โลจิสติกส์และข้อมูลขนาดใหญ่: วิธีรับความสามารถหลักในระบบนิเวศดิจิทัล
เผยแพร่แล้ว: 2021-03-28บิ๊กดาต้าในธุรกิจลอจิสติกส์ช่วยจัดการฟังก์ชันที่ซับซ้อนของการติดตามการดำเนินงาน การประเมินประสิทธิภาพ การคาดการณ์ผลลัพธ์ และการส่งมอบบริการที่มีความสามารถให้กับลูกค้าปลายทาง
บิ๊กดาต้าไม่เพียงแต่นำเสนอความเป็นไปได้ในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับลอจิสติกส์จากแหล่งต่างๆ แต่ยังรวมถึงเครื่องมือในการทำกิจกรรมสำคัญๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์แบบกำหนดเองตามข้อมูล
บิ๊กดาต้าช่วยในการรวมการขนส่งที่ลดต้นทุน ประหยัดเวลาในการขนส่ง และช่วยปรับปรุงการบริการลูกค้า
สำหรับธุรกิจ การทำให้โลจิสติกส์เป็นกระบวนการที่มีประสิทธิภาพสูงเป็นขั้นตอนที่มุ่งไปสู่การเพิ่มผลกำไร การเติบโต และความยืดหยุ่นขององค์กร ช่วยให้ธุรกิจบรรลุประสิทธิภาพและประสิทธิผลในระดับใหม่ จะเพิ่มคุณภาพของประสบการณ์ของลูกค้าขั้นสุดท้ายและมูลค่าที่พวกเขาได้รับเมื่อสิ้นสุดการทำธุรกรรม
ด้วยเหตุนี้เองที่มีการสร้างระบบนิเวศดิจิทัลสำหรับกระบวนการลอจิสติกส์ โซลูชันดังกล่าวทำให้การเชื่อมต่อระหว่างหน่วยงานที่เกี่ยวข้องมีความบูรณาการมากขึ้น และยังปรับปรุงปัจจัยต่างๆ เช่น การเข้าถึง การปรับขนาด การคาดการณ์ และความสม่ำเสมอของการดำเนินงาน
ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในโซลูชั่นที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่ได้รับการแนะนำในระบบนิเวศดิจิทัลสำหรับการขนส่ง ด้วยโซลูชัน Big data ไม่มีข้อมูลจำนวนใดที่เป็นอุปสรรคต่อธุรกิจและการเติบโตของธุรกิจอีกต่อไป
เพื่อให้เข้าใจถึงวิธีที่ Big Data และความสามารถในการจัดการฟังก์ชันที่ซับซ้อนของการติดตามการดำเนินการ การประเมินประสิทธิภาพ การคาดการณ์ผลลัพธ์ และการให้บริการที่มีความสามารถแก่ลูกค้าปลายทาง เราต้องเข้าใจความสามารถหลักที่การดำเนินการด้านลอจิสติกส์ต้องการบรรลุ ซึ่งรวมถึงการออกแบบการกระจาย การจัดหาและการจัดการ การจัดการห่วงโซ่อุปทานและซัพพลายเออร์ การวางแผนความต่อเนื่องของห่วงโซ่อุปทาน และการจัดหาและการจัดการการขนส่ง
สำหรับความสามารถหลักใด ๆ ที่จะได้รับ กระบวนการเริ่มต้นของการประเมินกระบวนการที่มีอยู่ การทบทวนการดำเนินงาน และการคาดการณ์สำหรับอนาคตจะกลายเป็นหน้าที่ที่สำคัญ สิ่งเหล่านี้ทำให้ลอจิสติกส์สามารถแข่งขันได้อย่างสมบูรณ์แบบในด้านคุณภาพของการดำเนินการ บิ๊กดาต้าไม่เพียงแต่นำเสนอความเป็นไปได้ในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับลอจิสติกส์จากแหล่งต่างๆ แต่ยังรวมถึงเครื่องมือในการทำกิจกรรมที่สำคัญ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างรายงานทางสถิติ และการสร้างแบบจำลองการทำนายตามข้อมูล
ประโยชน์ที่สำคัญบางประการของการใช้ Big Data ในธุรกิจโลจิสติกส์มีดังนี้:
แนะนำสำหรับคุณ:
วิธีการตั้งค่ากรอบงานผู้รวบรวมบัญชีของ RBI เพื่อเปลี่ยน Fintech ในอินเดีย
ผู้ประกอบการไม่สามารถสร้างการเริ่มต้นที่ยั่งยืนและปรับขนาดได้ผ่าน 'Jugaad': Cit...
Metaverse จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์อินเดียได้อย่างไร
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและประสิทธิภาพไมล์สุดท้าย
การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางเกี่ยวข้องกับการเลือกเส้นทางและโหมดการขนส่งทางลอจิสติกส์ที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่าที่สุด การใช้อัลกอริธึม AI แผ่นข้อมูลการเดินทางแบบเก่า และข้อมูล GPS แบบเรียลไทม์ เช่น การพยากรณ์อากาศ วันหยุด และลำดับการจัดส่ง สามารถใช้ในการประมาณเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการจัดส่งสำหรับการจัดส่งแต่ละครั้ง
แพลตฟอร์ม AI ที่ใช้ Big Data สามารถเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่งของรถขนส่งแต่ละคันแบบเรียลไทม์ การประหยัดต้นทุนและเวลาและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของการดำเนินงานด้านลอจิสติกส์เป็นผลที่เห็นได้ชัด แดชบอร์ดที่รับภาระข้อมูลช่วยให้ผู้จัดการสถานที่ด้านโลจิสติกส์สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล เนื่องจากมีแท็บเกี่ยวกับข้อมูล เช่น ประสิทธิภาพของคนขับและสิ่งอำนวยความสะดวก
การเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายคลังสินค้า
คลังสินค้าที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานด้านลอจิสติกส์โดยเฉพาะได้รับการติดตั้งข้อมูลแบบเรียลไทม์จากระบบอัตโนมัติที่จัดการวัสดุและอุปกรณ์อัจฉริยะ ด้วยข้อมูลที่มีอยู่มากมาย พวกเขาสามารถตัดสินใจเลือกเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดสำหรับรถยกและรถยกที่จัดการสินค้าขาเข้าและขาออก ส่งผลให้เคลื่อนย้ายวัสดุได้เร็วขึ้นและประหยัดเชื้อเพลิงควบคู่ไปกับการขนส่งสินค้าอย่างปลอดภัย
แม้แต่อัลกอริธึมและการวิเคราะห์ AI เชิงคาดการณ์ก็สามารถช่วยให้บริษัทโลจิสติกส์ปรับปรุงการใช้ทรัพยากรและผลิตภาพในคลังสินค้าและศูนย์กระจายสินค้าได้ ประโยชน์อื่นๆ ของ Big Data ในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายคลังสินค้า ได้แก่:
- การรวมความต้องการของลูกค้า
- การจัดการสินค้าคงคลัง
- ลดความซับซ้อนของเครือข่ายการกระจาย
- จัดสรรกำลังคนได้ทันท่วงที
- การทำแผนที่ความจุของคลังสินค้าและอุปกรณ์และการวางแผนการกระจายตามนั้น
การรวมตัวของการขนส่งสินค้า
เนื่องจากบิ๊กดาต้าเกี่ยวข้องกับโมเดล AI ที่ช่วยในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลักและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินการด้านลอจิสติกส์จากหลายๆ มุม จึงมีขอบเขตสำหรับการรวมการจัดส่งซึ่งจะช่วยลดต้นทุน ประหยัดเวลาในการขนส่ง และช่วยมอบการบริการลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากโมเดล AI นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ:
- ปริมาณและจำนวนการส่งสินค้าตามสถานที่
- สินค้า
- กรอบเวลาที่ต้องการสำหรับการจัดส่ง
- ข้อกำหนดก่อนการขนส่งที่ต้องพิจารณาเช่นฤดูกาลและสภาพอากาศ
ระบบ Big Data ที่ผสานรวมกับ AI สามารถใช้ประโยชน์สูงสุดได้ ดังจะเห็นได้จากวิธีที่ระบบตัดสินใจเลือกประเภทการจัดส่งตามขนาดและน้ำหนักของวัตถุของสินค้าฝากขาย แม้แต่การเรียกร้องค่าเสียหายก็สามารถวิเคราะห์ได้ตลอดเส้นทางสำหรับโหมดการจัดส่งและการขนส่ง AI ตามกฎเกณฑ์สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดและการฉ้อโกงในขณะที่ติดตามเหตุการณ์ในห่วงโซ่อุปทานและเอกสารที่เกี่ยวข้อง
โดยรวมแล้ว บทบาทสำคัญของบิ๊กดาต้าในการเพิ่มประสิทธิภาพด้านลอจิสติกส์และการปรับปรุงการดำเนินธุรกิจด้านลอจิสติกส์จะมีความสำคัญมากขึ้นและหลีกเลี่ยงไม่ได้ในอนาคตข้างหน้า