które zostało wprowadzone do tego cyfrowego ekosystemu dla logistyki. Dzięki rozwiązaniom Big Data żadna ilość danych już nigdy nie była przeszkodą dla firm i ich rozwoju.
Aby zrozumieć, w jaki sposób Big Data i jego zdolność do obsługi złożonych funkcji śledzenia operacji, oceny wydajności, przewidywania wyników i dostarczania kompetentnej obsługi klientowi końcowemu, musimy zrozumieć podstawowe kompetencje, które operacja logistyczna będzie chciała osiągnąć. Obejmują one projektowanie dystrybucji, pozyskiwanie i zarządzanie, zarządzanie łańcuchem dostaw i dostawcami, planowanie ciągłości łańcucha dostaw oraz pozyskiwanie i zarządzanie transportem.
Aby osiągnąć jakąkolwiek podstawową kompetencję, ważnymi funkcjami stają się wstępny proces oceny istniejącego procesu, przegląd operacji i prognozy na przyszłość. Dzięki temu logistyka jest doskonale konkurencyjna pod względem jakości wykonania. Big Data to nie tylko możliwość przechowywania ogromnej ilości informacji związanych z logistyką z różnych źródeł, ale także narzędzia do podejmowania działań decydujących, takich jak analiza danych, tworzenie raportów statystycznych czy tworzenie niestandardowych modeli predykcyjnych opartych na danych.
Niektóre godne uwagi korzyści z zastosowania Big Data w logistyce biznesowej to:
Polecany dla Ciebie:
Jak platforma agregacji kont RBI ma przekształcić fintech w Indiach
Przedsiębiorcy nie mogą tworzyć zrównoważonych, skalowalnych start-upów poprzez „Jugaad”: Cit...
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Optymalizacja trasy i wydajność ostatniej mili
Optymalizacja tras polega na wyborze najbardziej efektywnej i opłacalnej logistyki trasy i sposobu transportu. Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji, stare arkusze podróży, a także dane i informacje GPS w czasie rzeczywistym, takie jak prognozy pogody, święta i kolejność dostaw, można wykorzystać do oszacowania optymalnego czasu dostawy dla każdej przesyłki.
Platformy AI wykorzystujące Big Data mogą w czasie rzeczywistym optymalizować trasę dostawy każdego pojazdu dostawczego. Oczywistym rezultatem jest oszczędność kosztów i czasu oraz zwielokrotniona wydajność operacji logistycznych. Pulpity nawigacyjne obciążone danymi umożliwiają kierownikom obiektów logistycznych podejmowanie świadomych decyzji, ponieważ mają zakładkę zawierającą nawet informacje, takie jak wydajność kierowców i obiektów.
Optymalizacja sieci magazynowych
Magazyny zaangażowane w daną operację logistyczną są wyposażone w dane w czasie rzeczywistym ze zautomatyzowanych systemów obsługujących materiały i inteligentny sprzęt. Dysponując tak obszernymi danymi, mogą oni wybrać optymalną trasę dla wózków widłowych i wózków zaciskowych, które obsługują ładunki przychodzące i wychodzące. Skutkuje to szybszym przepływem materiałów i oszczędnościami paliwa oraz bezpiecznym transportem towarów.
Nawet predykcyjne algorytmy i analizy AI mogą pomóc firmom logistycznym poprawić wykorzystanie zasobów i produktywność w magazynach i centrach dystrybucji. Inne korzyści wynikające z Big Data w optymalizacji sieci magazynowych to:
- Agregacja zapotrzebowania klientów
- Zarządzanie zapasami
- Uproszczenie sieci dystrybucyjnych
- Szybka alokacja siły roboczej
- Mapowanie pojemności magazynu i sprzętu oraz odpowiednie planowanie dystrybucji
Konsolidacja frachtu
Ponieważ Big Data obejmuje modele sztucznej inteligencji, które pomagają podejmować decyzje oparte na danych i wgląd w operacje logistyczne z różnych perspektyw, istnieje możliwość konsolidacji przesyłek, która zmniejsza koszty, oszczędza czas transportu i pomaga zapewnić lepszą obsługę klienta. Jest to możliwe, ponieważ modele AI oferują wgląd w:
- Wielkość i liczba przesyłek według lokalizacji
- Produkty
- Preferowane ramy czasowe dostawy
- Wymagania przed transportem do rozważenia, takie jak pora roku i klimat
Systemy Big Data zintegrowane z AI mogą maksymalizować wykorzystanie pojemności. Widać to w sposobie, w jaki system decyduje o rodzajach przesyłek na podstawie wielkości i wagi przedmiotów przesyłek. Nawet roszczenia odszkodowawcze mogą być analizowane na różnych trasach pod kątem dostawy i środków transportu. Oparta na regułach sztuczna inteligencja może wykrywać błędy i oszustwa, śledząc zdarzenia w łańcuchu dostaw i związane z nimi dokumenty.
Podsumowując, wielka rola Big Data w optymalizacji logistyki i usprawnieniu logistycznych operacji biznesowych będzie tylko bardziej znacząca, a nawet nieunikniona w nadchodzących dniach.