Lojistik Ve Büyük Veri: Dijital Bir Ekosistemde Temel Yetkinlik Nasıl Kazanılır
Yayınlanan: 2021-03-28İş lojistiğindeki büyük veriler, operasyonları izleme, performansı değerlendirme, sonuçları tahmin etme ve son müşterilere yetkin hizmet sunma gibi karmaşık işlevlerin üstesinden gelmeye yardımcı olur.
Büyük veri, yalnızca çeşitli kaynaklardan lojistikle ilgili büyük miktarda bilgiyi depolama imkanı sunmakla kalmaz, aynı zamanda veri analizi, veri tabanlı özelleştirilmiş tahmin modelleri oluşturma gibi belirleyici faaliyetler yapmak için araçlar sunar.
Büyük veri, maliyeti azaltan, nakliye süresinden tasarruf sağlayan ve daha iyi müşteri hizmeti sunmaya yardımcı olan gönderilerin konsolidasyonuna yardımcı olur
Bir işletme için lojistiği yüksek verimli bir süreç haline getirmek, işletmenin karlılığını, büyümesini ve esnekliğini artırma yönünde atılmış bir adımdır. İşletmenin yeni bir verimlilik ve üretkenlik düzeyine ulaşmasına yardımcı olur. Nihai müşterinin deneyiminin kalitesini ve bir işlemin sonunda elde ettikleri değeri artırır.
Bu nedenle lojistik süreçler için dijital bir ekosistem oluşturulmuştur. Bu tür çözümler, ilgili kuruluşlar arasındaki bağlantıları daha entegre hale getirir ve ayrıca erişim, ölçek, öngörülebilirlik ve operasyonların tutarlılığı gibi faktörleri iyileştirir.
Büyük veri, lojistik için bu dijital ekosisteme sunulan en umut verici çözümlerden biridir. Büyük veri çözümleri ile artık hiçbir veri miktarı işletmeler ve büyümeleri için bir engel olmadı.
Büyük Verinin ve onun operasyonları izleme, performansı değerlendirme, sonuçları tahmin etme ve son müşteriye yetkin hizmet sunma gibi karmaşık işlevleri nasıl ele alma becerisini anlamak için, bir lojistik operasyonunun elde etmek isteyeceği temel yetkinlikleri anlamamız gerekir. Bunlar, dağıtım tasarımı, kaynak bulma ve yönetim, tedarik zinciri ve tedarikçi yönetimi, tedarik zinciri süreklilik planlaması ve ulaşım kaynak kullanımı ve yönetimini içerir.
Elde edilecek herhangi bir temel yetkinlik için, mevcut sürecin ilk değerlendirme süreci, operasyonların gözden geçirilmesi ve geleceğe yönelik projeksiyonlar önemli işlevler haline gelir. Bunlar, lojistiği yürütme kalitesi açısından mükemmel bir şekilde rekabetçi kılar. Büyük Veri, yalnızca çeşitli kaynaklardan lojistikle ilgili büyük miktarda bilgiyi depolama imkanı sunmakla kalmaz, aynı zamanda veri analizi, istatistiksel rapor oluşturma ve veriye dayalı özelleştirilmiş tahmin modelleri oluşturma gibi belirleyici faaliyetleri gerçekleştirmek için araçlar sunar.
Büyük Veriyi iş lojistiğinde uygulamanın bazı dikkate değer faydaları şunlardır:
Sizin için tavsiye edilen:
RBI'nin Hesap Toplayıcı Çerçevesi Hindistan'da Fintech'i Dönüştürmek İçin Nasıl Ayarlandı?
Girişimciler 'Jugaad' Yoluyla Sürdürülebilir, Ölçeklenebilir Girişimler Yaratamaz: Cit...
Metaverse Hindistan Otomobil Endüstrisini Nasıl Dönüştürecek?
Anti-Profiteing Hükmü Hintli Startuplar İçin Ne Anlama Geliyor?
Edtech Startup'ları Hindistan'ın İşgücünün Becerilerini Geliştirmesine ve Geleceğe Hazır Olmasına Nasıl Yardımcı Oluyor?
Bu Hafta Yeni Çağ Teknoloji Hisseleri: Zomato'nun Sorunları Devam Ediyor, EaseMyTrip Gönderileri Stro...
Rota Optimizasyonu ve Son Mil Verimliliği
Rota optimizasyonu, lojistik taşımanın en etkili ve uygun maliyetli rotasını ve modunu seçmeyi içerir. AI algoritmalarını kullanarak, eski gezi tablolarının yanı sıra gerçek zamanlı GPS verileri ve hava durumu tahminleri, tatiller ve teslimat sırası gibi bilgiler, her bir gönderi için en uygun teslimat süresini tahmin etmek için kullanılabilir.
Büyük Veri kullanan yapay zeka platformları, her teslimat aracının teslimat rotasını gerçek zamanlı olarak optimize edebilir. Lojistik operasyonların maliyet ve zaman tasarrufu ve artan verimliliği, bariz sonuçlar olarak ortaya çıkıyor. Veri yüklü gösterge panoları, lojistik tesis yöneticilerinin, sürücülerin ve tesislerin performansı gibi bilgiler üzerinde eşit bir sekmeye sahip oldukları için bilinçli kararlar vermelerini sağlar.
Depo Ağlarının Optimizasyonu
Belirli bir lojistik operasyonda yer alan depolar, malzemeleri ve akıllı ekipmanları işleyen otomatik sistemlerden gelen gerçek zamanlı verilerle donatılmıştır. Mevcut bu kadar kapsamlı verilerle, gelen ve giden kargoları kaldıran forkliftler ve kelepçeli kamyonlar için en uygun rotaya karar verebilirler. Bu, malzemelerin daha hızlı taşınmasını ve yakıttan tasarruf edilmesini ve malların güvenli bir şekilde taşınmasını sağlar.
Tahmine dayalı yapay zeka algoritmaları ve analitiği bile lojistik şirketlerinin depolarda ve dağıtım merkezlerinde kaynak kullanımını ve üretkenliği iyileştirmesine yardımcı olabilir. Depo ağı optimizasyonunda Büyük Veri'nin diğer faydaları şunlardır:
- Müşteri talebinin toplanması
- Envanter yönetimi
- Dağıtım ağlarının basitleştirilmesi
- İnsan gücünün hızlı tahsisi
- Depo ve ekipman kapasitesinin haritalandırılması ve buna göre dağılımın planlanması
Navlun Konsolidasyonu
Büyük Veri, çeşitli açılardan lojistik operasyonlara ilişkin veri odaklı kararlar ve içgörüler alınmasına yardımcı olan AI modellerini içerdiğinden, maliyeti azaltan, nakliye süresinden tasarruf sağlayan ve daha iyi müşteri hizmeti sunmaya yardımcı olan gönderilerin konsolidasyonu için bir kapsam vardır. AI modelleri aşağıdakilere ilişkin içgörüler sunduğundan bu mümkündür:
- Yere göre gönderi hacmi ve sayısı
- Ürün:% s
- Teslimat için tercih edilen zaman dilimleri
- Mevsim ve iklim gibi dikkate alınması gereken nakliye öncesi şartlar
AI ile entegre Büyük Veri sistemleri, kapasite kullanımını en üst düzeye çıkarabilir. Bu, sistemin sevkıyat nesnelerinin boyutuna ve ağırlığına göre sevkiyat türlerine nasıl karar verdiğinde görülebilir. Hatta hasar talepleri teslimat ve nakliye modları için rotalar arasında analiz edilebilir. Kural tabanlı yapay zeka, tedarik zincirindeki olayları ve ilgili belgeleri takip ederken hataları ve sahtekarlıkları tespit edebilir.
Sonuç olarak, Büyük Veri'nin lojistiği optimize etme ve lojistik iş operasyonlarını düzene koymadaki büyük rolü, önümüzdeki günlerde sadece daha önemli ve hatta kaçınılmaz olacak.